CN113361461A - 一种基于智能终端的指针式仪表识别方法及*** - Google Patents

一种基于智能终端的指针式仪表识别方法及*** Download PDF

Info

Publication number
CN113361461A
CN113361461A CN202110731892.2A CN202110731892A CN113361461A CN 113361461 A CN113361461 A CN 113361461A CN 202110731892 A CN202110731892 A CN 202110731892A CN 113361461 A CN113361461 A CN 113361461A
Authority
CN
China
Prior art keywords
instrument
image
reading
pointer
intelligent terminal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110731892.2A
Other languages
English (en)
Inventor
王世展
郑修强
陈江义
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang Supcon Software Co ltd
Zhejiang Supcon Technology Co Ltd
Original Assignee
Zhejiang Supcon Software Co ltd
Zhejiang Supcon Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang Supcon Software Co ltd, Zhejiang Supcon Technology Co Ltd filed Critical Zhejiang Supcon Software Co ltd
Priority to CN202110731892.2A priority Critical patent/CN113361461A/zh
Publication of CN113361461A publication Critical patent/CN113361461A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明提供了一种基于智能终端的指针式仪表识别方法，包括如下步骤：采集目标仪表的仪表图像；若所述仪表图像与预设仪表库中的仪表图像相同，则获取该仪表图像对应的仪表参数；识别所述仪表图像，获得角度偏转量；根据所述角度偏转量和所述仪表参数，计算仪表的读数值。本发明的指针式仪表识别方法，能够提高在复杂环境下指针仪表识别的效率，降低对后台算力和网络等硬件配置要求，具有成本低、操作方便、维护简单等特点。

