一种水表的5G网络系统技术方案

本发明专利技术公开了水表的5G网络系统，包括至少一个小区中心节点和多个设备检测节点；通过设备检测节点根据预设周期启动图像采集模块采集水表的读数，通过短程通信信道将读数信息发送至小区中心节点；小区中心节点对读数信息进行处理，通过预先训练的数字分类模型得到水表的读数信息，并通过返回设备检测节点；设备检测节点根据启动5G网络模块并判断是否成功接入5G网络网络，若连续四次入网失败则擦除驻留频点并重新入网；并判断连续上线次数，当连续上线次数达到十次则进行蜂窝小区重选；设备检测节点通过5G网络网络上传读数信息。该5G网络系统能极大地减少对老旧小区中仪表的进行智能化改造的工作量和施工量，并稳定、长期地进行管理。

【技术实现步骤摘要】
一种水表的5G网络系统
本专利技术涉及仪表智能化领域，尤其涉及水表的5G网络系统。
技术介绍
在我们的日常生活中，需要使用各种类型的生活资源，包括：水、电、煤气等，这些生活资源是各种资源供应商通过一定的方式输送到最终用户的，用户必须对所使用的资源按使用资源量进行付费，因此，对最终用户所使用资源的计量是实施付费的基础和前提，而对所使用资源的计量是通过各种资源“计量器”完成的。在实施本专利技术的过程中专利技术人发现，由于社会的快速发展，许多早期的住宅小区采用的是不具备远程数据自动发送/读取功能的所谓非智能计量器，为了定期获取这种类型计量器上的读数，需要按一定的周期进行人工读取，工作量大，错误率高。而现有技术中一般是直接采用智能化仪表替换老旧小区中的非智能化仪表，但是由于老旧小区的仪表往往使用多年，拆卸及更换的工作量大，并且更换之后的智能化仪表一般还需要配套的基础设施以确保其工作的稳定性，导致对老旧小区中仪表的智能化改造难度较大，为了能够将它们纳入集中管理的自动系统框架之内，专利技术人提出了对这类计量器进行“非侵入式”扩充，即通过外部扩充，使它们也能按预设的周期或要求上传计量器读数到中心服务系统。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的是提供水表的5G网络系统，能极大地减少对老旧小区中仪表的进行智能化改造的工作量和施工量，同时使改造后的仪表能够稳定、长期地接入到5G网络系统中进行管理。为实现上述目的，本专利技术实施例提供了水表的5G网络系统，所述5G网络系统包括至少一个小区中心节点和多个设备检测节点；所述5G网络系统的工作流程包括：所述设备检测节点根据预设周期启动图像采集模块，以采集水表的读数，通过短程通信信道将读数信息发送至所述小区中心节点，并关闭所述图像采集模块；所述小区中心节点响应于所述读数信息以启动图像处理模块，对所述读数信息进行处理，以通过预先训练的数字分类模型得到所述水表的读数信息，并将所述读数信息通过所述短程通信信道返回所述设备检测节点；所述设备检测节点根据所述预设周期启动5G网络模块，并判断是否成功接入5G网络网络，若连续四次入网失败，则擦除驻留频点并重新入网；并判断连续上线次数，当所述连续上线次数达到十次时，进行蜂窝小区重选；其中，所述5G网络模块设有双卡模式且兼容多个BAND，同时支持电信、移动、联通的5G网络网络；在每个所述预设周期中，在所述图像采集模块关闭之后启动所述5G网络模块；所述设备检测节点通过所述5G网络网络上传所述读数信息至服务器，并关闭所述5G网络模块；其中，所述数字分类模型的预先训练包括：S010、获取训练集样本，通过所述训练集样本训练得到T个SVM数字分类器；S020、合并所述T个SVM数字分类器，得到原始分类函数h(x)，满足关系：其中，x为所输入的图像数据；yt(x)表示由第t个所述SVM数字分类器所得到的结果；at表示第t个所述SVM数字分类器的预测训练权重；et为分布权值之和；Dt(i)为分布权值，初始化为1/m；m为所述训练集样本的组数；wn(x)为10*K的结果矩阵，yn(xj)为1*K的矩阵，其中1≤j≤K，n表示预测结果对应的数字；S030、分别计算n取值为0-9的情况下，T个结果矩阵wn(x)的平均值，得到n取值为0-9的情况下的10个平均值；将所述10个平均值按照数字顺序合并为一个矩阵，得到均值矩阵；S040、根据所述均值矩阵，得到所述数字分类模型h*(x)，h*(x)满足：其中，c1-c9为所述均值矩阵中相邻的两个数进行一次平均值计算得到的9个平均值。