CN114329711A - 一种基于图形算量平台的预制构件数据处理方法及*** - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种基于图形算量平台的预制构件数据处理方法及***，属于图形算量技术领域，其中，所述方法，包括：建立钢筋数据库用于存储有多种预设钢筋的钢筋图形及附属信息；获取装配式构件CAD图纸，装配式构件CAD图纸包括钢筋明细表；从钢筋明细表获取预制构件的多种待识别钢筋的钢筋数据，钢筋数据包括钢筋的数据信息及钢筋图形；对于每种待识别钢筋，基于待识别钢筋的钢筋图形及多种预设钢筋的钢筋图形，从多种预设钢筋中获取与待识别钢筋对应的目标预设钢筋，基于目标预设钢筋的附属信息获取待识别钢筋的附属信息；将数据信息及附属信息填充至图形算量软件的构件属性中，具有自动获取装配式构件的钢筋的相关信息的优点。

Description

一种基于图形算量平台的预制构件数据处理方法及***

技术领域

本发明涉及一种基于图形算量平台的预制构件数据处理方法及***，属于图形算量领域。

背景技术

图形算量软件对装配式构件(例如，预制墙)的建模一般都是导入CAD图纸进行翻模，自动生成装配式构件的三维模型，而CAD图纸上一般也会有钢筋明细表，用于记录装配式构件的预制构件钢筋的相关信息，例如，数量、直径、尺寸、数量、图形等，而现有技术中，大多采用人工根据钢筋明细表将钢筋的相关信息录入图形算量软件的预制构件钢筋属性中，工作量大，耗费时间多，且存在重复劳动，效率比较低。

因此，需要提供一种基于图形算量平台的预制构件数据处理方法及***，用于自动获取装配式构件的钢筋的相关信息。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于图形算量平台的土石方处理方法及***，用于自动获取装配式构件的钢筋的相关信息。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于图形算量平台的预制构件数据处理方法，包括：建立钢筋数据库，所述钢筋数据库存储有多种预设钢筋的钢筋图形及附属信息；获取装配式构件CAD图纸，所述装配式构件CAD图纸包括钢筋明细表；识别所述钢筋明细表，获取预制构件的多种待识别钢筋的钢筋数据，所述钢筋数据包括钢筋的数据信息及钢筋图形；对于每种所述待识别钢筋，基于所述待识别钢筋的钢筋图形及所述多种预设钢筋的钢筋图形，从所述多种预设钢筋中获取与所述待识别钢筋对应的目标预设钢筋，基于所述目标预设钢筋的附属信息获取所述待识别钢筋的附属信息；将所述多种待识别钢筋的数据信息及附属信息填充至图形算量软件的构件属性中。

进一步的，所述基于所述待识别钢筋的钢筋图形及所述多种预设钢筋的钢筋图形，从所述多种预设钢筋中获取与所述待识别钢筋对应的目标预设钢筋，包括：提取所述待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征；基于所述待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征从所述多种预设钢筋中获取至少一个候选预设钢筋；基于所述待识别钢筋的钢筋图形及所述至少一个第一候选预设钢筋的钢筋图形，从所述至少一个第一候选预设钢筋中获取与所述待识别钢筋对应的目标预设钢筋。

进一步的，所述钢筋特征包括弯折数量、弯钩数量、箍筋形状、每种箍筋的数量、特殊形状钢筋形状、每种特殊形状钢筋的数量中的至少一种。

进一步的，所述钢筋数据库基于所述多种预设钢筋的钢筋图形的钢筋特征将所述多种预设钢筋分为多个大类，每个所述大类包括至少一种预设钢筋；所述基于所述待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征从所述多种预设钢筋中获取至少一个第一候选预设钢筋，包括：基于所述待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征，从所述多个大类中确定对应所述待识别钢筋的目标大类，将所述目标大类包括的至少一种预设钢筋的钢筋图形作为所述至少一个第一候选预设钢筋。

