流程图转换方法、装置、设备和存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113989408A(43)申请公布日2022.01.28(21)申请号202111124362.8(22)申请日2021.09.24(71)申请人浙江中控技术股份有限公司地址310053浙江省杭州市滨江区六和路309号(72)发明人高杨高平杨鲁江高聪(74)专利代理机构上海汉声知识产权代理有限公司31236代理人胡晶(51)Int.Cl.G06T11/20(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图3页(54)发明名称流程图转换方法、装置、设备和存储介质(57)摘要本发明公开了一种流程图转换方法、装置、设备和存储介质，针对工业流程图绘制的重复性、繁杂而又机械的特性，而目前采用人工绘制花费大量时间的问题，通过基于深度学习中YOLOv3算法自动识别图片格式的流程图中的阀门、泵等设备目标，将这些设备目标信息通过DCS接口导入到流程图绘制软件中，可以自动生成新控制系统流程图画面的设备，可以较大减少人工绘制流程图的工作，提高工作效率。CN113989408ACN113989408A权利要求书1/2页1.一种流程图转换方法，其特征在于，包括：步骤S1：获取流程图的历史图像，对历史图像进行目标标注，建立图像数据集；所述目标至少包括阀门、泵的工业设备；步骤S2：创建YOLOv3模型，将所述步骤S1中的图像数据集输入改进的YOLOv3模型中进行训练，得到目标提取模型；步骤S3：将待转换的流程图图像输入所述目标提取模型中，输出所述待转换的流程图中的目标分类及坐标信息；步骤S4：将所述目标提取模型的输出信息导入DCS流程图软件接口，自动生成目标流程图。2.如权利要求1所述的流程图转换方法，其特征在于，所述步骤S1进一步包括：采用Labeling工具对历史图像进行目标标注；将目标标注后的历史图像按voc数据集的格式进行存储。3.如权利要求2所述的流程图转换方法，其特征在于，所述将目标标注后的历史图像按voc数据集的格式进行存储进一步包括：创建voc数据集，将未标注的历史图像保存于JPEGImages文件夹中；将标注后的历史图像保存于Annotations文件夹中；JPEGImages文件夹中的历史图像的名称与Annotations文件夹中的xml文件的名称一一对应；在voc数据集的ImageSets\Main文件夹中建立四个txt文件，分别为test.txt、train.txt、val.txt及trainval.txt，依次作为模型测试集、模型训练集、模型验证集及模型训练+验证集；按预设的比例分别为四个txt文件分配图像数据。4.如权利要求1所述的流程图转换方法，其特征在于，所述步骤S2进一步包括：所述YOLOv3模型包括Backbone、Neck及Head，所述Backbone采用CSPDarknet19网络，在CSPDarknet19网络的卷积核中加入空洞，扩大感受野；通过设置参数dilationrate的值，实现多尺度信息的获取。5.如权利要求4所述的流程图转换方法，其特征在于，所述步骤S2进一步包括：在所述CSPDarknet19网络的最后一层加入Inception网络，增加YOLOv3模型的网络宽度和深度。6.如权利要求1所述的流程图转换方法，其特征在于，所述步骤S2进一步包括：将图像数据集按60％，30％及10％的比例，依次分为模型训练集，模型验证集及模型测试集；将模型训练集、模型验证集及模型测试集输入所述YOLOv3模型中进行训练，得到所述目标提取模型。7.一种流程图转换装置，其特征在于，包括：数据集创建模块，用于获取流程图的历史图像，对历史图像进行目标标注，建立图像数据集；所述目标至少包括阀门、泵的工业设备；模型创建模块，用于创建YOLOv3模型，将所述步骤S1中的图像数据集输入改进的YOLOv3模型中进行训练，得到目标提取模型；目标提取模块，用于将待转换的流程图图像输入所述目标提取模型中，输出所述待转换的流程图中的目标分类及坐标信息；2CN113989408A权利要求书2/2页流程图生成模块，用于将所述目标提取模型的输出信息导入DCS流程图软件接口，自动生成目标流程图。8.如权利要求7所述的流程图转换装置，其特征在于，所述数据集创建模块包括图像获取单元及图像标注单元；所述图像获取单元用于获取抽烟行为的历史图像，将未标注的历史图像保存于JPEGImages文件夹中；所述图像标注单元用于采用Labeling工具对历史图像进行目标标注，将标注后的历史图像保存于Annotations文件夹中；JPEGImages文件夹中的历史图像的名称与Annotations文件夹中的xml文件的名称一一对应