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Updated: Jan 12, 2026

Deep Neural Networks for Image-Based Dietary Assessment
13:19

Deep Neural Networks for Image-Based Dietary Assessment

Published on: March 13, 2021

9.9K

使用深度学习对P&ID对象识别的自动检查.

Ji-Beob Kim1, Yoochan Moon1, Seung-Tae Han1

  • 1School of Mechanical Engineering, Korea University, 145 Anam-ro, Seongbuk-gu, Seoul, 02841, Republic of Korea.

Scientific reports
|November 7, 2025
PubMed
概括

本研究介绍了一种自动化方法,用于在数字化管道和仪器仪表图 (P&ID) 中改进对象识别. 新方法显著减少了错误,并加快了P&ID数据的校正过程.

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科学领域:

  • 工程 工程师 工程师 工程师
  • 计算机科学 计算机科学
  • 人工智能的人工智能

背景情况:

  • 数字化管道和仪器图 (P&ID) 对工业应用至关重要.
  • 在P&ID对象识别中手动纠正错误是耗时的,容易产生持久错误.

研究的目的:

  • 提出一种新的,自动化的方法来检查和纠正数字化P&ID中的对象识别错误.
  • 为了提高P&ID数据处理的准确性和效率.

主要方法:

  • 利用深度学习来检查未识别的对象,通过生成补丁和分类缺失的元素.
  • 对错误识别的对象实施最佳检查方法,包括基于深度学习的特征向量相似性,文本错误检测和行错误检测.

主要成果:

  • 未识别物体检查实现了100%的回忆.
  • 错误识别对象检查显示了符号 (99.2%,96.7%),文本 (95.8%,97.3%) 和线条 (100%) 的高精度和F1分数.
  • 总的来说,错误纠正时间缩短了大约40%.

结论:

  • 拟议的方法有效地自动化了对象识别结果在P&IDs中的检查.
  • 这种方法显著提高了准确性,并减少了P&ID数据校正所需的时间.
关键词:
深度学习是一种深度学习.错误检测 错误检测 错误检测 错误检测 错误检测 错误检测功能表示的特征表示.对象检查检查对象检查管道和仪器仪表图表 管道和仪表图表

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