进一步的，所述基于所述待识别钢筋的钢筋图形及所述至少一个第一候选预设钢筋的钢筋图形，从所述至少一个第一候选预设钢筋中获取与所述待识别钢筋对应的目标预设钢筋，包括：提取所述第一候选预设钢筋的钢筋图形的钢筋特征；基于所述待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征及所述第一候选预设钢筋的钢筋图形的钢筋特征从所述至少一个第一候选预设钢筋中获取至少一个第二候选预设钢筋；通过平面几何路径特征匹配算法基于所述待识别钢筋的钢筋图形及所述至少一个第二候选预设钢筋的钢筋图形从所述至少一个第二候选预设钢筋中获取与所述待识别钢筋对应的目标预设钢筋。

一种基于图形算量平台的预制构件数据处理***，包括：数据库模块，用于建立钢筋数据库，所述钢筋数据库存储有多种预设钢筋的钢筋图形及附属信息；数据获取模块，用于获取装配式构件CAD图纸，所述装配式构件CAD图纸包括钢筋明细表；数据识别模块，用于识别所述钢筋明细表，获取预制构件的多种待识别钢筋的钢筋数据，所述钢筋数据包括钢筋的数据信息及钢筋图形；钢筋识别模块，用于对于每种所述待识别钢筋，基于所述待识别钢筋的钢筋图形及所述多种预设钢筋的钢筋图形，从所述多种预设钢筋中获取与所述待识别钢筋对应的目标预设钢筋，基于所述目标预设钢筋的附属信息获取所述待识别钢筋的附属信息；数据填充模块，用于将所述多种待识别钢筋的数据信息及附属信息填充至图形算量软件的构件属性中。

进一步的，所述钢筋识别模块还用于：提取所述待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征；基于所述待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征从所述多种预设钢筋中获取至少一个候选预设钢筋；基于所述待识别钢筋的钢筋图形及所述至少一个第一候选预设钢筋的钢筋图形，从所述至少一个第一候选预设钢筋中获取与所述待识别钢筋对应的目标预设钢筋。

进一步的，所述钢筋特征包括弯折数量、弯钩数量、箍筋形状、每种箍筋的数量、特殊形状钢筋形状、每种特殊形状钢筋的数量中的至少一种。

进一步的，所述钢筋数据库基于所述多种预设钢筋的钢筋图形的钢筋特征将所述多种预设钢筋分为多个大类，每个所述大类包括至少一种预设钢筋；所述钢筋识别模块还用于：基于所述待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征，从所述多个大类中确定对应所述待识别钢筋的目标大类，将所述目标大类包括的至少一种预设钢筋的钢筋图形作为所述至少一个第一候选预设钢筋。

进一步的，所述钢筋识别模块还用于：提取所述第一候选预设钢筋的钢筋图形的钢筋特征；基于所述待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征及所述第一候选预设钢筋的钢筋图形的钢筋特征从所述至少一个第一候选预设钢筋中获取至少一个第二候选预设钢筋；通过平面几何路径特征匹配算法基于所述待识别钢筋的钢筋图形及所述至少一个第二候选预设钢筋的钢筋图形从所述至少一个第二候选预设钢筋中获取与所述待识别钢筋对应的目标预设钢筋。

本发明的有益效果在于：

自动识别图纸上的预制构件钢筋表格，自动匹配图形算量平台钢筋库里面的钢筋，实现装配式构件预制钢筋属性自动填充配置。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。

附图说明

本申请将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：

图1是根据本申请一些实施例所示的一种基于图形算量平台的预制构件数据处理***的应用场景示意图；

图2是根据本申请一些实施例所示的一种基于图形算量平台的预制构件数据处理***的示例性框图；

图3是根据本申请一些实施例所示的一种基于图形算量平台的预制构件数据处理方法的示例性流程图。

图中，100、应用场景；110、处理设备；120、网络；130、用户终端；140、存储设备；200、基于图形算量平台的预制构件数据处理***。

具体实施方式

为了更清楚地说明本申请的实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。应当理解，给出这些示例性的实施例仅仅是为了使相关领域的技术人员能够更好地理解进而实现本发明，而并非以任何方式限制本发明的范围。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“***”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

虽然本申请对根据本申请的实施例的***中的某些模块或单元做出了各种引用，然而，任何数量的不同模块或单元可以被使用并运行在客户端和/或服务器上。所述模块仅是说明性的，并且所述***和方法的不同方面可以使用不同模块。

本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的***所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

