Evaluation of machine learning algorithmsfor object detection in technical drawingslike p&ids and circuit diagrams
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 715818
- Danışmanlar: DR. HARALD HELD
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Technısche Unıversıtat Munchen
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
The need for digitization of complex engineering drawings has come into prominence for the industrial applications in order to reconstruct these diagrams and extract information efficiently. Up to the present, several different approaches have been demonstrated. Although there are differences in terms of implementation techniques of the algorithms, these approaches share common pipeline stages. The overall pipeline for the digitization of the diagrams consists of four main components which are text detection, text recognition, object detection and line detection. In general, text detection and recognition are used to attain the labels, names and model numbers of sensors and equipments. Object detection is implemented to detect the equipments and sensors in various shapes. Line detection is useful to identify the connections between equipments. Additionally, line detection could be used for the information extraction process by examining the directions of the arrows on the lines. One of the main purposes of this work is to constitute a solid workflow for digitization of technical engineering drawings like P&ID and Circuit Diagrams based on artificial intelligence methods by evaluating, integrating and modifying the most recent works and implementations accordingly. Also, another goal for this thesis is to provide an effective practical approach for the future applications such as generating labeled data, restoration and reconstruction of the diagrams. In spite of the resulting advances on text detection, object detection and line detection algorithms, there are only a few studies that try to combine these algorithms and perform a digitization. Therefore, in this study, a variety of approaches are evaluated and assembled together in order to present a comprehensive framework for digitization of engineering drawings. Furthermore, this work could be a starting point for the future information extraction implementations.
Benzer Tezler
- Bilgisayar görmesi ile saat çizimlerinden dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu tespiti
Detection of attention deficit hyperactivity disorder from clock drawings using computer vision
HOMAM W. ALNİDAWİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH ADAK
DOÇ. DR. ENES SARIGEDİK
- Bir cam yüzey arkasındaki cismin sıcaklığının ölçümü için makine öğrenmesi yöntemleri kullanan sensör tabanlı bir ölçüm sistemi tasarımı
Başlık çevirisi yok
MUHAMMED YUSUF APAYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET FEVZİ BABA
- Derin öğrenme yöntemi ile optik uydu görüntülerinden gemi tespiti
Ship detection by optical satellite images with deep learning method
OSMAN DUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL
- Depremden yıkılan binaların tespitinde makine öğrenme yöntemlerinin değerlendirilmesi
Evaluation of machine learning methods in detecting buildings collapsed by earthquakes
FARUK ÖZARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Jeodezi ve FotogrametriEskişehir Teknik ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DİLEK KÜÇÜK MATCI
- Deprem sonrasında binaların hasar tespitinde kullanılan yapay öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of machine learning algorithms used in post-earthquake building damage assessment
SERHAT MÜRSEL KÖROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANER GÜNEY