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钢筋字体和符号的全自动识别

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简介：
本项目致力于开发一种能够自动识别并解析复杂文档中钢筋标注信息的技术方案，涵盖各类钢筋字体与工程符号。系统采用先进的图像处理及深度学习算法，旨在提高建筑行业图纸分析效率和准确性，减少人工审核中的错误率，加速工程项目进度。 钢筋字体符号可以直接导入并使用在AUTOcad软件中。

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  • 钢筋字体和符号的全自动识别
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    本项目致力于开发一种能够自动识别并解析复杂文档中钢筋标注信息的技术方案，涵盖各类钢筋字体与工程符号。系统采用先进的图像处理及深度学习算法，旨在提高建筑行业图纸分析效率和准确性，减少人工审核中的错误率，加速工程项目进度。 钢筋字体符号可以直接导入并使用在AUTOcad软件中。
     
  • MATLAB字符自动识别
    优质
    本项目致力于开发基于MATLAB的字符自动识别系统，利用图像处理和机器学习技术提高识别精度与效率，适用于文档扫描、车牌识别等多种场景。 自动识别汉字非常方便，智能模式识别在MATLAB中的应用也很出色。
     
  • 在Office中输入钢筋符号的技巧
    优质
    本文介绍了如何在Microsoft Office软件（如Word或Excel）中快速准确地插入钢筋符号的方法和快捷键，方便工程设计与文档编写。 这是我用过的在Word文档中输入钢筋符号的最佳方法。
     
  • 工业钢板上的字符OCR识别数据
    优质
    本项目聚焦于开发针对工业钢板上各种复杂字符的高效OCR（光学字符识别）技术，旨在准确提取和识别钢板表面标记的数据信息，提升制造业自动化水平与产品质量控制能力。 在工业应用领域中，通过OCR技术识别来料钣金的类型是常见的需求。由于钣金表面有反光特性，使用深度学习OCR算法更为合适。本资源包含了实际项目中采集到的钣金字符数据，对相关算法验证具有一定的参考价值。
     
  • 钢筋数量AI识别（Detect_Steel_Number: DCIC）baseline达0.98+
    优质
    Detect_Steel_Number: DCIC是一款高性能的钢筋数量自动识别系统，其基准线准确率已达0.98以上，有效提升建筑行业的效率与准确性。 比赛所需的环境依赖Ubuntu操作系统，并且需要Python3、TensorFlow、Keras、skimage、opencv-python、numpy、pandas以及matplotlib等库的支持。 在模型选择方面，我尝试了多种检测/分割模型，包括RetinaNet、Faster R-CNN、FPN和Mask R-CNN。其中，Mask R-CNN的表现最佳，得分为0.980。据Kaggle上的信息显示，使用U-Net全卷积网络进行语义分割可能效果更佳，但目前尚未尝试。 关于预训练模型的选择，在后期参考了其他参赛者的建议后发现选用COCO数据集的预训练模型较为理想。 在优化器方面，起初我选择了默认的SGD（随机梯度下降）优化器。然而，在进行到第60个epoch时，切换为使用Adam优化器，并且我发现当使用Adam优化器进行训练时，模型会更快地达到局部最小值。
     
  • 利用Python进行钢筋数量识别【100011848】
    优质
    本项目采用Python编程语言，结合图像处理和机器学习技术，旨在实现对施工图纸中钢筋数量的自动识别与统计，提高工程设计效率。项目编号为100011848。 本方案的线上baseline得分为0.98336，在YOLO v3这样的one-stage算法中算是不错的成绩。由于参数只是粗调，预计最终结果还能在千分位上有所提升，欢迎各位尝试改进。
     
  • CAD图像中的符号自动识别数据集
    优质
    本数据集专注于CAD图纸中各类工程符号的自动化识别，旨在提高设计流程效率与准确性，助力建筑和制造行业智能化发展。 CAD图像符号自动识别数据集包含24480个符号图像，分类为23类。该数据集被分为训练集和测试集，其中训练集中有7525个样本。每个类别中的图像数量不相等。
     
  • 利用Python进行钢筋数量识别的实现.zip
    优质
    本项目为一个使用Python编程语言开发的应用程序，专注于自动识别建筑图纸中的钢筋数量。通过图像处理和机器学习技术，提高工程设计阶段的效率与准确性。 资源包含文件：设计报告word文档+项目源码及数据+截图 本方案在线上基准线（baseline）取得0.98336的成绩，对于YOLO v3这样的单阶段算法来说已经相当不错了。由于参数只是粗调，预计最终结果还能有千分位的提升空间，欢迎各位尝试。 我们知道这次训练的数据量只有250张图片，因此数据增强是必不可少的。经过对测试集的观察后认为普通的几何增强手段就足够使用了，具体包括随机水平翻转、随机裁剪和随机旋转等方法。
     
  • PKPM、理正、天正及结构钢筋万字体库
    优质
    本资源包包含PKPM、理正、天正等常用建筑结构设计软件以及结构钢筋万字体，为建筑师和工程师提供全面的设计工具支持。 PKPM、理正、天正以及结构钢筋万字体库都是常用的设计软件或工具。
     
  • 用Python开发的PCB字符自动识别软件
    优质
    本简介介绍一款基于Python开发的PCB字符自动识别软件。该软件能够高效准确地识别各类印刷电路板上的字符信息，助力电子制造业实现自动化、智能化生产流程管理与品质控制。 基于Python编写的PCB字符自动识别程序能够利用原图和模板图像通过模板匹配方法进行识别。