一种数字电表读数方法、装置、系统、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及图像识别领域，尤其涉及一种数字电表读数方法法、系统、计算机设备及存储介质，该方法应用于图片智能管理平台，包括：接收终端上传的数字电表表盘图片，所述数字电表表盘图片至少应包含电表表号信息及电表读数信息；启用神经网络模型对所述数字电表表盘图片进行分析，识别出所述电表表号信息及所述电表读数信息；将所述电表表号信息及所述电表读数信息录入数据库，本发明专利技术实施例通过启用神经网络模型对数字电表表盘图片进行识别，得出表号及用电数字信息，不仅大大提高了数字电表的抄表速度，还避免了因人工操作出现错误抄表的情况。

【技术实现步骤摘要】
一种数字电表读数方法、装置、系统、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及图像识别领域，尤其涉及一种数字电表读数方法、装置、系统、计算机设备及存储介质。
技术介绍
自工业2.0到来以后，电力就成为了人们生产生活的主要能源，国家或者企业发电供给用户使用，用户则根据用电量缴纳一定的费用是当今社会的用电方式。发电公司用数字电表记录用户的用电量，每个月抄表工都要挨家挨户的去抄录数字电表上的数值，在减去上个月数字电表的数值，得到这个月的用电量，发电公司根据用电量收取电费；但是，人工抄表不仅速度慢，还经常会出现失误，给发电公司或者用户造成不必要的损失，并且人工抄表对数据处理的效率太低，费时费力。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种数字电表读数方法，旨在解决上述技术问题。本专利技术解决上述技术问题的技术方案为：一种数字电表读数方法，应用于图片智能管理平台，包括：接收终端上传的数字电表表盘图片，所述数字电表表盘图片至少应包含电表表号信息及电表读数信息；启用神经网络模型对所述数字电表表盘图片进行分析，识别出所述电表表号信息及所述电表读数信息；将所述电表表号信息及所述电表读数信息录入数据库。本专利技术还提供本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数字电表读数方法，应用于图片智能管理平台，其特征在于，包括：接收终端上传的数字电表表盘图片，所述数字电表表盘图片至少应包含数字电表表号信息及数字电表读数信息；启用神经网络模型对所述数字电表表盘图片进行分析，识别出所述数字电表表号信息及所述数字电表读数信息；将所述数字电表表号信息及所述数字电表读数信息录入数据库。

【技术特征摘要】
1.一种数字电表读数方法，应用于图片智能管理平台，其特征在于，包括：接收终端上传的数字电表表盘图片，所述数字电表表盘图片至少应包含数字电表表号信息及数字电表读数信息；启用神经网络模型对所述数字电表表盘图片进行分析，识别出所述数字电表表号信息及所述数字电表读数信息；将所述数字电表表号信息及所述数字电表读数信息录入数据库。2.根据权利要求1所述的一种数字电表读数方法，其特征在于，所述方法还包括如下步骤：当神经网络模型无法通过所述数字电表表盘图片识别出所述数字电表表号信息及所述电表读数信息时，则向终端返回无法识别信息，经人工确认后再录入数据库。3.根据权利要求1所述的一种数字电表读数方法，其特征在于，所述方法还包括如下步骤：采用卷积神经网络对数字电表表盘图片样本进行深度学习，得到所述神经网络模型。4.根据权利要求3所述的一种数字电表读数方法，其特征在于，所述采用卷积神经网络对数字电表表盘图片样本进行学习，得到所述神经网络模型的步骤具体为：获取数字电表表盘图片，分组形成训练集和验证集；输出所述训练集，以通过人工对数字电表表盘图片中的电表表号信息及电表读数信息进行标注；对所述训练集进行数据增广；采用卷积神经网络对所述训练集进行学习，训练得出神经网络模型；通过所述验证集评估神经网络模型的性能，以判断是否可部署所述神经网络模型。5.根据权利要求4所述的一种数字电表读数方法，其特征在于，所述用验证集评估神经网络模型的性能具体包括：用训练得到的神经网络模型对所述验证集的图片进行识别；判断识别精确率是否达到预设值；若是，则确认所述神经网络模型可进行部署使用；若否，则重复上述训练过程。6.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭志辉，钟卫宁，董威，
申请(专利权)人：上海鸢安智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31