图1是根据本申请一些实施例所示的一种基于图形算量平台的预制构件数据处理***200的应用场景100示意图。

如图1所示，应用场景100可以包括处理设备110、网络120、用户终端130和存储设备140。

在一些实施例中，基于图形算量平台的预制构件数据处理***200可以对装配式构件的预制构件钢筋的数据进行处理。在一些实施例中，在应用场景100中，基于图形算量平台的预制构件数据处理***200可以在用户将装配式构件的CAD图纸导入图形算量软件进行建模后，自动获取装配式构件的钢筋的相关信息并录入图形算量软件的预制构件钢筋属性中。需要注意的是，基于图形算量平台的预制构件数据处理***200还可以应用在其它需要进行信息查询的设备、场景和应用程序中，在此不作限定，任何可以使用本申请所包含的基于图形算量平台的预制构件数据处理方法的设备、场景和/或应用程序都在本申请的保护范围内。

在一些实施例中，处理设备110可以用于处理与填充图形算量平台中预制构件钢筋属性的相关的信息和/或数据。例如，处理设备110可以获取装配式构件CAD图纸，获取多种待识别钢筋的数据信息及附属信息并填充至图形算量软件的构件属性中。在一些实施例中，处理设备110可以是区域的或者远程的。例如，处理设备110可以通过网络120访问存储于用户终端130和存储设备140中的信息和/或资料。在一些实施例中，处理设备110可以直接与用户终端130和存储设备140连接以访问存储于其中的信息和/或资料。在一些实施例中，处理设备110可以在云平台上执行。在一些实施例中，处理设备110可以包含处理器210，处理器210可以包含一个或多个子处理器(例如，单芯处理设备或多核多芯处理设备)。仅仅作为范例，处理器可包含中央处理器(CPU)、专用集成电路(ASIC)、专用指令处理器(ASIP)、图形处理器(GPU)等或以上任意组合。

网络120可促进应用场景100中数据和/或信息的交换。在一些实施例中，应用场景100中的一个或多个组件(例如，处理设备110、用户终端130和存储设备140)可以通过网络120发送数据和/或信息给应用场景100中的其他组件。例如，存储设备140存储的装配式构件CAD图纸可以通过网络120传输至处理设备110。在一些实施例中，网络120可以是任意类型的有线或无线网络。例如，网络120可以包括缆线网络、有线网络、光纤网络、电信网络、内部网络等或以上任意组合。

在一些实施例中，用户终端130可以获取应用场景100中的信息或数据。例如，用户终端130可以通过网络120将装配式构件CAD图纸传输至处理设备110。在一些实施例中，用户终端130可以包括移动装置、平板电脑、笔记本电脑等中的一种或其任意组合。

在一些实施例中，存储设备140可以与网络120连接以实现与应用场景100的一个或多个组件(例如，处理设备110、用户终端130等)通讯。应用场景100的一个或多个组件可以通过网络120访问存储于存储设备140中的资料或指令。在一些实施例中，存储设备140可以直接与应用场景100中的一个或多个组件(如，处理设备110、用户终端130)连接或通讯。在一些实施例中，存储设备140可以是处理设备110的一部分。

应该注意的是，上述描述仅出于说明性目的而提供，并不旨在限制本申请的范围。对于本领域普通技术人员而言，在本申请内容的指导下，可做出多种变化和修改。可以以各种方式组合本申请描述的示例性的实施例的特征、结构、方法和其他特征，以获得另外的和/或替代的示例性的实施例。例如，存储设备140可以是包括云计算平台的数据存储设备，例如公共云、私有云、社区和混合云等。然而，这些变化与修改不会背离本申请的范围。

图2是根据本申请一些实施例所示的一种基于图形算量平台的预制构件数据处理***200的示例性框图。

如图2所示，基于图形算量平台的预制构件数据处理***200可以包括数据库模块、数据获取模块、数据识别模块、钢筋识别模块及数据填充模块。在一些实施例中，数据库模块、数据获取模块、数据识别模块、钢筋识别模块及数据填充模块可以被实现在处理设备110上。

