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，在施工之前需要对施工图纸进行仔细的审查才能进入施工阶段，目的是保障施工的顺利进行，并且可以避免因图纸有误对完成施工后的使用阶段产生的影响。
在建筑AI智能设计云平台AlphaDraw「筑绘通」上进行AI自动出图时，以住宅项目为例，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，其中门窗的识别是识图过程中的重要一环。今天的AI论技，就来和大家聊聊智能识图过程中门窗的识别需要依赖怎样的技术？
现有建筑图纸中门窗构件获取的技术中，首先需要将构件所在图层正确推荐到门窗图层，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。
第一步：图纸解析
通过CAD图纸解析获取到图纸上所有的图元信息。图元指的是组成图形的可见基础元素。
△CAD图纸上所有图元打印在图片上的结果
第二步：图元合并
然后，我们对相同图层的图元利用图像处理的方式进行合并，便可以得到如下图的结果。
△门窗图层打印在图片上的结果
第三步：截取小图
之后将同一个位置的门窗小图进行截取，用于接下来的图像分类模型的训练。
△识图中门窗小图截图的图像图例展示
第四步：进入模型训练
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
第五步：识别结果
最终，通过上述步骤的处理，在AlphaDraw「筑绘通」的平台上，我们将获得如下图所示的识别结果。
1、门识别效果：
△筑绘通平台上前端门识别结果示意：
平开门构件识别（上）
推拉门构件识别（中）
电梯门构件识别（下）
2、窗识别结果：
△筑绘通平台上前端窗识别结果示意：普通窗构件识别
在AlphaDraw「筑绘通」平台上实现AI自动出图的过程中，前期构建识别的准确性，对于户型内电气专业布线、给排水专业布置管线等都是至关重要的。AI识图的目的是为了更优更好的输出建筑施工图所需图纸，保证水、电、暖、建筑、结构各专业的出图成功和连线准确。
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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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