本特利系统有限公司K-A·耶哈获国家专利权
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龙图腾网获悉本特利系统有限公司申请的专利用于从P＆ID提取机器可读信息的技术获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114078253B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110125008.0，技术领域涉及：G06V30/412；该发明授权用于从P＆ID提取机器可读信息的技术是由K-A·耶哈;M-A·加德纳设计研发完成，并于2021-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于从P＆ID提取机器可读信息的技术在说明书摘要公布了：在示例实施例中，提供了用于使用机器学习来提取对于以仅图像格式的P＆ID中的文本框和符号的机器可读标记的技术。P＆ID数据提取应用使用光学字符识别OCR算法来预测对于P＆ID中文本框的标记。P＆ID数据提取应用使用第一机器学习算法来检测P＆ID中的符号，并针对每个符号返回预测边界框和装备的预测种类。可以通过非极大值抑制来抽取预测边界框中的一个或多个，以避免重叠检测。P＆ID数据提取应用使用第二机器学习算法来推断具有剩余预测边界框的每个检测到的符号的属性。P＆ID数据提取应用以机器可读格式存储预测边界框和包括装备的预测种类和推断属性的标记。
本发明授权用于从P＆ID提取机器可读信息的技术在权利要求书中公布了：1.一种用于提取仅图像格式的管道和仪表图P＆ID中的文本框和符号的机器可读标记的方法，包括： 1通过在计算设备上执行的P＆ID数据提取应用的光学字符识别OCR算法来预测仅图像格式的P＆ID中的边界框和指示文本框的文本的标记； 2通过所述P＆ID数据提取应用的第一机器学习算法来检测所述P＆ID中的符号，所述检测针对每个符号返回预测边界框和装备的预测种类，所述第一机器学习算法是基于深度神经网络架构； 3抽取所述预测边界框中的一个或多个，以避免重叠检测； 4通过所述P＆ID数据提取应用的第二机器学习算法来推断具有剩余预测边界框的每个检测到的符号的可变数量的属性，所述第二机器学习算法是基于适于属性分类的不同深度神经网络架构，其中每个属性具有可变数量的属性值； 5针对具有剩余预测边界框的每个检测到的符号，以机器可读格式将所述预测边界框和包括所述装备的预测种类和推断属性的标记存储在所述计算设备的存储器中；以及 6在用户界面中显示所述文本框和所述符号的所述预测边界框和标记。
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