[发明专利]一种智能摄像表的云识别纠错系统及其方法

说明书

本发明提供了一种智能摄像表的云识别纠错方法，包括：步骤S1：自动校正，具体为：根据相邻两次图像采集间隔的最大读数差值、以及前一次识别读数值，对当前识别读数值进行自动校正；步骤S2：置信度预测及人工纠错，具体为：根据前一次识别读数值以及当前识别读数值，对当前识别读数值的置信度进行有效预测，并对仪表读数区域定位和仪表读数识别结果进行人工纠错。本发明的另一个目的还提供一种智能摄像表的云识别纠错系统。本发明将自动校正与人工纠错有机结合，既保障了识别的可靠性，也有效提高了大批量数据纠错的时效性，有效减少人工纠错的工作量，具有明显优势。

技术领域

本发明涉及一种智能摄像表的云识别纠错系统及其方法。

背景技术

随着智慧城市的推进，远程抄表系统与技术越来越受到人们的关注。远程抄表系统一方面可以大大减少能源运营单位和管理部门在水、电、气、热等不同类型能源数据的采集上的人力与物力的投入，同时也促进了这些数据在后续大数据智能分析和数据挖掘中的有效利用。智能摄像表利用图像采集终端(如智能手机、采集硬件设备等)获取仪表读数图像，并利用高性能识别模型，进行自动识别，是一种新型的远程抄表模式。智能摄像表具有(1)成本低廉；(2)即装即用：无需拆装现有计量表和管道；(3)可扩展性好：方便不同类型和规格的计量表接入；(4)采集的图像数据客观准确等特点。具有广泛应用前景。

目前的智能摄像表，通过采用高性能的识别方法与模型，例如人工智能算法，已经可以获得较高的识别准确率，但仍然难以达到100％的正确识别率，因而识别结果的可靠性也就无法得到保证。特别是对于实际现场的仪表图像，通常存在图像的多方向旋转、图像模糊、拍摄反光、读数走字错格、仪表表面老化及灰尘等不利于识别的现象，目前的识别方法总是存在一定的识别错误。实际应用中，为了解决这些识别错误，传统的方法是通过人工复检的方式，对所有识别结果进行逐个检查以纠正识别错误。然而，对于大规模的智能摄像表应用，这种方式费时费力，在实际应用中存在极大的局限性。例如，对于智能摄像水表应用，如果每天产生10万条识别结果，正常情况下逐条检查纠错约需300人时。

以上不足，有待改进。

发明内容

为了克服现有的技术的不足,本发明提供一种智能摄像表的云识别纠错系统及其方法。

本发明技术方案如下所述：

一种智能摄像表的云识别纠错系统，包括仪表、硬件端、网页端、图像采集端、云识别服务器及纠错系统；

所述图像采集端用于对所述仪表的仪表读数区域进行图像采集；

所述硬件端和所述网页端配合所述图像采集端将采集的仪表读数区域传输至所述云识别服务器；

所述云识别服务器用于对仪表读数区域进行定位和识别，所述云识别服务器给出仪表读数区域定位、仪表读数识别结果及相应置信度，并将仪表读数区域定位、仪表读数识别结果及置信度均发送至所述纠错系统，所述纠错系统对仪表读数区域定位、仪表读数识别结果及置信度进行自动校正和人工纠错，所述纠错系统将纠错结果更新至所述云识别服务器。

本发明的另一个目的还在于提供一种智能摄像表的云识别纠错方法，包括：

步骤S1：自动校正，具体为：根据相邻两次图像采集间隔的最大读数差值、以及前一次识别读数值，对当前识别读数值进行自动校正；

步骤S2：综合置信度预测及人工纠错，具体为：根据前一次识别读数值以及当前识别读数值，对当前识别读数值的综合置信度进行有效预测，并对仪表读数区域定位和仪表读数识别结果进行人工纠错。

进一步地，所述步骤S1包括: