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a) 탐지 딥러닝 모델을 통해 이미지 도면으로부터 기 설정된 타입의 직선 객체와 단말 기호를 탐지하고, 형상 유사도 비교를 통해 상기 이미지 도면으로부터 실선 타입의 직선 객체를 탐지하는 단계;b) 상기 기 설정된 타입의 직선 객체와 상기 실선 타입의 직선 객체가 중첩될 경우, 상기 실선 타입의 직선 객체를 상기 기 설정된 타입의 직선 객체로 변환하거나 상기 실선 타입의 직선 객체를 삭제하는 단계; 및c) 단말 기호가 기 설정된 타입의 직선 객체 또는 실선 타입의 직선 객체와 중첩될 경우, 상기 중첩된 단말 기호를 상기 중첩된 기 설정된 타입의 직선 객체 또는 상기 중첩된 실선 타입의 직선 객체에 해당하는 단말 기호로 인식하는 단계를 포함하는 이미지 도면 내 선 객체 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 a) 단계는:a-1) 이미지 도면을 입력 받고, 입력 받은 이미지 도면을 전처리하여 전처리 도면을 생성하는 단계;a-2) 상기 탐지 딥러닝 모델을 통해 상기 전처리 도면으로부터 기 설정된 타입의 직선 객체 종류와 기 설정된 타입의 직선 객체 존재 영역을 탐지하여 기 설정된 타입의 직선 객체 탐지 결과 값을 산출하고, 산출된 결과 값을 포함하는 기 설정된 타입의 직선 목록을 생성하는 단계;a-3) 상기 탐지 딥러닝 모델을 통해 상기 전처리 도면으로부터 단말 기호 종류와 단말 기호 존재 영역을 탐지하여 단말 기호 탐지 결과 값을 산출하고, 산출된 결과 값을 포함하는 단말 기호 목록을 생성하는 단계; 및a-4) 형상 유사도 비교를 통해 상기 전처리 도면으로부터 실선 타입의 직선 객체 존재 영역을 탐지하여 실선 타입의 직선 객체 탐지 결과 값을 산출하고, 산출된 결과 값을 포함하는 실선 타입의 직선 목록을 생성하는 단계를 포함하는 이미지 도면 내 선 객체 인식 방법
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제2항에 있어서,상기 a-1) 단계는:a-1-1) 이미지 도면을 입력 받는 단계;a-1-2) 입력 받은 이미지 도면에서의 각 픽셀의 명암 값 과 임계 값을 비교하는 단계;a-1-3) 상기 각 픽셀의 명암 값이 상기 임계 값보다 크면 검은색으로, 작으면 흰색으로 변환하여 바이너리 이미지 도면을 획득하는 단계;a-1-4) 상기 바이너리 이미지 도면의 최외곽에서부터 중심을 향하여 검은색 픽셀을 검색하는 단계;a-1-5) 상기 a-1-4) 단계에서 검색된 검은색 픽셀과 연결된 픽셀을 모두 검색하는 단계; 및a-1-6) 상기 a-1-5) 단계에서 검색된 모든 픽셀에 모폴로지 열림 연산을 수행하여 표제와 외곽선을 산출한 후 이를 제거하는 단계를 포함하는 이미지 도면 내 선 객체 인식 방법
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제3항에 있어서,상기 b) 단계는:b-1) 상기 기 설정된 타입의 직선 객체 존재 영역과 상기 실선 타입의 직선 객체 존재 영역이 중첩되는지 여부를 판단하는 단계; 및b-2) 상기 기 설정된 타입의 직선 객체 존재 영역과 상기 실선 타입의 직선 객체 존재 영역이 중첩될 경우, 상기 중첩된 영역 내의 실선 타입의 직선 객체를 상기 중첩된 영역 내의 실선 타입의 직선 객체와 중첩되는 기 설정된 타입의 직선 객체로 변환하여 변환 결과를 상기 기 설정된 타입의 직선 목록에 저장하거나, 상기 중첩된 영역 내의 실선 타입의 직선 객체를 삭제하여 삭제 결과를 상기 실선 타입의 직선 목록에 저장하는 단계를 포함하는 이미지 도면 내 선 객체 인식 방법
