T/GDAI
Technical specification for intelligent recognition andreview ofdistribution network engineering construction drawings based onartificialintelligence large models
广东省人工智能产业协会发布
目次
前言1范围...2规范性引用文件3术语和定义4缩略语.5总体要求..6技术与功能、7应用场景8验收与实施..附录A（资料性）应用场景一览表附录B（资料性）性能指标与测试条件表
前言
本文件按照GB/T1.1一2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草.
请注意本文件的某些内容可能涉及专利，本文件的发布机构不承担识别专利的责任.
本文件由南方电网人工智能科技有限公司提出.
本文件由广东省人工智能产业协会归口.
公司、云南电网有限责任公司、南方电网能源发展研究院有限责任公司、南方电网数字电网集团有限公 本文件起草单位：南方电网人工智能科技有限公司、中国南方电网有限责任公司、深圳供电局有限司、广东卓维网络有限公司、广州伽利略网络科技有限公司、广州故事科技有限公司
本文件主要起草人：周锐烨、柯子桓、鄞庆佳、刘昌盛、张杰、郭帅、赵翔宇、赵鹏、吴艳伟、朱沁楷、王玮、刘容、谭国华、何诗华、刘美珠、梁禄强、唐亮星、张航、宁浩字、徐成、王博、曹尚、张焕明、冯勤字、吴绍锋、陈颜生、吴亚辉、吴贤波、李思旗
基于人工智能大模型的配网工程施工图智能识别与评审技术规范
1范围
本文件规定了在人工智能大模型配网工程施工图智能识别与评审技术的总体要求、技术与功能、应用场景和验收与实施.
通信工程、充电桩、智能配电等）的自动化识别与评审. 本文件适用于配网工程施工图（包括架空线路、电缆线路、台架式变压器、配电站、箱式变电站、
2规范性引用支件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用面构成本文件必不可少的条款，其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件：不注日期的引用文件，其最新版本（包括的修改单）适用于本文件.
GB/T35273-2020信息安全技术个人信息安全规范DL/T5219-2014架空输电线路基础设计技术规程 DL/T5463-2024架空输电线路施工图设计内容深度规定Q/CSG1203078-2021配电自动化站所终端技术规范
3米语和定义
下列术语和定义适用于本文件.
3. 1
施工图智能识别drawingintelligentrecognition
指利用深度学习等人工智能技术，对配网工程施工图中的图元、符号及相关信息进行自动识别与解析的技术，实现对施工国关键信息的自动识别过程.
3.2
大模型微调modelfine-tuning
在目标场景数据下，对预训练文本检测和识别模型进行再训练与优化，使其更好适应工程图纸的文本与图像识别需求.
3.3
关键信息提取key informationextraction
通过大语言模型、视觉检测模型及命名实体识别技术，从施工图中自动提取图例、型号、参数及说明等核心数据，用于支撑智能评审.
T/GDA1009-2026
完整性识别conpletenessidentification
对照规范化图纸要求，自动检测施工图中是否缺失应有的关键内容，确保图纸满足设计完整性要求.
3.5
多模态信息处理multimodalinformationprocessing
指对施工图中不同类型的信息（包括文字、图像、符号、表格等）进行统一解析与融合，利用人工智能模型实现跨模态的特征提取和语义关联，从而形成一致性结构化数据的过程.
3.6
人工干预human intervention
在施工图智能识别与评审过程中，由人工专家对AI自动识别或评审结果进行复核、修改或补充的操作行为，人工干预应可追溯，并形成可与AI结果对比的记录.
4缩略语
下列缩略语适用子本文件.
AI：人工智能（ArtificialIntelligence）
ESRGAN：增强型超分辨率生成对抗网络（Enhanced Super-Resolution GenerativeAdversarialNetwork)
GLCM：灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix）
R-CNN：基于区域的卷积神经网络（Region-based ConvolutionalNeuralNetwork）
5总体要求
5.1多模态信息处理
图纸识别系统应具备多模态信息融合能力，能够同时处理文本、图像、符号、表格等不同类型的数据，具体要求如下：
a）系统应支持施工图中文字说明、符号、图例、表格等要素的统一解析与识别；b）累统应能进行跨模态语义关联，确保不同类型信息的一致性和互补性； c）信息融合的处理结果应以结构化数据形式输出，便于后续比对和评审.
5.2大模型微调与优化
系统应支持基于目标场景数据对人工智能大模型进行微调和优化，具体要求如下：
a）微调过程应结合配网工程典型施工图数据，确保识别模型能适配不同的场景（如架空线路、电 缆线路、配电站、通信工程、充电桩等）：b）系统应具备持续学习能力，能够在工程评审过程中不断积累样本数据并进行增量优化：c）系统应具备必要的数据安全保护机制，在施工图数据采集、传输、存储和处理过程中应符合国家网络安全和数据安全相关要求，并建立访问控制和权限管理机制；d系统应充分考虑工程图纸、模型文件及相关业务数据的安全与隐私保护，对涉及敏感信息的图 纸与数据采取加密传输、加密存储、数据脱敏、日志审计和访问留痕等安全措施.
5.3性能测试与评估
