基于机器学习理论之图像辨识技术应用 – 传统水表附加远程抄表功能
市场演进近年来,因人工智能领域的快速发展,促使各行业开始导入机器学习技术进行应用开发。机器学习判读领域主要可分为四类数据输入,包含:影像、图像、语音、震动等。其中图像识别技术常用在车牌辨识以及水表费用辨识等领域。 传统水表耗费人力抄表传统水表的费用计算,需要使用大量的人力进行每月用量的抄表,特别是偏远地区,维护更是不易,水力公司需要对此投入显著的人事成本。随着物连网技术与机器学习技术的兴起,先将水表的费用信息识**,再经由无线网络传输至后台,以减少人力成本的耗费,变成一项新兴的显学。但全面性更换水表旷日费时,更别提到所需的费用,所以替代性的方案因应而生。 无线摄像头模块加机器学习数字辨识技术为了达成上述目标,提供给客户一个轻松快速导入机器学习识别技术的选择,新唐科技推出了基于NuMicro M48xxGCAE系列的智能数字辨识方案。将现有传统水表加装CMOS摄像头模块,定时对水表的费用拍照,透过图像辨识技术识别数字后,再将水费信息用无线模块传出。NuMicro M48xxGCAE系列提供丰富的周边接口,包含1组CMOS摄像头接口、1组全速USB、3组CAN总线、8组UART、1组ISO7816/UART、3组I2C、3组SPI/I2S、2组QSPI、1组I2S、1组EBI、24路PWM、2组高达16通道的12位5MSPS ADC、1组12位1MSPS DAC以及2组模拟比较器等。 下图为智能数字辨识水表的架构示意图,新唐科技除了提供M48xxGCAE系列开发平台外,还提供了基于机器学习理论的数字辨识技术范例代码,可降低开发难度与节省客户大量的开发时间。https://www.nuvoton.com/support/technical-support/technical-articles/TSNuvotonTechBlog-000368/
因为要实现的检测功能比较简单,检测频率又不高。可以通过摄像头读取图像传送回服务器,服务器端调用AI接口识别输出给抄表数据库。 现在都抄表了,大多变成卡片式,但是方案很好,可以参考 这个可以在不改变原来水表的基础上实现远程抄表,不错不错。 这种表比现在那种全数字的准。对用户有利。 不改变传统水表又能远程操作降低了工人成本,很实用 楼主方案很好,符合实际预期执行,有实物原理图就更好了 现在抄水表 也使用图像识别技术了吗 这种图像识别技术需要使用几个相机来实现呢 感觉目前的情况或者是说技术条件下 成本比较高啊 目前这个应该就是照片 然后人眼来远程识别的吧 这种识别对精度的要求并不是很高 所以对相机的要求以及算法就还比较简单 请问对图像数据的处理在下位机上实现吗? 传统水表比现在更改的数字的说是更准,但确实人力是一个方面,这样省力是个好方案 科技是进步的一步步节省人力,但目前感觉实施比较难 楼主这个方案挺好的,如果有相关的项目进行支撑就更好了 将水表度数编码成条形码,或二维码,那就用不上人工智能了。 视频抄表应用。替代人工抄表,又不改变现有表 楼主方案真心挺好的,可以做出了去相关部门推广
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