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Classification of piping and instrumental diagram information using machine-learning

机译:使用机器学习的管道和仪器图信息分类

摘要

Systems and methods for identifying patterns of symbols in standardized system diagrams are disclosed. Disclosed implementations obtain or synthetically generate a symbol recognition training data set including multiple training images, generate a symbol recognition model based on the symbol recognition training data set, obtain an image comprising a pattern of symbols, group symbols into process loops based on the logical relationships captured by process loop identification algorithm, apply a character classification model to image contours to identify the characters and group characters into tags via hierarchical clustering, and store the identified tags, symbols and identified process loops in a relational database.
机译:公开了用于识别标准化系统图中符号模式的系统和方法。 公开了实现或综合地生成包括多个训练图像的符号识别训练数据集,基于符号识别训练数据集生成符号识别模型,获得包括符号模式,基于逻辑关系的过程循环的图像。 由过程循环识别算法捕获,将字符分类模型应用于图像轮廓,以通过分层群集将字符和组字符标识为标记,并将所识别的标记,符号和识别的过程循环存储在关系数据库中。

著录项

  • 公开/公告号US11195007B2

    专利类型

  • 公开/公告日2021-12-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 CHEVRON U.S.A. INC.;

    申请/专利号US201916376827

  • 发明设计人 PAUL DUKE;SHUXING CHENG;

    申请日2019-04-05

  • 分类号G06K9;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62;G06N20/10;G06N5;G06N20/20;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 22:38:39

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