論文の概要: Advanced Integration of Discrete Line Segments in Digitized P&ID for Continuous Instrument Connectivity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11976v1
- Date: Sat, 17 May 2025 12:16:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.966625
- Title: Advanced Integration of Discrete Line Segments in Digitized P&ID for Continuous Instrument Connectivity
- Title（参考訳）: 連続機器接続のためのディジタルP&IDにおける離散線セグメントの高度統合
- Authors: Soumya Swarup Prusty, Astha Agarwal, Srinivasan Iyenger,
- Abstract要約: P&ID(Piping and Instrumentation Diagrams)は植物の基本的な青写真である。
P&IDシートからの情報を手動でマッピングすることは大きな課題である。
P&IDのデジタル化は、検出された線分をマージすることを必要とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Piping and Instrumentation Diagrams (P&IDs) constitute the foundational blueprint of a plant, depicting the interconnections among process equipment, instrumentation for process control, and the flow of fluids and control signals. In their existing setup, the manual mapping of information from P&ID sheets holds a significant challenge. This is a time-consuming process, taking around 3-6 months, and is susceptible to errors. It also depends on the expertise of the domain experts and often requires multiple rounds of review. The digitization of P&IDs entails merging detected line segments, which is essential for linking various detected instruments, thereby creating a comprehensive digitized P&ID. This paper focuses on explaining how line segments which are detected using a computer vision model are merged and eventually building the connection between equipment and merged lines. Hence presenting a digitized form of information stating the interconnection between process equipment, instrumentation, flow of fluids and control signals. Eventually, which can be stored in a knowledge graph and that information along with the help of advanced algorithms can be leveraged for tasks like finding optimal routes, detecting system cycles, computing transitive closures, and more.
- Abstract（参考訳）: パイプ・アンド・インスツルメンテーション・ダイアグラム(P&ID)は、プロセス機器間の相互接続、プロセス制御のためのインスツルメンテーション、流体の流れと制御信号を記述する、植物の基本的な青写真を構成する。
既存の設定では、P&IDシートからの情報を手動でマッピングすることが大きな課題である。
これは3～6ヶ月の時間を要するプロセスであり、エラーの影響を受けやすい。
また、ドメインの専門家の専門知識にも依存し、しばしば複数のレビューを必要とする。
P&IDのデジタル化は、様々な検出された機器のリンクに不可欠である検出されたラインセグメントのマージを伴い、包括的なデジタル化されたP&IDを作成する。
本稿では,コンピュータビジョンモデルを用いて検出された線分をどのようにマージし,最終的に機器と統合された線との接続を構築するかを説明する。
したがって、プロセス機器、機器、流体の流れ、制御信号間の相互接続を記述したデジタル化された情報の形式を示す。
最終的には、知識グラフに格納され、高度なアルゴリズムの助けを借りて情報を利用することができ、最適なルートを見つける、システムサイクルを検出する、推移的なクロージャを計算するといったタスクに利用できる。
関連論文リスト
- A Multi-Level, Multi-Scale Visual Analytics Approach to Assessment of
Multifidelity HPC Systems [17.246865176910045]
ハードウェアシステムのイベントと振る舞いは、システムの堅牢性と信頼性を改善するために不可欠である。
本研究では,このような膨大なデータを理解するための総合分析システムの構築を目指す。
このエンド・ツー・エンドのログ分析システムとビジュアル・アナリティクス・サポートが組み合わさって、ユーザーはスーパーコンピュータの使用状況やエラーパターンを素早く抽出できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-15T19:23:50Z) - The Wyner Variational Autoencoder for Unsupervised Multi-Layer Wireless
Fingerprinting [6.632671046812309]
識別性能を向上させるための多層署名を共同で検討する多層フィンガープリントフレームワークを提案する。
従来の手法とは対照的に,近年のマルチビュー機械学習のパラダイムを活用して,マルチレイヤ機能間で共有されるデバイス情報を,監督なしでクラスタ化することができる。
実験の結果,提案手法は教師なしと教師なしの両方の設定において,最先端のベースラインよりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-28T10:05:06Z) - MD-CSDNetwork: Multi-Domain Cross Stitched Network for Deepfake
Detection [80.83725644958633]
現在のディープフェイク生成法では、偽画像やビデオの周波数スペクトルに識別的アーティファクトが残されている。
MD-CSDNetwork(MD-CSDNetwork)と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-15T14:11:53Z) - Digitize-PID: Automatic Digitization of Piping and Instrumentation
Diagrams [21.298283130966148]
Digitize-PIDは、パイプ、シンボル、テキスト情報などのP&IDからコアコンポーネントを検出するエンドツーエンドパイプラインで構成される。
微細な深層認識技術に基づく新規で効率的なカーネルベースライン検出と複素シンボル検出のための2段階法を提案する。
その結果、Digiize-PIDは既存のP&IDデジタル化の最先端よりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-08T17:32:49Z) - Automatic digital twin data model generation of building energy systems
from piping and instrumentation diagrams [58.720142291102135]
建物からP&IDのシンボルや接続を自動で認識する手法を提案する。
シンボル認識,線認識,およびデータセットへの接続の導出にアルゴリズムを適用する。
このアプローチは、制御生成、(分散)モデル予測制御、障害検出といった、さらなるプロセスで使用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-31T15:09:39Z) - Prototypical Cross-Attention Networks for Multiple Object Tracking and
Segmentation [95.74244714914052]
複数のオブジェクトのトラッキングとセグメンテーションには、与えられたクラスのセットに属するオブジェクトを検出し、追跡し、セグメンテーションする必要がある。
オンライン上でリッチ・テンポラル情報を活用するプロトタイプ・クロス・アテンション・ネットワーク(PCAN)を提案する。
PCANは、Youtube-VISとBDD100Kデータセットで、現在のビデオインスタンス追跡とセグメンテーションコンテストの勝者を上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-22T17:57:24Z) - Federated Learning for Intrusion Detection System: Concepts, Challenges
and Future Directions [0.20236506875465865]
侵入検知システムは、スマートデバイスのセキュリティとプライバシを確保する上で重要な役割を果たす。
本稿では,侵入検知システムにおけるFLの使用について,広範囲かつ徹底的に検討することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-16T13:13:04Z) - SOLD2: Self-supervised Occlusion-aware Line Description and Detection [95.8719432775724]
単一深層ネットワークにおける回線セグメントの最初の共同検出と記述について紹介します。
我々の手法は注釈付き行ラベルを必要としないため、任意のデータセットに一般化することができる。
複数のマルチビューデータセットにおいて,従来の行検出と記述方法に対するアプローチを評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-07T19:27:17Z) - Graph signal processing for machine learning: A review and new
perspectives [57.285378618394624]
本稿では,GSPの概念とツール,例えばグラフフィルタや変換による新しい機械学習アルゴリズム開発への重要な貢献について概説する。
本稿では,データ構造とリレーショナル事前の活用,データと計算効率の向上,モデル解釈可能性の向上について論じる。
我々は,応用数学と信号処理の橋渡しとなるGSP技術と,他方の機械学習とネットワーク科学の橋渡しとなる新たな視点を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-31T13:21:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。