在一些实施例中，数据库模块可以用于建立钢筋数据库，其中，钢筋数据库存储有多种预设钢筋的钢筋图形及附属信息。

在一些实施例中，数据获取模块可以用于获取装配式构件CAD图纸，其中，装配式构件CAD图纸包括钢筋明细表。

在一些实施例中，数据识别模块可以用于识别钢筋明细表，获取预制构件的多种待识别钢筋的钢筋数据，钢筋数据包括钢筋的数据信息及钢筋图形。

在一些实施例中，钢筋识别模块可以用于对于每种待识别钢筋，基于待识别钢筋的钢筋图形及多种预设钢筋的钢筋图形，从多种预设钢筋中获取与待识别钢筋对应的目标预设钢筋，基于目标预设钢筋的附属信息获取待识别钢筋的附属信息。

在一些实施例中，数据填充模块可以用于将多种待识别钢筋的数据信息及附属信息填充至图形算量软件的构件属性中。

关于数据库模块、数据获取模块、数据识别模块、钢筋识别模块及数据填充模块的更多描述可以参见图3及其相关描述，此处不再赘述。

图3是根据本申请一些实施例所示的一种基于图形算量平台的预制构件数据处理方法的示例性流程图。如图3所示，一种基于图形算量平台的预制构件数据处理方法包括下述步骤。在一些实施例中，一种基于图形算量平台的预制构件数据处理方法可以被实现在处理设备110上。

步骤310，建立钢筋数据库。在一些实施例中，步骤310可以由数据库模块执行。

在一些实施例中，钢筋数据库用于存储多种预设钢筋的钢筋图形及附属信息。在一些实施例中，钢筋图形可以用于表征预设钢筋的形状及尺寸。在一些实施例中，附属信息可以用于表征预设钢筋的相关信息，例如，名称、级别、编号、生产厂家、价格、重量、类型等中的至少一种或任意组合。

步骤320，获取装配式构件CAD图纸。在一些实施例中，步骤310可以由数据获取模块执行。

在一些实施例中，装配式构件CAD图纸上可以记载有钢筋明细表，其中，钢筋明细表可以用于记载装配式构件所使用的预制构件钢筋的相关信息，例如，钢筋的数据信息及钢筋图形。在一些实施例中，数据信息可以包括每种钢筋的数量、直径、尺寸、数量、图形等。在一些实施例中，预制构件钢筋的钢筋图形可以用于表征预制构件钢筋的形状及尺寸。

在一些实施例中，数据获取模块可以从处理设备110、用户终端130、存储设备140和/或外部数据源获取装配式构件CAD图纸。

步骤330，识别钢筋明细表，获取预制构件的多种待识别钢筋的钢筋数据。在一些实施例中，步骤330可以由数据识别模块执行。

在一些实施例中，钢筋数据包括钢筋的数据信息及钢筋图形。

在一些实施例中，数据识别模块可以基于字符识别算法(例如，CTC(Connectionist Temporal Classification)算法、CRNN(Convolutional RecurrentNeural Network)算法、CPTN(Connectionist Text Proposal Network)算法、多标签分类(mutli-label classification)算法等)从钢筋明细表获取预制构件的多种待识别钢筋的数据信息。在一些实施例中，数据识别模块可以基于图形分割算法(例如，直方图门限法、区域生长法、松弛标记区域分割法等)从钢筋明细表获取预制构件的多种待识别钢筋的钢筋图形。

在一些实施例中，数据识别模块可以通过机器学习模型获取预制构件的多种待识别钢筋的钢筋数据。其中，机器学习模型的输入可以为钢筋明细表，机器学习模型的输出可以为预制构件的多种待识别钢筋的钢筋数据。在一些实施例中，机器学习模型可以包括但不限于神经网络模型、支持向量机模型、k近邻模型、决策树模型等一种或多种的组合。其中，神经网络模型可以包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、多层神经网络(MLP)、对抗神经网络(GAN)等一种或多种的组合。

步骤340，对于每种待识别钢筋，基于待识别钢筋的钢筋图形及多种预设钢筋的钢筋图形，从多种预设钢筋中获取与待识别钢筋对应的目标预设钢筋，基于目标预设钢筋的附属信息获取待识别钢筋的附属信息。在一些实施例中，步骤340可以由钢筋识别模块执行。

