[發明專利]一種攝像直讀表抄表方法及系統

在審

• 申請號: 202111512964.0
• 申請日: 2021-12-11
• 公開（公告）號: CN114155361A
• 公開（公告）日: 2022-03-08
• 發明（設計）人: 舒榮生;徐兵;黃福彥;鐘可可;劉堯
• 申請（專利權）人: 浙江正泰中自控制工程有限公司
• 主分類號: G06V10/22
• 分類號: G06V10/22;G06Q10/06;G06Q10/10
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本申請涉及攝像直讀表的技術領域，尤其是涉及一種攝像直讀表抄表方法及系統，其包括獲取帶有攝像直讀表的讀數的第一圖像；根據第一字符識別方法對第一圖像中的字符進行識別，得到攝像直讀表的第一讀數；根據第二字符識別方法對第一圖像中的字符進行識別，得到攝像直讀表的第二讀數；判斷第一讀數與第二讀數是否相同；若第一讀數與第二讀數相同，則根據第一讀數或第二讀數確定攝像直讀表的真實讀數；若第一讀數和第二讀數不相同，則生成數據包，并將數據包發送給審核平臺，其中，數據包包括第一圖像，以及第一讀數和第二讀數中的至少一個。本申請具有提高對攝像直讀表的抄表結果的正確率的效果。

技術領域

本申請涉及攝像直讀表的技術領域，尤其是涉及一種攝像直讀表抄表方法及系統。

背景技術

水表、電表、燃氣表、熱量表等可以采用攝像直讀表。以水表為例，攝像直讀表在表端對水表上的數字進行攝像識別，并將識別后的數據上傳至平臺，以此減少了傳統水表需要人工抄表而產生的較多人工費，并提高了抄表效率。

目前相關技術中的攝像直讀表，無論是在表端識別還是平臺識別，都經歷了從光學字符識別（OCR）到基于深度學習神經網絡的神經網絡識別算法的發展。經過改進后的OCR算法和深度學習神經網絡的識別算法對某些針對的品牌的水表都能達到99%以上的識別率。

但無論使用哪一種識別算法，都沒有哪一種識別算法占據絕對優勢，如今市面上水表品牌種類繁多，數字的字體、字號、字間距也都不盡相同，識別算法對水表的識別效果也參差不齊。

參差不齊的識別效果使得后期需要進行人工審核、修正以得到正確的識別結果，而這種對數字圖片與識別讀數所作的人工審核，必須要對每戶的水表進行一一過審，隨著住宅區內住戶數量的增加，人工審核工作的工作量越來越大，更加容易發生漏審和錯審。

發明內容

為了提高對攝像直讀表的抄表結果的正確率，本申請提供一種攝像直讀表抄表方法。

第一方面，本申請提供的一種攝像直讀表抄表方法，采用如下的技術方案：

一種攝像直讀表抄表方法，包括：

獲取帶有攝像直讀表的讀數的第一圖像；

根據第一字符識別方法對所述第一圖像中的字符進行識別，得到所述攝像直讀表的第一讀數；

根據第二字符識別方法對所述第一圖像中的字符進行識別，得到所述攝像直讀表的第二讀數；

判斷所述第一讀數與所述第二讀數是否相同；

若所述第一讀數與所述第二讀數相同，則根據所述第一讀數或所述第二讀數確定所述攝像直讀表的真實讀數；

若所述第一讀數和所述第二讀數不相同，則生成數據包，并將所述數據包發送給審核平臺，其中，所述數據包包括所述第一圖像，以及所述第一讀數和所述第二讀數中的至少一個。

在其中的一些實施例中，判斷所述第一讀數與第二讀數是否相同包括：

選取所述第一讀數和所述第二讀數任意相同位置的單字符，判斷所述第一讀數和所述第二讀數上任意相同位置的單字符是否相同；

若存在至少一組所述第一讀數和所述第二讀數上任意相同位置的單字符不同，則確定所述第一讀數與所述第二讀數不相同；

若所述第一讀數和所述第二讀數上任意相同位置的單字符都相同，則確定所述第一讀數與所述第二讀數都相同。

在其中的一些實施例中，判斷所述第一讀數與第二讀數是否相同包括：

若判斷到第一組所述第一讀數和所述第二讀數上任意相同位置的單字符不同，則終止對其他位置的單字符的判斷，并確定所述第一讀數與所述第二讀數不相同。

在其中的一些實施例中，所述第一讀數和所述第二讀數均為整數；其中，判斷所述第一讀數與第二讀數是否相同包括：

將所述第一讀數與所述第二讀數作差，得到差值；

若所述差值小于等于一，則確定所述第一讀數與所述第二讀數相同；