Планы БТИ → проект

Как GorkyCAD распознаёт план БТИ: что происходит внутри

Вы нажали «Загрузить» и видите, как план БТИ превращается в стены. Что происходит в эти секунды? Разбираем весь конвейер распознавания — от пикселей до стен с проёмами и комнатами.

БТИAI-распознаваниеOCRGeminiDeepSeek
📅 Обновлено: 2026-09-05 ⏱ Чтение: 7 мин 🎓 Сложность: средняя 📂 Планы БТИ → проект
Содержание
  1. Шаг 1. Предобработка: план ищут даже на кривом скане
  2. Шаг 2. Vision-модель читает план как инженер
  3. Шаг 3. OCR проверяет цифры и уточняет масштаб
  4. Шаг 4. «Голосование» за масштаб
  5. Шаг 5. Постобработка: стены «причёсываются» по ГОСТ
  6. Шаг 6. Контроль целостности и применение
  7. Итог: полный путь файла
  8. Глоссарий пайплайна: термины из журнала распознавания
  9. Сравнение путей распознавания: когда какой сработает
  10. Что распознаётся, а что нет: точная граница возможностей
  11. Почему результат может отличаться при повторном запуске
  12. Сколько «весит» распознавание: токены и лимиты
  13. Что происходит с планом после применения: подложка

Импорт плана БТИ — первая кнопка, которую жмёт почти каждый пользователь GorkyCAD. За ней стоит целый конвейер: предобработка изображения, несколько vision-моделей, классический OCR и «голосование» за масштаб. Ниже — что именно происходит после того, как вы выбрали файл и нажали «Загрузить».

1 · Файл плана SVG / PNG / JPG / WebP / BMP SVG — точнее всего скан ровный, ≥1000 px 2 · AI + OCR Gemini Vision · DeepSeekчтение линий, проёмов,комнат и подписей Tesseract OCRцифры размеров: «3.80»→ 3800 мм масштаб: голосование (OCR + площади комнат + AI) 3 · Стены в GorkyCAD несущая 380 мм · перегородка проёмы: дверь 800, окно 1400 точность ~95% (AI)
Как GorkyCAD превращает файл плана БТИ в редактируемые стены: файл → AI-распознавание и OCR размеров → стены с проёмами на холсте.

Шаг 1. Предобработка: план ищут даже на кривом скане

Изображение сначала нормализуют. Если скан снят с листа со штампом или рамкой — алгоритм находит границы самого плана и кадрирует по нему. Затем изображение бинаризуется (метод Сауволы лучше всего отделяет линии от фона при неравномерном освещении), очищается морфологией от шума и, если план слишком длинный, нарезается на перекрывающиеся тайлы не длиннее соотношения 1.5:1 — иначе модель «не видит» концы длинных коридоров.

Шаг 2. Vision-модель читает план как инженер

Главный путь распознавания — облачные vision-модели. Сначала вызывается Gemini Vision (gemini-3-flash и запасные в цепочке), при недоступности — DeepSeek Vision через серверный прокси. Каждый тайл плана модель анализирует и возвращает структурированный ответ:

Стены из соседних тайлов склеиваются в единый контур, проёмы перепривязываются к объединённым стенам, дубликаты комнат удаляются. Если в первом проходе модель не нашла ни одной стены, план повторно отправляется целиком без нарезки.

Шаг 3. OCR проверяет цифры и уточняет масштаб

3400 2600 размерная линия с цифрами → OCR → 3400 мм Распознано (журнал): ✓ «3400» → 3,4 м (консенсус 3 проходов) ✓ «2600» → 2,6 м · уверенность 92 % ✓ кластер размеров → стена №2 ~ «2,60» не путать с «2,6 м²» (площадь) Масштаб (голосование): 340 px / 3,4 м = 100 px/м проверка по площади «Спальня 12,4» → масштаб подтверждён ✅
Tesseract OCR находит цифры на размерных линиях («3400», «2600»), кластеризует их по стенам, а масштаб плана подтверждается площадями комнат и подписями.

Параллельно с vision-моделью работает классический OCR — Tesseract.js с русским и английским языками. Он ищет на плане цифры размерных подписей: «3400», «3.80», «5500». Растр прогоняется до трёх раз с разными порогами бинаризации, результаты склеиваются, а для каждой стены берётся консенсусное значение. Подписи площадей комнат («Кухня 12,4 м²») отсеиваются, чтобы не спутать площадь с размером стены.

Шаг 4. «Голосование» за масштаб

Масштаб — самая важная величина после импорта: именно он переводит пиксели в миллиметры. GorkyCAD не доверяет одному источнику и устраивает голосование:

ИсточникЧто даётДоверие
Размерные подписи (OCR + чтение моделью)линейные размеры: «3400» = 3,4 мвысокое, если размеров ≥ 2
Площади комнат («Кухня 12,4»)px²/м² → масштаб по площадивысокое, если комнат ≥ 3
Оценка vision-моделиприблизительный масштабзапасной вариант
Эвристики (ширина двери и т.п.)грубая прикидкакрайний случай

В результатах вы видите масштаб в px/м. Если он кажется подозрительным (меньше 35 или больше 700 px/м), перед применением появится предупреждение, а в редакторе распознанных стен — кнопка «Калибровка»: выделите стену с известной длиной и задайте реальный размер.

Шаг 5. Постобработка: стены «причёсываются» по ГОСТ

Сырые отрезки превращаются в нормальные стены: выравниваются углы, концы стен сшиваются, коллинеарные сегменты склеиваются, микростены-мусор отсеиваются, толщина квантуется в инженерный ряд, а всё изображение при необходимости поворачивается, чтобы доминирующие стены стали строго горизонтальными и вертикальными.

