本发明专利技术公开了一种基于图纸表格的清单编制方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取待识别的CAD图纸，在CAD图纸中识别出包含表格信息的最小图纸区域；获取最小图纸区域中的线条图元，对线条图元进行组装，生成第一表格，其中，第一表格包含多个单元格；获取最小图纸区域中的文本图元，对文本图元和第一表格的单元格进行位置匹配，以将文本图元填充至第一表格的单元格内，生成第二表格；将第二表格与标准清单数据库进行项目匹配，生成目标推荐清单。基于建筑成本领域的知识库构建，AI智能识别理解CAD全图纸，自动定位并提示出隐含清单项和特征项的内容，如表格或文本，提升看图理解和识图检查的效率。解和识图检查的效率。解和识图检查的效率。
【技术实现步骤摘要】
基于图纸表格的清单编制方法、装置、设备和存储介质
[0001]本专利技术涉及计算机辅助设计领域，具体涉及一种基于图纸表格的清单编制方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
[0002]工程量清单由具备招标文件的招标人或招标人委托的具有相应资质的造价咨询单位编制，清单编制的核心是从图纸中全面且准确的列出清单项并填写项目特征描述，强依赖与个人的知识经验，新手往往很难胜任，或依赖于历史工程模板去修改。常规的清单编制主要有以下两种方式：
[0003]方式一：用户先熟悉本项目的相关资料后，寻找相似的历史工程模板，使用计价软件打开的同时，使用看图软件打开CAD图纸，按照清单规范顺序或图纸顺序，对历史工程中的清单进行修改、补充、删除等，并根据图纸中表格、文本、图元等信息修改完善对应的项目特征描述。
[0004]方式二：当用户找不到相似的历史模板，会采用新建方式列清单，即使用计价软件新建工程后，按章节顺序新建清单，再根据图纸中的表格、文本、图元等信息通过复制粘贴或输入等方式补充完善对应的项目特征描述，但这种方式对于经验较少的新手用户来说，可能无法胜任完成。
[0005]上述现有技术方案往往需要反复从CAD图纸中提取有效信息，反复复制粘贴的机械劳动，且较多图纸的提取效果差，仍需手工输入修正，耗时长效率低；同时，常规的图纸中所含有的表格内容较多，工作人员无法单独对提取到的信息进行及时校正，容易出现漏项、多项或项目特征描述有歧义等质量问题。
[0006]针对现有技术中人工提取图纸的有效数据的方式效率和准确率低的技术问题，目前未存在有效的解决办法。
技术实现思路
[0007]本专利技术的目的在于提供了一种基于图纸表格的清单编制方法、装置、设备和可读存储介质，能够解决现有技术人工提取图纸的有效数据的方式效率和准确率低的技术问题。
[0008]本专利技术的一个方面提供了一种基于图纸表格的清单编制方法，该方法包括：获取待识别的CAD图纸，在CAD图纸中识别出包含表格信息的最小图纸区域；获取最小图纸区域中的线条图元，对线条图元进行组装，生成第一表格，其中，第一表格包含多个单元格；获取最小图纸区域中的文本图元，对文本图元和第一表格的单元格进行位置匹配，以将文本图元填充至第一表格的单元格内，生成第二表格；将第二表格与标准清单数据库进行项目匹配，生成目标推荐清单。
[0009]可选地，对线条图元进行组装，生成第一表格，包括：确定线条图元中的横向线条图元和纵向线条图元，将横向线条图元划分为一组、纵向线条图元划分为一组，分别计算每
个小组内线条图元之间的位置误差，对位置误差小于第一预设阈值的线条图元进行合并；确定表格信息中的目标图层和目标颜色，通过目标图层和目标颜色对每个小组内的线条图元进行筛选，得到目标线条图元；获取目标线条图元的位置坐标，按照位置坐标对目标线条图元进行组装，生成初始表格，其中，初始表格包括多个单元格；获取表格信息中的最小粒度，其中，最小粒度是每个单元格特征信息；基于最小粒度判断初始表格的单元格布局是否准确，若否，对初始表格的对应单元格进行合并或者分解，生成第一表格，否则，将初始表格确定为第一表格。
[0010]可选地，将第二表格与标准清单数据库进行项目匹配，生成目标推荐清单，包括：获取第二表格的标题行，从标准清单数据库确定标题行的类别标识；获取标题行对应的列数据，根据标题行的类别标识和列数据确定推荐清单；确定列数据中的关键词信息，通过关键词信息得到目标推荐清单。
[0011]可选地，根据标题行的类别标识和列数据确定推荐清单，包括：分别以标题行的类别标识和每个列数据作为检索条件，确定每个列数据的单点知识；根据预设规则从单独的单点知识或者多个列数据的单点知识组合中进行关键词抽取，生成推荐清单。
[0012]可选地，确定列数据中的关键词信息，通过关键词信息得到目标推荐清单，包括：通过抽取的关键词确定列数据中的关键词信息，其中，关键词信息至少包括以下任意一项：频率、与面层的间距和来源；基于关键词信息对应的评分计算推荐清单的评分，提取评分最高的推荐清单作为目标推荐清单，并将剩余的推荐清单作为候选推荐清单进行记录。
[0013]可选地，在对文本图元和第一表格的单元格进行位置匹配，以将文本图元填充至第一表格的单元格内，生成第二表格之后，该方法还包括：判断第二表格的标题行是否为空，若是，确定第二表格为待合并表格；计算待合并表格与其他第二表格之间的相似度，若相似度大于等于第二预设阈值，将待合并表格和其他第二表格进行拼接。
