电表智能解决方案
13页1、人工智能OCR识别解决方案之电表电量采集XXX股份有限公司目 录1概述31.1整体介绍31.2原则31.3基础平台41.4电表分类41.4.1机械表41.4.2智能电表62电表数据采集方法82.1机械表82.2智能表92.3注意事项93目标104系统实现114.1系统子系统114.1.1图片采集层(前端系统)114.1.2存储及转发(前端系统)114.1.3云分析(后端系统)114.2填充字段114.3后期系统智能分析应用规划124.3.1避免站点交叉抄表124.3.2用电量趋势分析125项目预算125.1按模块拆分125.2按工作量预测拆分136名词解释131 概述1.1 整体介绍随着市场本次调研到广安市区域内的2077个电表进行试点,广安全市范围内电表类型及数量见下表:区县智能电表机械电表广安区17496华蓥市14449邻水县320140前锋区55151岳池县16339武胜县130220合计68213951.2 原则人工智能OCR识别解决方案将充分体现前瞻性,包含前期调研、模型训练、平台建设、开发部署、售后保障等部分,希望通过系统的成功实施,实现客户价值和自身价值的双赢。本解决方案
2、结合了深度学习人工智能最新成果,能在短时间内对OCR识别精度优化和升级。整套方案可独立运行也可无缝嵌入已有业务系统,最小化首次投入成本。对于人工智能OCR识别解决方案的落地,XXX将充分考虑客户产品部署环境,实现前端图片采集,后端图像OCR识别和比对,实现识别实时性。该方案能应对复杂场景,准确度高,且具备纠错学习能力,能在极短的时间内对效果优化和升级。此解决方案通过私有云调用人工智能接口获取服务,使用加密算法保障内容安全。方案将体现达到的主要目标包括: 对客户指定的几种电表样式的读数内容进行学习 实现客户拍摄指定样式电表读数的识别 实现对系统运行中的维护和升级 提供工业级强度的安全保护 提升抄表准确率; 保证抄表作业真实性; 提高抄表智能化水平;1.3 基础平台XXX人工智能OCR识别解决方案借助相应内容识别模块精准锁定图片关键内容,包含前端图像视频采集,截图云存储及转发,后端图片云分析,结果输出等。前端图像视频采集由现场代维人员通过代维管理系统APP采集上传,经过初步处理后上传至OCR云识别平台,由相关接口对图片做实时识别并返回结果,供后台分析处理。在业务演进中不断输入标注图片修正深
3、度学习引擎,使其更为智能高效。1.4 电表分类1.4.1 机械表机械表样图1:机械表样图2:机械表样图3:1.4.2 智能电表智能电表样图1:智能电表样图2:智能电表样图3:2 电表数据采集方法现场代维人员通过手机APP中,电量采集模块(暂定),将通过手机拍照方式将图片通过APP提交到平台进行智能化图片内容识别,并由平台进行识别后反馈给一线人员确认内容识别的准确性2.1 机械表2.2 智能表首先通过按钮进行调整到电量显示界面,然后拍照上传后等待识别结果,并确认后台识别结果,如果后台无误则确认结果,如果后台识别不正确则重新拍照上传识别:2.3 注意事项采集的图片的电量信息必须全部放置在拍照采集的虚拟方框以内,以提高有效识别率。在图片识别软件上将电表数字模块锁定在红色方框内(APP也会在拍照图片上划出虚拟方框,使之将有效数字放入方框内,减少后台对图片内容识别的盲目性、降低识别无谓损耗,提高精准识别率和效率);拍照上传,在线等待识别结果,并确认后台识别结果。3 目标在网络正常情况下,10秒内平台可识别电费表表盘上的读数,并返回给现场人员文字结果,由代维人员进行确认,如果不正确请重新采集。确实
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