Толщина на планеКласс стены в GorkyCADМатериал по умолчанию
меньше ~150 ммперегородка (80/100/120 мм)ГКЛ / газобетон
~150–250 ммобычная стенагазобетон / кирпич
≥ 250 мм (медиана плана ≥160)несущая (250/300/380/400 мм)кирпич / бетон
В GorkyCAD: Если вошёл AI-путь, в окне импорта вы увидите бейдж метода: зелёный «GorkyCAD» — контурный анализ с проверкой нейросетью, синий — vision-модель, оранжевый «Локально» — пиксельный анализ без входа в аккаунт.

Шаг 6. Контроль целостности и применение

Перед переносом на холст контур проверяется «контролёром»: считается, сколько концов стен не замкнуты и нет ли висящих стен. Показатель вы видите как «Контур: N%». На последнем шаге стены добавляются в проект одной операцией вместе с дверями, окнами и комнатами, а исходный план сохраняется подложкой — если что-то разойдётся с оригиналом, вы всегда увидите это глазами.

Итог: полный путь файла

7
1

Загрузите файл

Вкладка «Проект» → группа «Подложка» → «Загрузить». Файлы: SVG, PNG, JPG, WebP, BMP до 20 МБ.

2

Дождитесь анализа

5 секунд – 2 минуты. Появляются статусы: «План загружен», «Распознаю план через AI», «Читаю размерные подписи (OCR)», «GorkyCAD находит двери и окна».

3

Проверьте результат

Превью: «Распознано N стен · точность: X% · масштаб: Y px/м». При необходимости поправьте: Выбор, Добавить, Удалить, Калибровка.

4

Примените

Кнопка «Применить N стен» — стены, двери, окна и комнаты попадают на холст, план остаётся подложкой.

Глоссарий пайплайна: термины из журнала распознавания

ТерминЧто это
Бинаризация (Саувола)превращение цветного/серого скана в ч/б с адаптивным порогом — линии отделяются от фона
Морфологияочистка изображения от шума: «закрытие» разрывов линий, удаление точек
BBox планаграницы самого плана на скане: кадрирование убирает штампы и поля
Тайлыперекрывающиеся фрагменты длинного плана для vision-модели
Скелетизация (Чжан-Суэня)утоньшение залитых стен до линий-скелетов для контурного анализа
Кластер размеровгруппа цифр-кандидатов, относящихся к одной размерной линии
Консенсуссогласование результатов нескольких проходов OCR (отсев выбросов, медиана)
Голосование за масштабсравнение источников масштаба: линейные размеры, площади комнат, оценка AI
ГОСТ-квантование толщинокругление распознанной толщины до инженерного ряда (80/100/120/200/250/300/380…)
Автоповоротповорот изображения и координат при доминирующем наклоне ≥0,7°
Контур: N%доля замкнутых концов стен (целостность геометрии)

Сравнение путей распознавания: когда какой сработает

СитуацияПутьЧто получите
SVG-файл, нет входапрямой SVG-парсерстены из примитивов + тексты, 85–95%
Растр + вход в аккаунтVision AI (Gemini/DeepSeek)стены, проёмы, комнаты, сантехника, ~95%
Растр без входаImageTracer → контуры → DeepSeek (текст)контуры стен, ~85–90% при хорошем скане
План сложный, AI отказалпиксельный анализскелеты стен, ~30%, нужна ручная правка
SVG из CADпрямой парсермаксимальная точность, без OCR

Что распознаётся, а что нет: точная граница возможностей

Почему результат может отличаться при повторном запуске

Vision-модели недетерминированы: два запуска одного файла могут дать чуть разные контуры (на 1–3%). Это нормально. Детерминированные части — SVG-парсер и пиксельный анализ: они дают одинаковый результат. Если вы получили «плохой» прогон — просто повторите импорт: шанс на лучший результат высок.

Сколько «весит» распознавание: токены и лимиты

Что происходит с планом после применения: подложка

Исходный скан/фото сохраняется в проект как подложка (settings.backgroundImage): даунскейл до 1800 px по длинной стороне (JPEG 0.8), с пересчётом масштаба мм/px и смещения. Управление: вкладка «Проект» → «Подложка»: удалить, масштаб ±10%, поворот на 5°. Подложка печатается на планах, если включена (лист «План на подложке»).

Частые вопросы

Почему без входа в аккаунт точность ниже?

Без входа работает только локальный пиксельный анализ: бинаризация, контурный анализ, морфология. Точность ~30%. С подключённым AI-аккаунтом план анализируют vision-модели (Gemini Vision, DeepSeek), которые видят план целиком: линии, проёмы, подписи, комнаты — точность ~95%.

Какие файлы можно загрузить?

SVG, PNG, JPG, WebP и BMP до 20 МБ. Лучше всего — SVG: цифры и линии векторные, распознаются точнее всего.

Сколько занимает распознавание?

Обычно от 5 секунд до 2 минут — зависит от размера плана и числа элементов. Крупные планы нарезаются на перекрывающиеся тайлы и анализируются по частям.

Куда попадают ключи AI-моделей?

На клиенте ключи не хранятся: запросы идут через серверный прокси gorkycad.pro, бэкенд подставляет ключ и списывает токены с вашего аккаунта.

Спроектируйте электроустановку за вечер

Загрузите план БТИ, расставьте электрику, соберите щит — и получите комплект рабочей документации по ГОСТ: планы, однолинейную схему, спецификацию, кабельный журнал и смету.

Начать бесплатно Открыть редактор

Материалы носят справочный характер. Проектные решения принимайте по действующим нормам (ПУЭ, ГОСТ, СП) с участием аттестованного специалиста. Подробнее — справочник, документация GorkyCAD, FAQ.