[發(fā)明專利]一種基于圖像識別的撤回表計管理方法

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• 申請日: 2019-08-27
• 公開（公告）號: CN110688900A
• 公開（公告）日: 2020-01-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 武光華;厲建賓;呂云彤;陳曄
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)河北省電力有限公司電力科學研究院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06Q10/10;G06Q50/06
• 代理公司: 11369 北京遠大卓悅知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)
• 代理人: 周婷

本發(fā)明公開了一種基于圖像識別的撤回表計管理方法，包括：步驟一、采集撤回電能表的圖像；步驟二、采用圖像識別技術(shù)依次對所述圖像進行表型識別、條形碼識別和表盤示數(shù)識別；其中，所述表型識別是通過搭建電能表類型分類網(wǎng)絡(luò)，輸入采集的撤回電能表圖像，識別并返回撤回電能表的型號信息；所述條形碼識別是在所述圖像中依據(jù)條碼特征檢測條碼所在區(qū)域，再依據(jù)編碼規(guī)則和歸一化理論進行條碼識別；所述表盤示數(shù)識別是通過對數(shù)字區(qū)域進行定位后對數(shù)字進行切分，然后制作出數(shù)據(jù)集進行識別；步驟三、生成并錄入電表數(shù)據(jù)。本發(fā)明提供了基于圖像識別的撤回表計管理方法，確保了撤回電能表信息的準確度，減少人工錄入表數(shù)錯誤和結(jié)余電量不正確的情況。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電力電能表的檢測領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像識別的撤回表計管理方法。

背景技術(shù)

電力營銷是供電企業(yè)核心業(yè)務(wù)，電力營銷工作的質(zhì)量關(guān)系到公司自身的生存和發(fā)展，決定著公司的市場競爭力。隨著電力企業(yè)改革的進一步加速，如何利用高新科技手段來適應市場經(jīng)濟，如何提高效率，降低成本，實現(xiàn)高效優(yōu)質(zhì)服務(wù)，已經(jīng)成為實現(xiàn)用電營銷現(xiàn)代化的重要任務(wù)。

隨著智能電表不斷普及，計量撤回表計的類型也越來越多，撤回表計表底示數(shù)的錄入工作也越來越多。傳統(tǒng)的手工錄入，已無法滿足現(xiàn)有業(yè)務(wù)需求。

傳統(tǒng)的撤回表計表底示數(shù)的錄入工作存在較多不足：

一是手工錄入，容易出錯。在客戶計量裝置更換業(yè)務(wù)的處理過程中，撤回電能表表數(shù)的填寫，都是由操作員手工進行錄入的，容易出現(xiàn)錄入時的差錯或者失誤；

二是錄入信息不準確，造成公司損失。錄入的表數(shù)與撤回的電能表上的示數(shù)不一致，無法保證撤回表信息的準確性，造成結(jié)余電量不準確，給供電公司帶來不必要的損失。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明為解決目前的技術(shù)不足之處，提供了基于圖像識別的撤回表計管理方法，確保了撤回電能表信息的準確度，減少人工錄入表數(shù)錯誤和結(jié)余電量不正確的情況。

本發(fā)明的另一目的是對最后錄入的數(shù)據(jù)進行校正，提高撤回表的信息準確性。

本發(fā)明提供的技術(shù)方案為：一種基于圖像識別的撤回表計管理方法，包括：

步驟一、采集撤回電能表的圖像；

步驟二、采用圖像識別技術(shù)依次對所述圖像進行表型識別、條形碼識別和表盤示數(shù)識別；

其中，所述表型識別是通過搭建電能表類型分類網(wǎng)絡(luò)，輸入采集的撤回電能表圖像，識別并返回撤回電能表的型號信息；

所述條形碼識別是在所述圖像中依據(jù)條碼特征檢測條碼所在區(qū)域，再依據(jù)編碼規(guī)則和歸一化理論進行條碼識別；

所述表盤示數(shù)識別是通過對數(shù)字區(qū)域進行定位后對數(shù)字進行切分，然后制作出數(shù)據(jù)集進行識別；

步驟三、生成并錄入電表數(shù)據(jù)。

優(yōu)選的是，所述步驟一的采集方法具體為：

將撤回電能表放置在拍照區(qū)域，通過計算機控制數(shù)碼相機，對撤回電能表進行拍照，形成所述圖像。

優(yōu)選的是，所述步驟二中，所述表型識別具體包括：

搭建電表類型分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

標注電表類型數(shù)據(jù)集，并對所述電表類型分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練；

對所述圖像進行預處理得預處理圖像，所述預處理包括圖像尺寸歸一化處理；

將所述預處理圖像輸入訓練后的電表類型分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)卷積層與激活函數(shù)層提取圖像特征，并不斷經(jīng)池化層對所述圖像特征進行精簡處理，然后將精簡處理的圖像特征輸入全連接層進行分類，最后判斷并輸出具體的表型。