在一些实施例中，钢筋识别模块基于待识别钢筋的钢筋图形及多种预设钢筋的钢筋图形，从多种预设钢筋中获取与待识别钢筋对应的目标预设钢筋，可以包括：

提取待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征；

基于待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征从多种预设钢筋中获取至少一个候选预设钢筋；

基于待识别钢筋的钢筋图形及至少一个第一候选预设钢筋的钢筋图形，从至少一个第一候选预设钢筋中获取与待识别钢筋对应的目标预设钢筋。

在一些实施例中，钢筋特征可以包括弯折数量、弯钩数量、箍筋形状、每种箍筋的数量、特殊形状钢筋形状、每种特殊形状钢筋的数量中的至少一种。

在一些实施例中，钢筋数据库基于多种预设钢筋的钢筋图形的钢筋特征将多种预设钢筋分为多个大类，每个大类包括至少一种预设钢筋。在一些实施例中，数据库模块可以通过聚类算法(例如，K均值聚类算法、均值漂移聚类算法等)基于预设钢筋的钢筋图形的钢筋特征将多种预设钢筋分为多个大类。在一些实施例中，对于每个聚类，数据库模块可以提取质心的钢筋特征。

在一些实施例中，钢筋识别模块基于待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征从多种预设钢筋中获取至少一个第一候选预设钢筋，可以包括：

基于待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征，从多个大类中确定对应待识别钢筋的目标大类，将目标大类包括的至少一种预设钢筋的钢筋图形作为至少一个第一候选预设钢筋。

在一些实施例中，钢筋识别模块可以基于相似度算法(例如，欧几里得距离算法、余弦相似度算法等)计算待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征与每个大类的质心的钢筋特征的相似度，并将相似度最大的大类作为目标大类。在一些实施例中，钢筋识别模块可以将目标大类包括的所有预设钢筋均作为与待识别钢筋对应的第一候选预设钢筋。

在一些实施例中，钢筋识别模块基于待识别钢筋的钢筋图形及至少一个第一候选预设钢筋的钢筋图形，从至少一个第一候选预设钢筋中获取与待识别钢筋对应的目标预设钢筋，可以包括：

提取第一候选预设钢筋的钢筋图形的钢筋特征；

基于待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征及第一候选预设钢筋的钢筋图形的钢筋特征从至少一个第一候选预设钢筋中获取至少一个第二候选预设钢筋；

通过平面几何路径特征匹配算法基于待识别钢筋的钢筋图形及至少一个第二候选预设钢筋的钢筋图形从至少一个第二候选预设钢筋中获取与待识别钢筋对应的目标预设钢筋。

在一些实施例中，钢筋识别模块可以基于相似度算法(例如，欧几里得距离算法、余弦相似度算法等)计算待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征与每个第一候选预设钢筋的钢筋图形的钢筋特征的相似度，并将相似度大于相似度阈值(例如，90％)的第一候选预设钢筋作为第二候选预设钢筋。

在一些实施例中，钢筋识别模块通过平面几何路径特征匹配算法基于待识别钢筋的钢筋图形及至少一个第二候选预设钢筋的钢筋图形从至少一个第二候选预设钢筋中获取与待识别钢筋对应的目标预设钢筋，可以包括：

提取待识别钢筋的钢筋图形的路径节点，确定待识别钢筋的钢筋图形的节点数量，其中，待识别钢筋的钢筋图形的路径节点可以为待识别钢筋的钢筋图形中钢筋出现弯折的节点；

提取第二候选预设钢筋的路径节点，确定第二候选预设钢筋的钢筋图形的节点数量，其中，第二候选预设钢筋的路径节点可以为第二候选预设钢筋的钢筋图形中钢筋出现弯折的节点；

计算待识别钢筋的钢筋图形的节点数量与第二候选预设钢筋的钢筋图形的节点数量的节点差值，判断节点差值的绝对值是否小于差值阈值(例如，3等)；

若节点差值的绝对值小于差值阈值，提取待识别钢筋的钢筋图形的每个路径节点的路径走向，其中，待识别钢筋的钢筋图形的路径节点的路径走向可以为待识别钢筋的钢筋图形中钢筋出现弯折的节点的弯折角度，提取第二候选预设钢筋的钢筋图形的每个路径节点的路径走向，其中，第二候选预设钢筋的钢筋图形的每个路径节点的路径走向可以为第二候选预设钢筋的钢筋图形中钢筋出现弯折的节点的弯折角度；基于待识别钢筋的钢筋图形的每个路径节点的路径走向和第二候选预设钢筋的钢筋图形的每个路径节点的路径走向，从至少一个第二候选预设钢筋中获取与待识别钢筋对应的目标预设钢筋。

