一种消防疏散设施智能识别方法技术

本发明专利技术为一种消防疏散设施智能识别方法，包括如下步骤：步骤一：将建筑平面CAD图纸导出得到图片格式的建筑平面图；步骤二：划分建筑平面图的RGB识别范围；步骤三：根据获得的RGB识别范围，在建筑平面图中划分每一类消防设施的设置区域；其中消防设施包括客用电梯、消防电梯、消防梯以及走廊；步骤四：基于去噪和连通图完成消防设施的识别；步骤五：根据建筑平面图的识别结果，获得分别突出显示每一类消防设施的建筑平面图，结束本流程；通过对建筑平面CAD图纸进行转换获得图片格式的建筑平面图；随后在图片格式的建筑平面图上完成对具备标记颜色的消防设施进行提取，并分别显示，能够省去人工提取校对的流程，节约人力和时间。

【技术实现步骤摘要】
一种消防疏散设施智能识别方法
本专利技术涉及图像识别领域，特别是涉及一种消防疏散设施智能识别方法。
技术介绍
根据消防监督检查规定，有关部门应当依法做好对火灾高危单位消防工作的监督管理。目前，为了进行审核和监督，消防机构通常需要按时更新建筑设计平面图的CAD图纸，需要人工到现场测量对建筑单位中重要的消防疏散设置进行定期的检查以及确认。其中，需要检查确认的项目包括：走廊的宽度、楼梯的封闭以及消防电梯的数量以及位置等。在现有的评估方法中，在完成建筑重要设施的检查、尺寸度量以及位置确认之后，还需要消防安全评估机构根据依法对该单位的消防检查进行结果记录。消防安全评估机构记录消防检查结果通常通过人工的方式，阅读检查报告结果，统计数据并进行得分计算，完成对消防安全重要设施的识别检查与确认。现有方法中，通过人工统计和分析检查结果进而对消防安全重要疏散设施进行识别检查，工作量大、工作效率低；在面对危机情况，也难以快速调出所需的CAD图纸，影响救援效率。因此需要一种能够快速识别消防设备的CAD图纸的方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是解决现有技术的不足，提供一种消防疏散设施智能识别方法，使用方便，能够快速完成建筑平面CAD图纸中的消防设备识别、校验和提取。一种消防疏散设施智能识别方法，包括如下步骤：步骤一：将建筑平面CAD图纸导出得到图片格式的建筑平面图；步骤二：划分建筑平面图的RGB识别范围；步骤三：根据获得的RGB识别范围，在建筑平面图中划分每一类消防设施的设置区域；其中消防设施包括客用电梯、消防电梯、消防梯以及走廊；步骤四：基于去噪和连通图完成消防设施的识别；步骤五：根据建筑平面图的识别结果，获得分别突出显示每一类消防设施的建筑平面图，结束本流程。进一步的，所述步骤一之前，对建筑平面CAD图纸进行预处理；预处理包括将建筑平面CAD图纸中不同的消防设施用不同的颜色进行标记。进一步的，所述步骤二中划分建筑平面图的RGB识别范围，包括如下步骤：步骤21：通过绘图软件的取色器工具对JPG图片上每个像素点进行采色，读取每个像素点的RGB值；将采集到的像素点的RGB值根据消防设施的种类进行分类；步骤22：统计并分别记录每一类消防设施的RGB采样结果；步骤23：根据采样结果数据，挑选出每一类消防设施中的RGB最值，划分每一类消防设施对应的RGB识别范围；进一步的，所述步骤21中，在像素点的RGB值进行分类时，首先判断每类消防设施在建筑平面图中的区域范围；随后区域范围内对标有预先设定颜色的像素点进行采样，得到RGB采样结果；最后根据区域范围所属消防设施的种类对RGB采样结果进行分类。进一步的，所述步骤三中对于带有颜色标记的建筑平面图，划分其中一类消防设施的设置区域包括如下步骤：步骤31：初始化生成一张与建筑平面图大小尺寸相同的全零矩阵，作为该类消防设施对应颜色的掩模；掩模大小为N×M×3，其中N,M表示建筑平面图的长和宽，3表示RGB三个通道；步骤32：使用OpenCV库中的函数cvtColor()，模式设定为COLOR_BGR2RGB；通过RGB图像矩阵读取建筑平面图中每个像素点的RGB值；步骤33：将获得的RGB值与该类消防设施的RGB识别范围进行比较；如果该像素点RGB值在RGB识别范围内，则在掩模中将相应位置的0标记为该RGB值；否则，保持为0；直至完成建筑平面图中每个像素点的RGB值的比较，结束本步骤；所述步骤33最后得到的掩模图中除了消防设施的设置区域存在带有对应消防设施颜色的像素点，其余像素点均为0值，显示为黑色。