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表盘AI识别

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更新时间:2025-02-27

有效日期:还剩84

产品详情

随着我国水表行业向智能水表及应用系统方面调整与转型,对水表企业跨行业知识积累、多学科交叉应用 及产品研发能力、综合采购能力等方面均提出了更高的要求,行业技术壁垒和服务壁垒迅速提升。同时由于智能水 表较传统机械水表对安装调试、后续维护能力的要求更加严格,因此不具备这样综合能力的大部分中小水表企业有 可能加速被市场淘汰,而具有长期计量技术积累、研发能力与服务能力强劲的优势企业则有可能快速发展壮大,行 业集中度将有望进一步提高。此外,部分生产电子电路、嵌入式系统、通信与软件等产品的行业外企业,利用自身 技术优势,转型从事智能水表及应用系统的设计研发业务,参与智能水表市场竞争。在此趋势下,未来国内智能水 表的行业壁垒将逐渐增多,企业间市场竞争将愈发激烈。 

产品技术创新点介绍:

 一、应用创新

       传统的人工抄表方式工作量大,还会出现大量的估抄、漏抄现象。本项目通过将人工智能技术应用于水表 识别领域,实现智能化抄表,大幅减小了用工成本及出错率。

 二、技术创新

       1、针对不完整的、带有随机性的、有感染的、具有不一致性的原始水表读数数据,搭建数据预处理模 型,通过数据清理、数据集成、数据变换、数据归约,筛选能清晰识别的水表图像,并进行特征标记。

       2、基于图像识别算法,图像中找到水表并对表盘进行特征分析,标注出水表读数区。

       3、采用分类学习进行算法特征学习,进行训练集图片的二次修正,形成算法集,并通过算法库和模型来 检测未进行标注的训练集图片获得准确率,对不正确的结果再进行修正,提高学习准确性。 


算法特征学习主要采用分类学习,分类模型是监督式学习模型,需要使用一些已知类别的样本集去学习一 个模式,输入样本集数据被称为训练数据,有已知的结果或被标记。模型做出预测,如果分析错误就会进行二次修正,这个过程一直持续到对于训练数据它能够达到一定的正确标准。
      针对水表识别算法是将已经完成标注的训练集图片输入模型进行学习形成初步的算法库,并通过算法库和 模型来检测未进行标注的训练集图片获得准确率,对不正确的结果再进行修正。 





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