在一些实施例中，钢筋识别模块可以基于相似度算法(例如，欧几里得距离算法、余弦相似度算法等)计算待识别钢筋的钢筋图形的每个路径节点的路径走向和第二候选预设钢筋的钢筋图形的每个路径节点的路径走向的相似度，并将相似度大于相似度阈值(例如，90％)的第二候选预设钢筋作为第二候选预设钢筋。

步骤350，将多种待识别钢筋的数据信息及附属信息填充至图形算量软件的构件属性中。在一些实施例中，步骤340可以由数据填充模块执行。

在本申请的另一些实施例中，提供了一种基于图形算量平台的预制构件数据处理装置，包括至少一个处理设备以及至少一个存储设备；至少一个存储设备用于存储计算机指令，至少一个处理设备用于执行计算机指令中的至少部分指令以实现如上的一种基于图形算量平台的预制构件数据处理方法。

在本申请的又一些实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，存储介质存储计算机指令，当计算机指令被处理设备执行时实现如上的基于图形算量平台的预制构件数据处理方法。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本申请的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。

同时，本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本申请的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，本领域技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“***”。此外，本申请的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。

计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行***、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、RF、或类似介质，或任何上述介质的组合。

本申请各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET、Python等，常规程序化编程语言如C语言、Visual Basic、Fortran2003、Perl、COBOL 2002、PHP、ABAP，动态编程语言如Python、Ruby和Groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网(LAN)或广域网(WAN)，或连接至外部计算机(例如通过因特网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(SaaS)。

此外，除非权利要求中明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的***组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的***。

同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本申请一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。

针对本申请引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本申请作为参考。与本申请内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本申请权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本申请中的)也除外。需要说明的是，如果本申请附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本申请内容有不一致或冲突的地方，以本申请的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本申请中所述实施例仅用以说明本申请实施例的原则。其他的变形也可能属于本申请的范围。因此，作为示例而非限制，本申请实施例的替代配置可视为与本申请的教导一致。相应地，本申请的实施例不仅限于本申请明确介绍和描述的实施例。

Claims (10)

1.一种基于图形算量平台的预制构件数据处理方法，其特征在于，包括：

建立钢筋数据库，所述钢筋数据库存储有多种预设钢筋的钢筋图形及附属信息；

获取装配式构件CAD图纸，所述装配式构件CAD图纸包括钢筋明细表；

识别所述钢筋明细表，获取预制构件的多种待识别钢筋的钢筋数据，所述钢筋数据包括钢筋的数据信息及钢筋图形；

对于每种所述待识别钢筋，基于所述待识别钢筋的钢筋图形及所述多种预设钢筋的钢筋图形，从所述多种预设钢筋中获取与所述待识别钢筋对应的目标预设钢筋，基于所述目标预设钢筋的附属信息获取所述待识别钢筋的附属信息；

将所述多种待识别钢筋的数据信息及附属信息填充至图形算量软件的构件属性中。

2.根据权利要求1所述的一种基于图形算量平台的预制构件数据处理方法，其特征在于，所述基于所述待识别钢筋的钢筋图形及所述多种预设钢筋的钢筋图形，从所述多种预设钢筋中获取与所述待识别钢筋对应的目标预设钢筋，包括：

提取所述待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征；

基于所述待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征从所述多种预设钢筋中获取至少一个候选预设钢筋；

基于所述待识别钢筋的钢筋图形及所述至少一个第一候选预设钢筋的钢筋图形，从所述至少一个第一候选预设钢筋中获取与所述待识别钢筋对应的目标预设钢筋。

3.根据权利要求2所述的一种基于图形算量平台的预制构件数据处理方法，其特征在于，所述钢筋特征包括弯折数量、弯钩数量、箍筋形状、每种箍筋的数量、特殊形状钢筋形状、每种特殊形状钢筋的数量中的至少一种。

