在电力行业中,常用的电表种类有十几种。我们一定见过电工挨家挨户用人工对每个电表的数字进行记录,电表少的一天半天完成抄表工作,那么遇到电表多的,一周时间都不一定能完成抄表作业。所以人工抄表有作业量大、人力成本高、准确性有待提高的这几方面的缺点。我们如何利用文字识别功能对电表读数识别呢?
首先我们来分析在电表读数识别技术上会遇到哪些难点:
1、电表种类多、数据少、拍摄出来的照片有的不清晰有的倾斜有的反光
2、零标注的电表数据如何快速构建数据集
3、是通过文字检测来反向微调,还是通过目标检测从零训练
难点解决方案:
在百度飞桨团队的不断尝试研究中,一款飞桨文字识别套件被选用。首先对套件中的模型进行微调和优化,电表数据倾斜问题采用DB的分割方法;再通过再造数据集来扩充识别数据集来训练识别模型。
目前我们的电表读数识别技术能够快速满足用户在本地完成部署。
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