计算机与现代化 ›› 2024, Vol. 0 ›› Issue (10): 42-48.doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.10.007
摘要: 针对核电轴测视图中因管道特征不明显、管道尺度差异大及管道相交导致的管道识别精度差及错检、漏检等问题,提出一种基于改进的Mask R-CNN及LSD方法检测图纸中的管道。首先,针对管道特征不明显问题,将识别目标由管道调整为管道及其尺寸标注线,增加目标几何特征;其次,改进Mask R-CNN网络,引入双向加权特征金字塔结构,提高不同尺度目标特征提取能力,将原非极大值抑制改为DIoU-NMS,提高相交管道识别精度;最后,通过LSD算法检测出目标图像中的直线,再经过条件约束筛选及最小二乘拟合得到管道直线,实现管道的准确检测。实验结果表明,改进的Mask R-CNN算法有效减少了管道错检、漏检问题,精度可达90.04%,结合LSD直线检测、条件约束及最小二乘拟合算法得到管道直线,满足图纸管道检测的要求。
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