CAD施工图，是表示通过AutoCAD软件将工程项目总体布局，建筑物的外部形状、内部布置、结构构造、内外装修、材料作法以及设备、施工等制作的图样。CAD施工图具有图纸齐全、表达准确、要求具体的特点，是进行工程施工、编制施工图预算和施工组织设计的依据，也是进行技术管理的重要技术文件。
在建筑AI智能设计云平台AlphaDraw「筑绘通」上进行AI自动出图时，以地下项目为例，实现建筑、结构、水、电、暖全专业的智能出图过程中，前置输入主要来自对建筑底图的识别结果，其中车位的识别是识图过程中的关键环节。今天的AI论技，就和大家聊一聊智能识图过程中车位的识别需要依赖怎样的技术？
现有建筑图纸中车位构件获取的技术中，首先需要将构件所在图层正确推荐到车位图层，再通过合并将图层中的图元合并成构件，再将合并后的构件抠出小图，送入到分类模型进行分类，在分类模型结果的基础上根据构件的特征进行后处理矫正。
为了实现对停车位的精准识别，采取了一种根据画法经验合并然后深度学习识别的组合方法。
第一步：图纸解析
首先需要对CAD图纸进行解析获取图纸中的图元、图层等基础信息。
△图纸解析图元、图层等基础信息
第二步：图元合并
将CAD图纸中的内容打印在一张图片上，从图片上抠出停车位的小图，并进行人工标记。
△扣取出的停车位示意图
第三步：模型训练
然后进入模型训练，部署模型。将所有截取到的小图送入CNN深度神经网络，进行图片分类任务。最后将训练好的分类模型部署到识图流程中。
△用于图像分类的深度神经网络结构
第四步：识别结果
最终，通过上述步骤的处理，我们将获得如下图所示的识别结果，其中地库图纸中的绿色框内为识别出的车位外框。
△地下车库识别结果图例
地下车位在图纸中一般数量较多，对识别的准确率要求较高，这种结合了深度学习和传统算法的识别方式，目前已经达到了比较理想的效果，后续也会继续深入探索，以实现平台更好的识别效果。
AI论技系列全新来袭
干货预警，敬请期待
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品览是AI建筑设计智造者，专注于建筑设计AI服务，致力于为地产企业和设计院客户提供AI设计出图服务。自主研发的建筑AI智能设计云平台AlphaDraw「筑绘通」，基于计算机视觉技术，建筑设计知识库和生成式强化学习算法帮助客户自动完成施工图设计。仅需上传建筑方案图纸就可以自动完善成套施工图，并符合各地设计规范，助力企业标准化出图、效率质量双提升。
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