แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

ASDR : automatic system to diagnose and recognize electrical drawings

Organization : Thammasat University. Sirindhorn International Institute of Technology
Email : m6422040904@g.siit.tu.ac.th

Organization : Thammasat University. Sirindhorn International Institute of Technology
Email : apichon@siit.tu.ac.th
keyword: Pattern recognition systems
LCSH: Engineering drawings -- Data processing
LCSH: Computer vision
LCSH: Artificial intelligence
Abstract: This paper presents an automated system to diagnose and recognize Metering and Relaying diagrams in electrical drawings. These diagrams play a crucial role in defining protection schemes for new substations, so ensuring their accuracy is essential to avoid delays and additional costs in the construction process. The study focuses on three primary stages: data preparation, model training, and application development. Advanced machine learning models such as YOLOv5, RTM-Det, and Faster-RCNN are explored. To enhance flexibility, the study utilizes the MMYolo toolbox and the MMDetection toolbox and showcases adequate dataset preparation with Albumentations, emphasizing the importance of transfer learning for efficient resource utilization. The resulting Automatic System to Diagnose and Recognize Electrical Drawing (ASDR) empowers experts to scrutinize drawings, identifying missing components and potential missing areas. The ASDR web application, developed using Next.js, Flask, and Postgresql, provides a user-friendly and scalable solution.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2024
Modified: 2025-05-22
Issued: 2025-05-22
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Thailand Section (IEEE Computer Society Thailand Chapter) and Prince of Songkla University. College of Computing. The 21st International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (JCSSE 2024)) (pp.118-125). Phuket : Prince of Songkla University
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 JCSSE 2024pp.118-125.pdf 1.06 MB
ใช้เวลา
0.027258 วินาที

Chatbordin Klinsrisuk
Title Contributor Type
ASDR : automatic system to diagnose and recognize electrical drawings
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Chatbordin Klinsrisuk;Apichon Witayangkurn

บทความ/Article
Apichon Witayangkurn
Title Contributor Type
A framework for automatic root cause analysis of network failure on MPLS network
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Tikumporn Wankvar;Apichon Witayangkurn

บทความ/Article
A scalable and secure outsourced IoT electronic health records with efficient user revocation using fog-assisted cloud model
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Gupta, Rohan Prasad;Chalee Vorakulpipat;Somchart Fugkeaw;Apichon Witayangkurn

บทความ/Article
ASDR : automatic system to diagnose and recognize electrical drawings
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Chatbordin Klinsrisuk;Apichon Witayangkurn

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 46
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 3,492
รวม 3,538 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 198,297 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 2,958 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 569 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 38 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 28 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 17 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 9 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 4 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 2 ครั้ง
รวม 201,922 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.217.145