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龍圖騰網獲悉上海交大智邦科技有限公司申請的專利2D圖紙特征識別方法、系統、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115984894B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211733226.3，技術領域涉及：G06V30/422；該發明授權2D圖紙特征識別方法、系統、設備及介質是由喬文俊;安靜梅;周沈淼;劉邁江設計研發完成，并于2022-12-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本2D圖紙特征識別方法、系統、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明提供一種2D圖紙特征識別方法、系統、設備及介質，包括：輸入二維圖紙和對應的三維模型；從三維模型自動提取出所有相關的特征信息；通過構建深度學習智能算法模型和圖像算法從二維圖紙自動提取所有標注信息；通過投影和數學計算，獲取二維圖紙和三維模型的映射關系；整合特征信息、標注信息、二維圖紙和三維模型映射關系，由系統自動確定提取的標注信息對應三維圖紙的哪一部分特征，將二維圖紙識別的標注信息對應到三維特征列表；展示三維圖紙對應特征的標注信息；用戶審核二維圖紙標注信息是否正確；輸出帶標注的三維模型和特征標注數據詳情。本發明能夠實現從二維圖紙中自動提取識別標注特征信息生成結構化的表格信息。

本發明授權2D圖紙特征識別方法、系統、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種2D圖紙特征識別方法，其特征在于，包括： 步驟S1：輸入二維圖紙和對應的三維模型； 步驟S2：從三維模型自動提取出所有標注的特征信息； 步驟S3：通過構建自有AI深度學習算法模型和圖像算法從二維圖紙自動提取所有標注信息，標注信息包括標注數據，標注箭頭和標注線在內的相關信息； 步驟S4：通過投影和數學計算，獲取二維圖紙和三維模型的映射關系； 步驟S5：整合特征信息、標注信息、二維圖紙和三維模型映射關系，由系統自動確定提取的標注信息對應三維圖紙的哪一部分特征，將二維圖紙識別的標注信息對應到三維特征列表； 步驟S6：展示三維圖紙對應特征的標注信息； 步驟S7：用戶審核二維圖紙標注信息是否正確； 步驟S8：輸出帶標注的三維模型和特征標注數據詳情； 所述步驟S3具體包括： 步驟S3.1：收集多張汽車加工工藝圖紙，將圖紙按照8：2分為訓練集和測試集； 步驟S3.2：基于paddle框架，構建基于二維圖紙標注信息識別的深度學習算法，所述深度學習算法提取二維圖紙圖片中的尺寸、文字注釋、型位公差、表面粗糙度及其位置； 步驟S3.3：基于步驟S3.1中收集到的二維圖片信息和標注符號信息，訓練神經網絡模型，以準確率作為主要評價指標，召回率作為輔助調優指標； 步驟S3.4：基于圖像算法，基于標準的二維圖紙箭頭形狀和標注線形狀匹配識別二維圖紙圖片中所有的箭頭和標注線及其位置； 所述步驟S4具體包括： 步驟S4.1：對于二維圖紙的每一個面，提取出二維圖紙中的外接矩形，裁剪得到只有圖紙信息的面用于匹配； 步驟S4.2：通過圖像算法，識別二維圖紙上的標注箭頭和標注線，并與標注箭頭進行匹配； 步驟S4.3：對于三維圖紙，通過特征提取從.STEP文件讀取出一系列特征，通過對所述特征的位置做聚類，預測潛在的二維截面的位置，通過投影和哈希算法將潛在的二維截面與圖紙進行匹配，依次檢測識別的所述標注線的末端是否臨近所述特征，做出相應的匹配，能夠根絕標注線和箭頭的指定方向來判斷標注信息對應的標注特征。

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