基于深度学习的CAD表格识别算法设计

随着工程和设计行业的快速发展,计算机辅助设计(Computer-Aided Design,CAD)软件在生产设计图纸方面发挥着不可或缺的作用。然而,传统的CAD在表格数据管理和提取方面存在局限性,尤其是在处理大规模的工程图纸中的表格数据时。为了解决这一问题,提出了一种新的自动化方法来提取CAD图纸中的大型表格数据。通过将原始CAD文件转换为图像格式,并应用先进的图像处理技术和深度学习模型(SAHI算法和Cycle-CenterNet模型),能够有效地提高表格数据的识别准确率和处理效率。实验结果显示,对比直接提取表格数据,使用该方法能显著提高数据提取的精确度、召回率和F1分数,验证了其在自动化提取大型CAD表格数据方面的有效性。未来的工作将集中在优化模型架构和提升其在不同类型图纸中的通用性和效果。

电能质量在线监测系统的研究与应用

电能质量在线监测系统的建设解决了传统供电可靠性管理中人工录入数据工作量大、数据不准确等诸多弊端,对有效改善电能质量和提升供电服务水平具有重大意义.文章简述了电能质量在线监测系统的概况和系统主站的构建,再对电能质量数据质量的监测方法进行分析,并提出系统数据质量监测的几点应用,可供参考.