作为上述方案的改进，当所述5G网络模块接收到多个蜂窝小区的5G网络信号，且所述多个蜂窝小区中存在一个蜂窝小区的5G网络信号强度超过其他任一蜂窝小区的5G网络信号强度的两倍，则锁定所述多个蜂窝小区中5G网络信号强度最大的蜂窝小区。作为上述方案的改进，所述水表为数字类型设备；所述小区中心节点对所述读数信息进行处理，以得到所述水表的读数信息，包括：对所述读数信息进行ROI处理，以截取感兴趣区域的图像；对所述感兴趣区域的图像进行细化处理，以获取字符骨架；对所述字符骨架进行字符识别，以通过预先训练的数字分类模型获取所述水表的读数信息。作为上述方案的改进，所述细化处理包括轮廓获取、字符切分和字符骨架提取。作为上述方案的改进，所述对所述感兴趣区域的图像进行细化处理，以获取字符骨架包括：将所述感兴趣区域的图像从RGB图像转换成灰度图像，得到感兴趣区域的灰度图像；对所述感兴趣区域的灰度图像进行二值化处理,得到感兴趣区域的二值化图像；对所述感兴趣区域的二值化图像进行水平扫描和垂直扫描，将所述感兴趣区域的二值化图像分割成多个单独的字符图形；对所述字符图形进行细化处理，得到字符骨架。作为上述方案的改进，所述水表为指针型设备；所述小区中心节点对所述读数信息进行处理，以得到所述水表的读数信息，包括：对所述读数进行ROI处理，以截取感兴趣区域的图像；从所述感兴趣区域的图像中获取直线，构建水表的位置模版；对所述位置模版进行位置识别，以通过预先训练的数字分类模型获取所述水表的读数信息。作为上述方案的改进，所述细化处理包括指针轮廓提取和刻度轮廓提取。作为上述方案的改进，所述从所述感兴趣区域的图像中获取直线，构建水表的位置模版包括：将所述感兴趣区域的图像从RGB图像转换成灰度图像，得到感兴趣区域的灰度图像；对所述感兴趣区域的灰度图像进行二值化处理,得到感兴趣区域的二值化图像；对所述感兴趣区域的二值化图像细化处理，从所述感兴趣区域的二值化图像中得到刻度指针骨架；从所述刻度指针骨架中获取直线，构建指针型设备的位置模版。作为上述方案的改进，所述设备检测节点还包括远程调试模式；所述服务器发送远程AT指令，所述5G网络模块接收所述远程AT指令，再将回复的指令发送给所述服务器，以实现对所述设备检测节点远程调试；所述设备检测节点还包括现场调试模式；通过调试设备向所述设备检测节点发送AT透传模式启动指令，所述设备检测节点通过近端串口或红外接收器，接收外部向所述5G网络模块发送的调试信息。作为上述方案的改进，所述5G网络模块的双卡模式下，通过AW6332芯片实现SIM卡的自动切换，通过拨码开关实现SIM卡的手动切换。与现有技术相比，本专利技术公开的水表的5G网络系统，包括至少一个小区中心节点和多个设备检测节点，所述设备检测节点根据预设周期启动图像采集模块，以采集水表的读数，通过短程通信信道将读数信息发送至所述小区中心节点，并关闭所述图像采集模块；所述小区中心节点响应于所述读数信息以启动图像处理模块，对所述读数信息进行处理，以得到所述水表的读数信息，并将所述读数信息通过所述短程通信信道返回所述设备检测节点；所述设备检测节点根据所述预设周期启动5G网络模块，并判本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.水表的5G网络系统，其特征在于，所述5G网络系统包括至少一个小区中心节点和多个设备检测节点；所述5G网络系统的工作流程包括：/n所述设备检测节点根据预设周期启动图像采集模块，以采集水表的读数，通过短程通信信道将读数信息发送至所述小区中心节点，并关闭所述图像采集模块；/n所述小区中心节点响应于所述读数信息以启动图像处理模块，对所述读数信息进行处理，以通过预先训练的数字分类模型得到所述水表的读数信息，并将所述读数信息通过所述短程通信信道返回所述设备检测节点；/n所述设备检测节点根据所述预设周期启动5G网络模块，并判断是否成功接入5G网络网络，若连续四次入网失败，则擦除驻留频点并重新入网；并判断连续上线次数，当所述连续上线次数达到十次时，进行蜂窝小区重选；其中，所述5G网络模块设有双卡模式且兼容多个BAND，同时支持电信、移动、联通的5G网络网络；在每个所述预设周期中，在所述图像采集模块关闭之后启动所述5G网络模块；/n所述设备检测节点通过所述5G网络网络上传所述读数信息至服务器，并关闭所述5G网络模块；/n其中，所述数字分类模型的预先训练包括：/nS010、获取训练集样本，通过所述训练集样本训练得到T个SVM数字分类器；/nS020、合并所述T个SVM数字分类器，得到原始分类函数h(x)，满足关系：/n...

