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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 355 - 365 (11page)
- DOI
- 10.7315/CDE.2021.355
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A Piping and Instrumentation Diagram (P&ID) is a diagram used in the process plant industry. Digital format P&ID like intelligent P&ID can utilize DB technology, so it is easy to search and modify. Therefore, its use in the field has become common. However, there are cases in which digital P&IDs do not exist but exist only in image format because they were created before the digital P&ID was universalized or for security reasons. Thus, a technique for converting image format P&ID to digital P&ID is required. In this study, by modifying the deep learning-based symbol and text recognition structure presented in previous studies for symbol and text recognition of image format P&ID we propose a new structure that can improve performance while reducing the amount of computation required for recognition. In addition, we propose a synthetic data generation method suitable for P&ID in order to improve symbol recognition performance through data augmentation of the P&ID dataset. An experiment was performed to confirm the symbol and text recognition performance through a total of 82 P&ID drawings, and it was confirmed that the symbol and text recognition performance was improved through the method proposed in this study.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. P&ID 학습 데이터셋
4. 제안 방법
5. 실험 및 결과 분석
6. 결론
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
Kim, H., Lee, W., Kim, M., Moon, Y., Lee, T., Cho, M. and Mun, D., 2021, Deep-learningbased Recognition of Symbols and Texts at an Industrially Applicable Level from Images of High-density Piping and Instrumentation Diagrams, Expert Systems with Applications, 183, 115337.
Krizhevsky, A., Sutskever, I. and Hinton, G.E., 2012, ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks, Proceedings of the 25th International Conference on Neural Information Processing Systems - Volume 1 (NIPS), pp.1097-1105.
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Lin, T.Y., Dollár, P., Girshick, R., He, K., Hariharan, B. and Belongie, S., 2017, Feature Pyramid Networks for Object Detection, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp.2117-2125.
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