[发明专利]一种水表识别系统及识别方法

说明书

本发明公开了一种水表识别系统及识别方法，所述水表识别系统包含若干图像采集模块、网络传输模块、服务器以及客户端，其中服务器进一步包含定位模块、预处理模块、识别模块、预测模块以及强化学习模块。本发明提供的水表识别系统及识别方法基于深度学习和强化学习进行水表图片数值定位、数值文本识别，实现水表用水数据智能抄送，避免人工抄表的繁琐、费时等问题，提高了工作效率；通过统计数据分析水表用水量数据对该水表下一周前用水量进行预测，对改进水务管理工作提供强有力的数据支持。

技术领域

本发明属于深度学习、强化学习、图像处理技术领域，具体涉及一种水表识别系统及识别方法。

背景技术

企事业单位、居民住所的水表一般安置于管道、厨房水阀等地方。由于部分水表的安装位置不合理，使工作人员无法轻松获得水表计数，有些水表甚至出现水珠、雾气等现象，导致水表计数不精确，给工作人员抄表工作带来巨大的困扰。

随着AI技术的发展，人们开始将人工智能运用于传统行业，节省人力、实行智能化操作。但是水厂供水依然采用人工抄表，耗时耗力，同时还存在抄错、漏抄等情况。

发明内容

为了避免人工抄表繁琐、不准确等问题，提高用水量统计效率，提高水务方面工作质量，本发明提供了一种水表识别系统及识别方法。

本发明提供的水表识别系统包含若干图像采集模块、服务器以及客户端；

在各水表处设置图像采集模块，通过图像采集模块采集包含水量数值的水表图片，采集的水表图片信息发送给服务器，服务器识别水表图片中的水量数值信息并存储，工作人员通过客户端查询存储在服务器中的各水表用水量信息。

优选地，所述图像采集模块通过网络传输模块将采集的水表图片信息传送给服务器。

优选地，所述服务器进一步包含定位模块、预处理模块、识别模块以及预测模块；

所述定位模块通过定位模型检测数值、定位水表图片中水量数值的位置，并将定位水量数值位置的水表图片信息发送给预处理模块；

所述预处理模块根据定位的水量数值位置，对水量数值部分图片进行定位切割，并对切割得到的水量数值图片进行校正和/或信息增强及降噪处理，处理后的水量数值图片信息发送给识别模块；

所述识别模块通过识别模型识别水量数值图片中的数值，并将识别出的水量数值信息传送给预测模块；

所述预测模块通过预测模型计算并保存各水表的用水量，并根据保存的用水量信息预测每个水表下一周期的水量数值。

优选地，所述定位模型为文本定位网络，所述文本定位网络经过标记水量数值位置的水表图片数据集进行训练、检验。

优选地，所述预处理模块对于倾斜图片进行霍夫映射校正处理，对模糊图片进行信息增强及降噪处理。

优选地，采用标记数值的水量数值图片数据集对卷积循环神经网络进行训练、检验，得到所述识别模型。

优选地，所述预测模块以时间循环神经网络为预测模型。

优选地，所述服务器还包含强化学习模块，识别模块将无法识别的水量数值图片发送给强化学习模块，所述强化学习模块通过蒙特卡洛算法单元检测、读取接收的水量数值图片信息，并用读取数值的水量数值图片数据对识别模块进行训练更新。

本发明另一个技术方案为一种基于上述水表识别系统的识别方法，包含以下过程：

步骤1采用图像采集模块在各水表处采集水表图片，并通过网络传输模块把图片数据传输到服务器；

步骤2在服务器中，定位模块通过定位模型检测定位水表图片中水量数值的位置，并将定位水量数值位置的水表图片信息发送给预处理模块；