[发明专利]一种基于深度学习的图像格式管道和仪表图管线识别方法有效
| 申请号： | 202310361501.1 | 申请日： | 2023-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN116110071B | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 李忠涛;刘圣勇;赵帅;玄文凯;张玉璘 | 申请（专利权）人： | 济南大学 |
| 主分类号： | G06V30/422 | 分类号： | G06V30/422;G06V30/414;G06V10/26;G06V10/774;G06V10/82;G06V30/146 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 250024 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的图像格式管道和仪表图管线识别方法。涉及图像识别和管道和仪表图领域。本发明通过基于深度学习的算法，在管道和仪表图PID中先识别并删除符号和文字区域，将长管线分割成重复短管线，在识别完成后，将符合条件的短管线合并为长管线，达到识别各种长度管线的效果，并最后输出各段管线的端点和分类。本发明与人工识别管道和仪表图中管线相比，管线识别时间大幅缩小，识别准确率不受限于人工熟练度影响，信息化程度更好。相比现有的几种方法，本发明在识别准确率较高的前提下，使用更短的识别时间识别多种类型和多种长度的管线。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 图像格式 管道 仪表 管线 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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