国内外工程图识别及矢量化研究现状

工程图识别及矢量化是计算机视觉领域的一个重要研究方向，目前已经有一定的研究成果。下面分别介绍国内外工程图识别及矢量化研究现状。

国外研究现状：

在工程图像的识别方面，主要有两种方法：基于特征的方法和基于深度学习的方法。基于特征的方法主要是利用图像的颜色、纹理、形状等特征进行分类，常用的算法包括支持向量机（SVM）、决策树等。而基于深度学习的方法则是利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像的特征，包括AlexNet、VGG、ResNet等。近年来，基于深度学习的方法在图像识别领域取得了很大的进展，其中一些方法已经被成功应用于工程图像的分类和识别任务中。

在工程图像的矢量化方面，主要有两种方法：基于边界跟踪的方法和基于机器学习的方法。基于边界跟踪的方法主要是利用图像的边缘信息进行矢量化，常用的算法包括Douglas-Peucker算法、Ramer-Douglas-Peucker算法等。而基于机器学习的方法则是利用分类器对图像进行分割，然后再利用贝塞尔曲线、样条曲线等方法进行矢量化。近年来，基于机器学习的方法在工程图像的矢量化领域也取得了很大的进展。

国内研究现状：

国内对于工程图像的识别和矢量化研究也已经取得了一定的进展。在工程图像的识别方面，主要是利用深度学习方法进行研究，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。同时，也有一些研究团队利用传统的分类算法进行工程图像的分类和识别任务。

在工程图像的矢量化方面，国内研究主要是基于边界跟踪和机器学习算法进行研究，常用的算法包括Douglas-Peucker算法、支持向量机（SVM）等。同时，也有一些研究团队利用深度学习算法进行工程图像的矢量化任务。

总之，国内外对于工程图像的识别和矢量化研究已经取得了很大的进展，但是在复杂工程图像的识别和矢量化方面仍然存在一些挑战，需要进一步探索和研究。