进一步的，所述步骤四中的去噪采用膨胀与腐蚀技术；腐蚀技术用于去除掩模图中线条边缘的毛刺部分；膨胀技术用于对线条边缘空缺部分进行填充。膨胀与腐蚀技术的计算如下所示：dilate(x1,y1)＝max(x1′,y1′)∈kernel1I(x1+x1′,y1+y1′)(1)erode(x2,y2)＝min(x2′,y2′)∈kernel2I(x2+x2′,y2+y2′)(2)其中，dilate(x1,y1)表示对原图像中位置为(x1,y1)的像素点进行膨胀；I(x1+x1′,y1+y1′)表示原图像在(x1+x1′,y1+y1′)绝对坐标位置处的RGB值；kernel1表示用于膨胀的窗口矩阵，其中(x1′,y1′)为kernel1矩阵内的一个相对坐标；erode(x2,y2)表示对原图像中坐标为(x2,y2)的像素点进行腐蚀；I(x2+x2′,y2+y2′)表示原图像在(x2+x2′,y2+y2′)绝对坐标位置处的RGB值；kernel2表示用于腐蚀的窗口矩阵，其中(x2′,y2′)为kernel2矩阵内的一个相对坐标。进一步的，所述连通图分析，首先完成连通图划分；连通图划分需要判断完成去噪后的掩模图像的有色像素点两两之间的距离，有色像素点表示RGB值不为0的像素点；两像素点之间的距离计算如下式所示：其中d(A,B)表示A，B两点之间的欧式距离，其中A的坐标表示为(xA,yA)，B的坐标表示为(xB,yB)；对于掩模图中的某个有色像素点C，当存在另一个有色像素点P的距离不超过del_area时，则认为像素点C和像素点P属于同一个连通图G，其中del_area为设定的距离阈值上限；定义μ(C)用来判断点C是否可以并入连通图G；如果值为1，C可以被并入连通图G，否则，则不可以并入；其中μ(C)的表达式如下所示：进一步的，所述del_area的值小于相邻消防设施的最小间距。进一步的，所述连通图分析，其次需要对完成划分的连通图区域进行筛选；其中对连通图区域的筛选首先通过OpenCV库中的函数connectedComponentsWithStats()从完成连通图划分的掩模图中获得连通图区域以及每个区域的外接边框Boundingbox及外接边框的相关信息，相关信息包括位置信息和尺寸信息；随后根据外接边框的相关信息对Boundingbox进行去噪，包括如下步骤：步骤41：获得每个连通图区域的Boundingbox的相关信息；步骤42：将获得的Boundingbox的相关信息与设定的消防设施的尺寸上下限进行比较；将不符合设定的消防设施尺寸上下限范围的Boundingbox相关信息以及对应的连通图区域去除；其中消防设施为该连通图所属掩模图所对应的消防设施类别。进一步的，所述步骤五中，将步骤四完成筛选的Boundingbox的相关信息通过Python程序在建筑平面图中进行突出显示，得到最后的识别结果。本专利技术的有益效果为：通过对建筑平面CAD图纸进行转换获得图片格式的建筑平面图；随后在图片格式的建筑平面图上完成对具备标记颜色的消防设施进行提取，并分别显示，能够省去人工提取校对的流程，节约人力和时间；在提取消防设施区域的过程中进行去噪和连通图处理，减少干扰，保证最后筛选得出的Boundin本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种消防疏散设施智能识别方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤一：将建筑平面CAD图纸导出得到图片格式的建筑平面图；/n步骤二：划分建筑平面图的RGB识别范围；/n步骤三：根据获得的RGB识别范围，在建筑平面图中划分每一类消防设施的设置区域；其中消防设施包括客用电梯、消防电梯、消防梯以及走廊；/n步骤四：基于去噪和连通图完成消防设施的识别；/n步骤五：根据建筑平面图的识别结果，获得分别突出显示每一类消防设施的建筑平面图，结束本流程。/n

