扬州大学信息工程学院(人工智能学院)的SecuVisor团队,凭借其深厚的AI技术底蕴和前瞻性的创新思维,成功研发出一款多领域通用智能图纸解译与审查系统,为水利行业及其他工程领域的图纸审查工作带来了全新的变革。

面对传统人工图纸审查方式效率低下、准确性不足的难题,SecuVisor团队决定采用人工智能技术来寻求突破。他们首先深入研究了水利行业及其他工程领域的图纸审查需求,构建了规范数据库,为后续的图纸审查提供了坚实的理论基础。

在图纸解析方面,SecuVisor团队采用了先进的PaddleOCR工具,对图纸中的文本、符号及结构信息进行全面解析。同时,他们还引入了多模态信息处理技术,通过对图纸内容的全面理解,为后续的审查工作提供了更为丰富的数据支持。

多领域通用智能图纸解译与审查系统审查结果(以水利工程为例)

在审查过程中,SecuVisor团队采用了检索增强生成策略,结合向量嵌入模型与向量数据库支持的知识检索功能,使得系统在审查过程中能够更为准确地捕捉到图纸中的异常信息。这一策略的应用,不仅提高了审查的准确性和可靠性,还使得系统能够不断学习和优化自身的审查能力。

最终,通过整合InternVL大模型,SecuVisor系统在动态分辨率策略的支持下,实现了对图纸的精准且高效的审查。审查结果以结构化和可视化的方式呈现给用户,使得用户能够更为直观地了解图纸的审查情况。同时,系统还提供了丰富的审查报告和数据分析功能,为用户提供了更为全面的图纸审查支持。

在实际测试中,SecuVisor系统的表现令人印象深刻。PaddleOCR文本检测识别模块在真实场景下的文本检测精度达到了95%,文本识别准确率也超过了92%。PP-Structure V2.0表格识别模块在处理复杂布局和多样化表格样式时展现了卓越的鲁棒性。而InternVL2多模态大模型审查模块的应用,则使得系统整体审查精度高达90.9%,单张图纸审查速度仅需0.127秒。

SecuVisor团队的这一创新成果,不仅为水利行业提供了高效、准确的图纸审查工具,也为其他工程领域的图纸审查工作提供了新的思路和方法。他们的成功,再次证明了扬州大学信息工程学院在人工智能技术研发方面的领先地位和卓越实力。

责任编辑：kj005