[0014]可选地，在将第二表格与标准清单数据库进行项目匹配，生成目标推荐清单之后，该方法还包括：检测生成结果是否显示异常信息；若是，响应于异常信息，从候选推荐清单中进行选择，并将目标推荐清单替换为选择的候选推荐清单；或者，在CAD图纸中确定异常信息对应的表格内容，提取表格内容对异常信息进行替换。
[0015]本专利技术的另一个方面提供了一种基于图纸表格的清单编制装置，该装置包括：获取模块，用于获取待识别的CAD图纸，在CAD图纸中识别出包含表格信息的最小图纸区域；组装模块，用于获取最小图纸区域中的线条图元，对线条图元进行组装，生成第一表格，其中，第一表格包含多个单元格；填充模块，用于获取最小图纸区域中的文本图元，对文本图元和第一表格的单元格进行位置匹配，以将文本图元填充至第一表格的单元格内，生成第二表格；生成模块，用于将第二表格与标准清单数据库进行项目匹配，生成目标推荐清单。
[0016]本专利技术的再一个方面提供了一种计算机设备，该计算机设备包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，处理器执行计算机程序时实现上述任一实施例的基于图纸表格的清单编制方法。
[0017]本专利技术的又一个方面提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例的基于图纸表格的清单编制方法。进一步地，计算机可读存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建
的数据等。
[0018]本专利技术基于建筑成本领域的知识库构建，AI智能识别理解CAD全图纸，自动定位并提示出隐含清单项和特征项的内容，如表格或文本，提升看图理解和识图检查的效率；基于NLP等机器学习算法，根据定位的内容智能生成清单项，并填写项目特征描述，提高清单编制的效率和效果。
附图说明
[0019]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
[0020]图1示出了本专利技术实施例一提供的基于图纸表格的清单编制方法的一种可选的流程图；
[0021]图2示出了本专利技术实施例二提供的基于图纸表格的清单编制装置的结构框图；以及
[0022]本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于图纸表格的清单编制方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别的CAD图纸，在所述CAD图纸中识别出包含表格信息的最小图纸区域；获取所述最小图纸区域中的线条图元，对所述线条图元进行组装，生成第一表格，其中，所述第一表格包含多个单元格；获取所述最小图纸区域中的文本图元，对所述文本图元和所述第一表格的单元格进行位置匹配，以将所述文本图元填充至所述第一表格的单元格内，生成第二表格；将所述第二表格与标准清单数据库进行项目匹配，生成目标推荐清单。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述线条图元进行组装，生成第一表格，包括：确定所述线条图元中的横向线条图元和纵向线条图元，将所述横向线条图元划分为一组、所述纵向线条图元划分为一组，分别计算每个小组内线条图元之间的位置误差，对所述位置误差小于第一预设阈值的线条图元进行合并；确定所述表格信息中的目标图层和目标颜色，通过所述目标图层和所述目标颜色对每个小组内的线条图元进行筛选，得到目标线条图元；获取所述目标线条图元的位置坐标，按照所述位置坐标对所述目标线条图元进行组装，生成初始表格，其中，所述初始表格包括多个单元格；获取所述表格信息中的最小粒度，其中，所述最小粒度是每个单元格特征信息；基于所述最小粒度判断所述初始表格的单元格布局是否准确，若否，对所述初始表格的对应单元格进行合并或者分解，生成第一表格，否则，将所述初始表格确定为第一表格。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第二表格与标准清单数据库进行项目匹配，生成目标推荐清单，包括：获取所述第二表格的标题行，从所述标准清单数据库确定所述标题行的类别标识；获取标题行对应的列数据，根据所述标题行的类别标识和所述列数据确定推荐清单；确定所述列数据中的关键词信息，通过所述关键词信息得到目标推荐清单。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述标题行的类别标识和所述列数据确定推荐清单，包括：分别以所述标题行的类别标识和每个所述列数据作为检索条件，确定每个列数据的单点知识；根据预设规则从单独的单点知识或者多个列数据的单点知识组合中进行关键词抽取，生成推荐清单。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述列数据中的关键词信息，通过所述关键...
【专利技术属性】
技术研发人员：矫萍萍，何欣松，白彦磊，
申请(专利权)人：广联达科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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