【技术特征摘要】
1.水表的5G网络系统，其特征在于，所述5G网络系统包括至少一个小区中心节点和多个设备检测节点；所述5G网络系统的工作流程包括：
所述设备检测节点根据预设周期启动图像采集模块，以采集水表的读数，通过短程通信信道将读数信息发送至所述小区中心节点，并关闭所述图像采集模块；
所述小区中心节点响应于所述读数信息以启动图像处理模块，对所述读数信息进行处理，以通过预先训练的数字分类模型得到所述水表的读数信息，并将所述读数信息通过所述短程通信信道返回所述设备检测节点；
所述设备检测节点根据所述预设周期启动5G网络模块，并判断是否成功接入5G网络网络，若连续四次入网失败，则擦除驻留频点并重新入网；并判断连续上线次数，当所述连续上线次数达到十次时，进行蜂窝小区重选；其中，所述5G网络模块设有双卡模式且兼容多个BAND，同时支持电信、移动、联通的5G网络网络；在每个所述预设周期中，在所述图像采集模块关闭之后启动所述5G网络模块；
所述设备检测节点通过所述5G网络网络上传所述读数信息至服务器，并关闭所述5G网络模块；
其中，所述数字分类模型的预先训练包括：
S010、获取训练集样本，通过所述训练集样本训练得到T个SVM数字分类器；
S020、合并所述T个SVM数字分类器，得到原始分类函数h(x)，满足关系：












其中，x为所输入的图像数据；yt(x)表示由第t个所述SVM数字分类器所得到的结果；at表示第t个所述SVM数字分类器的预测训练权重；et为分布权值之和；Dt(i)为分布权值，初始化为1/m；m为所述训练集样本的组数；wn(x)为10*K的结果矩阵，yn(xj)为1*K的矩阵，其中1≤j≤K，n表示预测结果对应的数字；
S030、分别计算n取值为0-9的情况下，T个结果矩阵wn(x)的平均值，得到n取值为0-9的情况下的10个平均值；将所述10个平均值按照数字顺序合并为一个矩阵，得到均值矩阵；
S040、根据所述均值矩阵，得到所述数字分类模型h*(x)，h*(x)满足：



其中，c1-c9为所述均值矩阵中相邻的两个数进行一次平均值计算得到的9个平均值。


2.如权利要求1所述的5G网络系统，其特征在于，当所述5G网络模块接收到多个蜂窝小区的5G网络信号，且所述多个蜂窝小区中存在一个蜂窝小区的5G网络信号强度超过其他任一蜂窝小区的5G网络信号强度的两倍，则锁定所述多个蜂窝小区中5G网络信号强度最大的蜂窝小区。


3.如权利要求1所述的5G网络系统，其特征在于，所述水表为数字类型设备；所述小区中心节点对所述读数信息进行处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：周斌，冯洁，许洁莹，高立沔，
申请(专利权)人：三川智慧科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江西;36