تحليل رسم الهندسة(plane geometry diagram)

يُعد تحليل الرسومات الهندسية دورًا مهمًا في حل المشكلات الهندسية، حيث تظل استخراج العناصر الأولية وتحليل العلاقات تحديًا بسبب التخطيط المعقد والعلاقات بين العناصر الأولية. في هذا البحث، نقترح محرك تحليل رسومات قوي يعتمد على التعلم العميق والتفكير البياني. بصفة خاصة، تم اقتراح طريقة تقسيم مثلى معدلة لاستخراج العناصر الهندسية، واستخدام الشبكات العصبية البيانية (GNN) لتحقيق تحليل العلاقات تصنيف العناصر الأولية مع دمج الخصائص الهندسية والمعرفة السابقة. تم دمج جميع الوحدات في نموذج متكامل من النهاية إلى النهاية يُسمى PGDPNet لأداء جميع المهام الفرعية بشكل متزامن. بالإضافة إلى ذلك، قمنا بإنشاء مجموعة بيانات جديدة ومقياس كبير للرسومات الهندسية تُسمى PGDP5K مع شروح مستويات العناصر الأولية. أظهرت التجارب على PGDP5K وعلى مجموعة بيانات موجودة IMP-Geometry3K أن نموذجنا يتفوق بشكل ملحوظ على الطرق الرائدة في أربع مهام فرعية. يمكن الوصول إلى رمز البرامج الخاص بنا ومجموعة البيانات والمواد الإضافية من خلال الرابط: https://github.com/mingliangzhang2018/PGDP.