根据箭头标记识别汽车的各个部分。

Question

Please excuse me for not posting any code, as I don't think I have reached far enough to be relevant for my question.

我正在研究一个解决方案，需要识别客户图纸所指向的车辆部件，并提取文本和其所指的部分，如下面的例子所示。

我对ML或人工智能技术真的很陌生，因此我正在寻找使用 Azure customvision.ai 允许我使用一堆图像和对象识别来训练模型，并有一个很好的REST API来工作。这在某种程度上是可行的，因为我能够传递图像，它能够识别该图像上可见的汽车部分。

然而，我无法理解如何如何识别该对象。9. BXCU12 实际上是指 Bonnet.

谁能帮我指出任何一个例子或合适的解决方法，让我解决这个问题。

Answer 1

如果我理解正确的话，你已经可以从你的识别网络中识别出零件，也可以识别出文本，它们之间的联系是由图像中的箭头给出的，你不知道如何定位。所以，这里剩下的问题就是检测箭头和它们的端点。

我现在可以想到两个解决方案。

1）使用模板匹配来识别你的箭头。不过你的情况下的问题（从你的示例图片来看）似乎是你的箭头头有相同的比例，但有不同的长度。所以，我建议只用箭头的头部+一个很短的尾巴作为你的模板。然后你可以将这个小模板旋转N次，获得N个模板，然后使用类似于什么 opencv在模板匹配方面提供了.

2）训练一个小型卷积神经网络来识别箭头。你只想识别箭头，所以创建一个不同比例的旋转箭头的小数据集，并对它们进行网络训练是相当容易的。请注意，你大概应该可以将这个网络作为一个额外的、很浅的头添加到你的识别网络中（不过你需要共同完善），所以开销会很小。

希望能帮到你。