# 仪表读数识别

# 应用场景

在老式工厂厂房中分布着很多机械式仪表盘,需要工人定期查看仪表数据,费时费力。我们需要一种自动化采集的装置完成工厂数据的采集,不需要工人人工操作,提高效率,节省人力。

如何采集仪表数据?有些仪表盘可以方便的获取数据,比如智能电表,但是有些仪表盘获取数据并不容易,比如有些设备上的仪表盘,工厂不允许轻易接入设备控制系统,需要一种非侵入式的数据采集方式,再比如一些老式的机械仪表盘,本身没有电子系统,需要通过图像方式采集。我们提供了两种基于图像采集、图像分析的非侵入式解决方案来完成仪表读数的自动识别,方案具体细节见下文展示。

# 应用展示

# 基于端侧采集、边缘识别的方案

方案一采用 端侧采集、边缘识别 的方案,该方案在节点端采集仪表盘图像,然后通过 wifi 传输到边缘端识别,完成读数计算。基本结构如下:

端侧采集边缘识别

该方案在边缘端服务器上完成仪表盘读数识别,利用服务器上强大的算力可以准确识别表盘数据,但是需要端侧频繁发送图像数据。

# 基于端侧识别的方案

方案二采用端侧识别的方案,该方案在初始化的时候需要边缘侧或者云侧通信,利用边缘侧或者云侧的算力完成表盘数字识别,然后后续运行中不依赖边缘侧或云侧,只需要在端侧利用智能算法完成指针识别,并计算出读数。基本结构如下:

端侧识别

该方案需要端侧具备一定的算力,比如 Kendryte K210,其具有神经网络加速器,可以完成指针的识别。该方案利用端侧识别的方式,运行中不需要和边缘、云侧通信,可以更快速、更高效的完成读数识别。

Last Updated: 12/8/2020, 10:42:34 AM