标题：基于深度学习的P&ID图纸智能识别
作者：陈彦 王优优 刘飞 李康杰 张小闻 韩嘉航
作者单位：石化盈科信息技术有限责任公司，江苏 南京 211100
关键字：P&ID图纸；工程图纸识别；计算机视觉；卷积神经网络
摘要：在石油化工领域，图纸数字化是一种重要的技术趋势。P&ID工程图纸是一种常用的工艺流程图，包含了成套设备、管道、自控仪表等大量信息。探讨了如何构建一套基于人工智能的P&ID图纸智能识别方法，通过计算机视觉技术智能识别并提取图纸信息，包括图例符号、文字、线条和表格等，同时可以根据管线连接关系进行关联，以分析管线连通性。该方法可大幅提高图纸识别和分析效率，实现P&ID图纸的数字化转换、存储和管理。