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제4항에 있어서,상기 a-2) 단계는:a-2-1-a) 상기 전처리 도면을 입력 받는 단계;a-2-2-a) 상기 전처리 도면을 기 설정된 개수로 분할하는 단계;a-2-3-a) 분할된 각각의 전처리 도면에 상기 탐지 딥러닝 모델을 적용하는 단계;a-2-4-a) 동일한 직선 객체임에도 전처리 도면의 분할로 인해 서로 다른 직선 객체 탐지 결과 값이 산출된 경우, 상기 서로 다른 직선 객체 탐지 결과 값을 병합하여 해당 직선 객체를 동일한 직선 객체로 인식하는 단계;a-2-5-a) 상기 a-2-4-a) 단계에서의 병합 결과를 반영하여 기 설정된 타입의 직선 객체 탐지 결과 값을 재산출하는 단계; 및a-2-6-a) 상기 재산출 된 기 설정된 타입의 직선 객체 탐지 결과 값을 포함하는 기 설정된 타입의 직선 목록을 생성하는 단계를 포함하고,상기 a-4) 단계는:a-4-1-a) 상기 전처리 도면에 모폴로지 닫힘 연산을 수행하여 관심 영역을 설정하는 단계;a-4-2-a) 상기 관심 영역에서의 형상 유사도 비교를 위해 허프 트랜스폼을 적용하여 수직선, 수평선 및 대각선을 포함하는 제1 실선 타입의 직선 객체를 탐지하는 단계;a-4-3-a) 상기 제1 실선 타입의 직선 객체에서 심볼 객체 또는 텍스트 객체와 중첩되는 부분을 제외하여 제2 실선 타입의 직선 객체를 산출하는 단계;a-4-4-a) 상기 제2 실선 타입의 직선 객체가 존재하는 영역인 실선 타입의 직선 객체 존재 영역을 탐지하여 실선 타입의 직선 객체 탐지 결과 값을 산출하는 단계; 및a-4-5-a) 상기 실선 타입의 직선 객체 탐지 결과 값을 포함하는 실선 타입의 직선 목록을 생성하는 단계를 포함하고,상기 b-2) 단계는:b-2-1-a) 상기 기 설정된 타입의 직선 객체 존재 영역과 상기 실선 타입의 직선 객체 존재 영역이 중첩될 경우, 상기 중첩된 영역 내의 제2 실선 타입의 직선 객체를 상기 중첩된 영역 내의 제2 실선 타입의 직선 객체와 중첩되는 기 설정된 타입의 직선 객체로 변환하는 단계; 및b-2-2-a) 상기 변환 결과를 상기 기 설정된 타입의 직선 목록에 저장하는 단계를 포함하는 이미지 도면 내 선 객체 인식 방법
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제4항에 있어서,상기 a-2) 단계는:a-2-1-b) 상기 전처리 도면을 입력 받는 단계;a-2-2-b) 상기 전처리 도면을 기 설정된 개수로 분할하는 단계;a-2-3-b) 분할된 각각의 전처리 도면에 상기 탐지 딥러닝 모델을 적용하는 단계;a-2-4-b) 동일한 직선 객체임에도 전처리 도면의 분할로 인해 서로 다른 직선 객체 탐지 결과 값이 산출된 경우, 상기 서로 다른 직선 객체 탐지 결과 값을 병합하여 해당 직선 객체를 동일한 직선 객체로 인식하는 단계;a-2-5-b) 상기 병합 결과를 기반으로 상기 기 설정된 타입의 직선 객체 존재 영역을 감싸는 경계 상자를 설정하는 단계;a-2-6-b) 동일한 타입의 직선 객체 존재 영역을 감싸는 경계 상자 간의 IoU(Intersection Over Union)가 기준 값보다 크면 해당 경계 상자를 그룹핑하여 그룹핑 결과 값을 산출하는 단계;a-2-7-b) 상기 그룹핑 결과 값에 해리스 코너를 적용하여 그룹핑 된 경계 상자의 양 끝점을 추정하는 단계;a-2-8-b) 상기 그룹핑 된 경계 상자의 양 끝점을 기반으로 그룹핑 된 경계 상자 존재 영역을 탐지하여 기 설정된 타입의 직선 객체 탐지 결과 값을 재산출하는 단계; 및a-2-9-b) 상기 재산출 된 기 설정된 타입의 직선 객체 탐지 결과 값을 포함하는 기 설정된 타입의 직선 목록을 생성하는 단계를 포함하고,상기 a-4) 단계는:a-4-1-b) 상기 전처리 도면에서의 형상 유사도 비교를 위해 허프 트랜스폼을 적용하여 수직선, 수평선 및 대각선을 포함하는 제1 실선 타입의 직선 객체를 탐지하는 단계;a-4-2-b) 상기 제1 실선 타입의 직선 객체에서 심볼 객체 또는 텍스트 객체와 중첩되는 부분을 제외하여 제2 실선 타입의 직선 객체를 산출하는 단계;a-4-3-b) 상기 제2 실선 타입의 직선 객체가 존재하는 영역인 실선 타입의 직선 객체 존재 영역을 탐지하여 실선 타입의 직선 객체 탐지 결과 값을 산출하는 단계; 및a-4-4-b) 상기 실선 타입의 직선 객체 탐지 결과 값을 포함하는 실선 타입의 직선 목록을 생성하는 단계를 포함하고,상기 b-2) 단계는:b-2-1-b) 상기 기 설정된 타입의 직선 객체 존재 영역과 상기 실선 타입의 직선 객체 존재 영역이 중첩될 경우, 상기 중첩된 영역 내의 제2 실선 타입의 직선 객체를 삭제하는 단계; 및b-2-2-b) 상기 삭제 결과를 상기 실선 타입의 직선 목록에 저장하는 단계를 포함하는 이미지 도면 내 선 객체 인식 방법
