【技术实现步骤摘要】
读数方法和装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及人工智能领域,尤其涉及一种读数方法和装置
、
电子设备及存储介质
。
技术介绍
[0002]相关技术中,储能测试装置能够进行如下任一种测试:直流放电测试
、
直流充电测试
、
交流充电测试和交流放电测试
。
在测试时,需要人工读取显示屏幕上的数据以确定测试的准确性
。
人工读数存在读数速度慢
、
准确性低的问题,因此如何提供一种读数方法,以提高读数速度和读数准确性成了亟待解决的技术问题
。
技术实现思路
[0003]本申请旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一
。
为此,本申请提出一种读数方法和装置
、
电子设备及存储介质,能够提高读数速度和读数准确性
。
[0004]根据本申请的第一方面实施例的读数方法,所述方法应用于储能测试系统,所述储能测试系统包括储能测试装置和摄像模组,所述储能测试装置包括显示装置,所述方法包括:
[0005]根据所述摄像模组获取所述显示装置的样本测试图像,其中,所述样本测试图像具有样本图像标签,所述样本图像标签用于表示所述样本测试图像的原始类型数据和原始读数;
[0006]将所述样本测试图像输入至预设的原始读数模型,其中,所述原始读数模型包括类型识别模型和检测模型;
[0007]根据所述类型识别模型对所述样本测试图像进行显示类型识别,得 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种读数方法,其特征在于,所述方法应用于储能测试系统,所述储能测试系统包括储能测试装置和摄像模组,所述储能测试装置包括显示装置,所述方法包括:根据所述摄像模组获取所述显示装置的样本测试图像,其中,所述样本测试图像具有样本图像标签,所述样本图像标签用于表示所述样本测试图像的原始类型数据和原始读数;将所述样本测试图像输入至预设的原始读数模型,其中,所述原始读数模型包括类型识别模型和检测模型;根据所述类型识别模型对所述样本测试图像进行显示类型识别,得到样本类型数据;根据所述检测模型对所述样本类型数据和所述样本测试图像进行读数检测,得到样本读数;根据所述样本类型数据
、
所述样本读数和所述样本图像标签对所述原始读数模型进行参数调整,得到目标读数模型;根据所述摄像模组获取所述显示装置的目标测试图像;根据所述目标读数模型对所述目标测试图像进行读数处理
。2.
根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述将所述样本测试图像输入至预设的原始读数模型之前,所述方法还包括对所述样本测试图像进行预处理,具体包括:根据预设的像素距离范围确定所述样本测试图像中原始像素点的邻近像素点;根据预设的权重分布数据对所述原始像素点进行权值计算,得到第一权值;根据所述权重分布数据对所述邻近像素点进行权值计算,得到第二权值;根据所述第一权值
、
所述原始像素点的原始像素值
、
所述第二权值
、
所述邻近像素点的原始像素值进行加权平均处理,得到所述原始像素点的目标像素值
。3.
根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述显示装置包括数字显示区域,在所述根据所述目标读数模型对所述目标测试图像进行读数处理之前,所述方法还包括对所述目标读数模型进行训练,具体包括:根据测试产品的功率构建测试字典,其中,所述测试字典包括字典数字;根据所述字典数字控制所述数字显示区域的显示状态;根据所述摄像模组获取所述数字显示区域的字典测试图像;根据所述目标读数模型对所述字典测试图像进行读数处理,得到测试读数;根据所述测试读数
、
所述字典数字对所述目标读数模型进行训练
。4.
根据权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,所述储能测试系统还包括电子负载,所述电子负载与所述储能测试装置的接口单元连接,在所述根据所述目标读数模型对所述目标测试图像进行读数处理之前,所述方法还包括控制储能测试装置进行直流放电测试,具体包括:根据第一预设负载数据控制所述电子负载进行负载调整;根据所述电子负载和所述储能测试装置进行直流放电测试,根据所述接口单元获取所述电子负载的第一回读功率;在所述根据所述目标读数模型对所述目标测试图像进行读数处理之后,所述方法还包括:根据所述第一回读功率和所述目标读数模型对所述目标测试图像的读数确定直流放
电功率的准确性
。5.
根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述储能测试系统还包括直流电源,所述直流电源与所述储能测试装置的接口单元连接,在所述根据所述目标读数模型对所述目标测试图像进行读数处理之前,所述方法还包括控制储能测试装置进行直流充电测试,具体包括:根据第...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘明清,潘友荣,崔良枝,方志刚,梁祖薪,严刚,
申请(专利权)人:海目星激光科技集团股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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