4.根据权利要求2或3所述的一种基于图形算量平台的预制构件数据处理***，其特征在于，所述钢筋数据库基于所述多种预设钢筋的钢筋图形的钢筋特征将所述多种预设钢筋分为多个大类，每个所述大类包括至少一种预设钢筋；

所述基于所述待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征从所述多种预设钢筋中获取至少一个第一候选预设钢筋，包括：

基于所述待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征，从所述多个大类中确定对应所述待识别钢筋的目标大类，将所述目标大类包括的至少一种预设钢筋的钢筋图形作为所述至少一个第一候选预设钢筋。

5.根据权利要求2或3所述的一种基于图形算量平台的预制构件数据处理方法，其特征在于，所述基于所述待识别钢筋的钢筋图形及所述至少一个第一候选预设钢筋的钢筋图形，从所述至少一个第一候选预设钢筋中获取与所述待识别钢筋对应的目标预设钢筋，包括：

提取所述第一候选预设钢筋的钢筋图形的钢筋特征；

基于所述待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征及所述第一候选预设钢筋的钢筋图形的钢筋特征从所述至少一个第一候选预设钢筋中获取至少一个第二候选预设钢筋；

通过平面几何路径特征匹配算法基于所述待识别钢筋的钢筋图形及所述至少一个第二候选预设钢筋的钢筋图形从所述至少一个第二候选预设钢筋中获取与所述待识别钢筋对应的目标预设钢筋。

6.一种基于图形算量平台的预制构件数据处理***，其特征在于，包括：

数据库模块，用于建立钢筋数据库，所述钢筋数据库存储有多种预设钢筋的钢筋图形及附属信息；

数据获取模块，用于获取装配式构件CAD图纸，所述装配式构件CAD图纸包括钢筋明细表；

数据识别模块，用于识别所述钢筋明细表，获取预制构件的多种待识别钢筋的钢筋数据，所述钢筋数据包括钢筋的数据信息及钢筋图形；

钢筋识别模块，用于对于每种所述待识别钢筋，基于所述待识别钢筋的钢筋图形及所述多种预设钢筋的钢筋图形，从所述多种预设钢筋中获取与所述待识别钢筋对应的目标预设钢筋，基于所述目标预设钢筋的附属信息获取所述待识别钢筋的附属信息；

数据填充模块，用于将所述多种待识别钢筋的数据信息及附属信息填充至图形算量软件的构件属性中。

7.根据权利要求6所述的一种基于图形算量平台的预制构件数据处理***，其特征在于，所述钢筋识别模块还用于：

提取所述待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征；

基于所述待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征从所述多种预设钢筋中获取至少一个候选预设钢筋；

基于所述待识别钢筋的钢筋图形及所述至少一个第一候选预设钢筋的钢筋图形，从所述至少一个第一候选预设钢筋中获取与所述待识别钢筋对应的目标预设钢筋。

8.根据权利要求7所述的一种基于图形算量平台的预制构件数据处理***，其特征在于，所述钢筋特征包括弯折数量、弯钩数量、箍筋形状、每种箍筋的数量、特殊形状钢筋形状、每种特殊形状钢筋的数量中的至少一种。

9.根据权利要求7或8所述的一种基于图形算量平台的预制构件数据处理***，其特征在于，所述钢筋数据库基于所述多种预设钢筋的钢筋图形的钢筋特征将所述多种预设钢筋分为多个大类，每个所述大类包括至少一种预设钢筋；

所述钢筋识别模块还用于：

基于所述待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征，从所述多个大类中确定对应所述待识别钢筋的目标大类，将所述目标大类包括的至少一种预设钢筋的钢筋图形作为所述至少一个第一候选预设钢筋。

10.根据权利要求7或8所述的一种基于图形算量平台的预制构件数据处理***，其特征在于，所述钢筋识别模块还用于：

提取所述第一候选预设钢筋的钢筋图形的钢筋特征；

基于所述待识别钢筋的钢筋图形的钢筋特征及所述第一候选预设钢筋的钢筋图形的钢筋特征从所述至少一个第一候选预设钢筋中获取至少一个第二候选预设钢筋；

通过平面几何路径特征匹配算法基于所述待识别钢筋的钢筋图形及所述至少一个第二候选预设钢筋的钢筋图形从所述至少一个第二候选预设钢筋中获取与所述待识别钢筋对应的目标预设钢筋。

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