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제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 기재된 이미지 도면 내 선 객체 인식 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
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탐지 딥러닝 모델을 통해 이미지 도면으로부터 기 설정된 타입의 직선 객체와 단말 기호를 탐지하고, 형상 유사도 비교를 통해 상기 이미지 도면으로부터 실선 타입의 직선 객체를 탐지하도록 구성되는 탐지부;상기 기 설정된 타입의 직선 객체와 상기 실선 타입의 직선 객체가 중첩될 경우, 상기 실선 타입의 직선 객체를 상기 기 설정된 타입의 직선 객체로 변환하거나 상기 실선 타입의 직선 객체를 삭제하도록 구성되는 실선 타입의 직선 객체 조작부; 및단말 기호가 기 설정된 타입의 직선 객체 또는 실선 타입의 직선 객체와 중첩될 경우, 상기 중첩된 단말 기호를 상기 중첩된 기 설정된 타입의 직선 객체 또는 상기 중첩된 실선 타입의 직선 객체에 해당하는 단말 기호로 인식하도록 구성되는 단말 기호 인식부를 포함하는 이미지 도면 내 선 객체 인식 시스템
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제8항에 있어서,상기 탐지부는:이미지 도면을 입력 받고, 입력 받은 이미지 도면을 전처리하여 전처리 도면을 생성하도록 구성되는 전처리 도면 생성 유닛;상기 탐지 딥러닝 모델을 통해 상기 전처리 도면으로부터 기 설정된 타입의 직선 객체 종류와 기 설정된 타입의 직선 객체 존재 영역을 탐지하여 기 설정된 타입의 직선 객체 탐지 결과 값을 산출하고, 산출된 결과 값을 포함하는 기 설정된 타입의 직선 목록을 생성하도록 구성되는 기 설정된 타입의 직선 목록 생성 유닛;상기 탐지 딥러닝 모델을 통해 상기 전처리 도면으로부터 단말 기호 종류와 단말 기호 존재 영역을 탐지하여 단말 기호 탐지 결과 값을 산출하고, 산출된 결과 값을 포함하는 단말 기호 목록을 생성하도록 구성되는 단말 기호 목록 생성 유닛; 및형상 유사도 비교를 통해 상기 전처리 도면으로부터 실선 타입의 직선 객체 존재 영역을 탐지하여 실선 타입의 직선 객체 탐지 결과 값을 산출하고, 산출된 결과 값을 포함하는 실선 타입의 직선 목록을 생성하도록 구성되는 실선 타입의 직선 목록 생성 유닛을 포함하는 이미지 도면 내 선 객체 인식 시스템
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제9항에 있어서,상기 실선 타입의 직선 객체 조작부는:상기 기 설정된 타입의 직선 객체 존재 영역과 상기 실선 타입의 직선 객체 존재 영역이 중첩되는지 여부를 판단하도록 구성되는 중첩 여부 판단 유닛; 및상기 기 설정된 타입의 직선 객체 존재 영역과 상기 실선 타입의 직선 객체 존재 영역이 중첩될 경우, 상기 중첩된 영역 내의 실선 타입의 직선 객체를 상기 중첩된 영역 내의 실선 타입의 직선 객체와 중첩되는 기 설정된 타입의 직선 객체로 변환하여 변환 결과를 상기 기 설정된 타입의 직선 목록에 저장하거나, 상기 중첩된 영역 내의 실선 타입의 직선 객체를 삭제하여 삭제 결과를 상기 실선 타입의 직선 목록에 저장하도록 구성되는 실선 타입의 직선 객체 조작 유닛을 포함하는 이미지 도면 내 선 객체 인식 시스템
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