【技术特征摘要】
1.一种消防疏散设施智能识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：将建筑平面CAD图纸导出得到图片格式的建筑平面图；
步骤二：划分建筑平面图的RGB识别范围；
步骤三：根据获得的RGB识别范围，在建筑平面图中划分每一类消防设施的设置区域；其中消防设施包括客用电梯、消防电梯、消防梯以及走廊；
步骤四：基于去噪和连通图完成消防设施的识别；
步骤五：根据建筑平面图的识别结果，获得分别突出显示每一类消防设施的建筑平面图，结束本流程。


2.根据权利要求1所述的一种消防疏散设施智能识别方法，其特征在于，所述步骤一之前，对建筑平面CAD图纸进行预处理；预处理包括将建筑平面CAD图纸中不同的消防设施用不同的颜色进行标记。


3.根据权利要求1所述的一种消防疏散设施智能识别方法，其特征在于，所述步骤二中划分建筑平面图的RGB识别范围，包括如下步骤：
步骤21：通过绘图软件的取色器工具对JPG图片上每个像素点进行采色，读取每个像素点的RGB值；将采集到的像素点的RGB值根据消防设施的种类进行分类；
步骤22：统计并分别记录每一类消防设施的RGB采样结果；
步骤23：根据采样结果数据，挑选出每一类消防设施中的RGB最值，划分每一类消防设施对应的RGB识别范围；


4.根据权利要求3所述的一种消防疏散设施智能识别方法，其特征在于，所述步骤21中，在像素点的RGB值进行分类时，首先判断每类消防设施在建筑平面图中的区域范围；随后对区域范围内标有预先设定颜色的像素点进行采样，得到RGB采样结果；最后根据区域范围所属消防设施的种类对RGB采样结果进行分类。


5.根据权利要求1所述的一种消防疏散设施智能识别方法，其特征在于，所述步骤三中对于带有颜色标记的建筑平面图，划分其中一类消防设施的设置区域包括如下步骤：
步骤31：初始化生成一张与建筑平面图大小尺寸相同的全零矩阵，作为该类消防设施对应颜色的掩模；掩模大小为N×M×3，其中N，M表示建筑平面图的长和宽，3表示RGB三个通道；
步骤32：使用OpenCV库中的函数cvtColor()，模式设定为COLOR_BGR2RGB；通过RGB图像矩阵读取建筑平面图中每个像素点的RGB值；
步骤33：将获得的RGB值与该类消防设施的RGB识别范围进行比较；如果该像素点RGB值在RGB识别范围内，则在掩模中将相应位置的0标记为该RGB值；否则，保持为0；直至完成建筑平面图中每个像素点的RGB值的比较，结束本步骤；
所述步骤33最后得到的掩模图中除了消防设施的设置区域存在带有对应消防设施颜色的像素点，其余像素点均为0值，显示为黑色。


6.根据权利要求1所述的一种消防疏散设施智能识别方法，其特征在于，所述步骤四中的去噪采用膨胀与腐蚀技术；腐蚀技术用于去除掩模图中线条边缘的毛刺部分；膨胀技术用于对线条边缘空缺部分进行填充；膨胀与腐蚀技术的计算如下所示：
dilate(x1，y1)＝max(x1′，y1′...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑瑞祥，李冕，宫爱科，王毅杰，王天予，
申请(专利权)人：上海至冕伟业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31