Description

一种基于智能终端的指针式仪表识别方法及***
技术领域
本发明涉及仪表识别技术领域，具体涉及一种基于智能终端的指针式仪表识别方法及***。
背景技术
如今的工厂设备中，存在大量的指针仪表，需要定期进行抄表。仪表有很多在室外，而外部环境比较复杂，光照和天气都是不确定的。目前的指针仪表智能识别方法通常是在开源openCV图像识别算法基础上采用全图像识别的方式，对仪表盘、刻度、指针位置分别进行识别，为提高识别效率和精度，要进行大量的额外的工作。图像识别的计算模型需要大量的图像训练，必须要考虑室外、天气、光照等因素，为此需要耗费设计和开发人员很多精力去寻找尽可能多场景下仪表的图像资料，不断地调整计算模型，才能达到一定的计算准确度。
另外，全图像识别的识别方式对后台算力配置和网络要求较高，为提高图像计算效率，需要配置较高的算力和低网络延时，这两个条件都具备情况下，识别时间通常需要3-5秒。要保证一定的识别效率需要比较大的硬件成本，一般的中小型企业往往不具备这样的条件。
发明内容
本发明的目的在于提高在复杂环境下指针仪表识别的效率，降低对后台算力和网络等硬件配置要求，提供了一种基于智能终端的指针式仪表识别方法及***，其具有成本低、操作方便、维护简单等特点。
为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
本发明首先提供了一种基于智能终端的指针式仪表识别方法，包括如下步骤：
采集目标仪表的仪表图像；
若所述仪表图像与预设仪表库中的仪表图像相同，则获取该仪表图像对应的仪表参数；
识别所述仪表图像，获得角度偏转量；
根据所述角度偏转量和所述仪表参数，计算仪表的读数值。
进一步的，所述若所述仪表图像与预设仪表库中的仪表图像相同还包括：
若所述仪表图像与预设仪表库中的仪表图像不相同，则采集目标仪表的仪表参数并保存于预设仪表库中。
进一步的，所述根据所述角度偏转量和所述仪表参数，计算仪表的读数值包括：
所述仪表参数包括仪表读数下限刻度值、仪表读数上限刻度值、仪表读数上限刻度值对应的角度偏转量和仪表读数下限刻度值对应的角度偏转量；
根据所述角度偏转量和所述仪表参数，基于如下公式计算仪表的读数值：
Figure BDA0003138031520000021
其中，Y代表仪表的读数值，y0代表仪表读数下限刻度值，ymax代表仪表读数上限刻度值，αmax代表仪表读数上限刻度值对应的角度偏转量，α0代表仪表读数下限刻度值对应的角度偏转量。
进一步的，所述识别所述仪表图像，获得角度偏转量包括：
在智能终端的屏幕上生成虚拟基准线；
当所述虚拟基准线与所述仪表图像中刻度线或指针的重合度达到预设阈值时，获得当前刻度线或指针对应的角度偏转量。
进一步的，所述识别所述仪表图像，获得角度偏转量包括：
基于openCV的数字和霍夫直线变换识别算法，识别所述仪表图像。
本发明还提供了一种基于智能终端的指针式仪表识别***，包括配置于智能终端上的：
图像采集单元，用于采集目标仪表的仪表图像；
比较单元，用于比对所述仪表图像与预设仪表库中的仪表图像是否相同，若相同，则获取该仪表图像对应的仪表参数；
识别单元，用于识别所述仪表图像，获得角度偏转量；
计算单元，用于根据所述角度偏转量和所述仪表参数，计算仪表的读数值。
进一步的，所述比较单元还用于当所述仪表图像与预设仪表库中的仪表图像不相同时，采集目标仪表的仪表参数并保存于预设仪表库中。
进一步的，所述仪表参数包括仪表读数下限刻度值、仪表读数上限刻度值、仪表读数上限刻度值对应的角度偏转量和仪表读数下限刻度值对应的角度偏转量；
所述计算单元计算仪表的读数值包括：根据所述角度偏转量和所述仪表参数，基于如下公式计算仪表的读数值：
Figure BDA0003138031520000031
其中，Y代表仪表的读数值，y0代表仪表读数下限刻度值，ymax代表仪表读数上限刻度值，αmax代表仪表读数上限刻度值对应的角度偏转量，α0代表仪表读数下限刻度值对应的角度偏转量。
进一步的，所述识别单元识别所述仪表图像，获得角度偏转量包括：
在智能终端的屏幕上生成虚拟基准线；
当所述虚拟基准线与所述仪表图像中刻度线或指针的重合度达到预设阈值时，获得当前刻度线或指针对应的角度偏转量。
进一步的，所述识别单元基于openCV的数字和霍夫直线变换识别算法，识别所述仪表图像。
本发明的有益效果如下：
本发明的方法和***，充分考虑了指针仪表所处环境的复杂度，结合智能终端自带的传感器技术可以有效提高指针仪表识别成功率，节省识别的时间。同时利用基于OpenCV的霍夫直线变换识别技术，精确的定位指针位置，通过预设公式计算得出当前仪表数值。本发明算法简单，不要求图像训练即可达到稳定的成功率和准确率，同时充分利用智能终端性能，不依赖高效服务器和网络，降低了企业实施成本。
附图说明
图1为本发明***实施例的单元构成示意图。
图2为本发明方法实施例的流程示意图。
图3为本发明实施例中智能终端识别模拟示意图。
具体实施方式
为了进一步理解本发明，下面结合实施例对本发明优选实施方案进行描述，但是应当理解，这些描述只是为进一步说明本发明的特征和优点，而不是对本发明权利要求的限制。
如前面背景技术所述，现有的指针仪表智能识别方法通常是在开源openCV图像识别算法基础上采用全图像识别的方式，对仪表盘、刻度、指针位置分别进行识别。为提高识别效率和精度，图像识别的计算模型需要大量的图像训练，还要考虑各种环境因素的影响，收集各种环境条件下的大量图像进行训练。然而，单就基本的刻度(数字)识别和直线对齐(图像重合度)识别，基于openCV的相关图像识别算法已较为成熟，可达到理想的识别效果。
另一方面，随着技术的发展，现有的智能手机或PDA等智能终端普遍配置了方向传感器，以实现指南针等方向指示功能，其也可以输出智能终端在任意位置时的相对偏转角度。
基于上述背景，本发明实施例提供了一种基于智能终端比如智能手机的指针式仪表识别***，参考附图1，其包括以APP或小程序形式配置于智能终端上的：
图像采集单元101，其用于调用摄像头106采集目标仪表的仪表图像；
比较单元102，其用于比对采集的仪表图像与预设仪表库105中的仪表图像是否相同，若相同，则获取该仪表图像对应的仪表参数；
识别单元103，其用于识别所述仪表图像，并基于方向传感器107获得角度偏转量；
以及计算单元104，用于根据所述角度偏转量和所述仪表参数，计算仪表的读数值。
在进一步的示出实施方案中，上述比较单元102还用于当采集的仪表图像与预设仪表库中的仪表图像不相同时，采集目标仪表的仪表参数并保存于预设仪表库中。
具体的，采集的仪表参数包括仪表读数下限刻度值、仪表读数上限刻度值、仪表读数上限刻度值对应的角度偏转量和仪表读数下限刻度值对应的角度偏转量。
在一种示出实施方案中，计算单,104计算仪表的读数值包括：根据所述角度偏转量和所述仪表参数，基于如下公式计算仪表的读数值：
Figure BDA0003138031520000051
其中，Y代表仪表的读数值，y0代表仪表读数下限刻度值，ymax代表仪表读数上限刻度值，αmax代表仪表读数上限刻度值对应的角度偏转量，α0代表仪表读数下限刻度值对应的角度偏转量。
参考附图3，在一种示出实施方案中，识别单元103采用如下方式识别仪表图像，获得角度偏转量：
在智能终端的屏幕108上生成虚拟基准线；
当所述虚拟基准线与所述仪表图像中刻度线或指针的重合度达到预设阈值时，获得当前刻度线或指针对应的角度偏转量。
本实施例中，识别单元基于openCV的数字和霍夫直线变换识别算法，识别所述仪表图像。具体识别方法已存在于现有的公开资料中，在此不作具体说明。
参考附图2和3，本发明的另一实施例还提供了一种基于智能终端的指针式仪表识别方法，包括如下步骤：
采集目标仪表的仪表图像；
若所述仪表图像与预设仪表库中的仪表图像相同，则获取该仪表图像对应的仪表参数；
识别所述仪表图像，获得角度偏转量；
根据所述角度偏转量和所述仪表参数，计算仪表的读数值。
在进一步的示出实施方案中，若仪表图像与预设仪表库中的仪表图像不相同，则采集目标仪表的仪表参数并保存于预设仪表库中。
具体采集的仪表参数包括仪表读数下限刻度值、仪表读数上限刻度值、仪表读数上限刻度值对应的角度偏转量和仪表读数下限刻度值对应的角度偏转量。
上述仪表参数一经采集，可永久保存，下次识别同类型仪表时，就不需要再进行采集。数据本身可以缓存本地，在办公网络闲时可以上传服务器即可，对网络要求不高，不要求全厂配置高速网络，也不用采用SIM卡和外网映射的方法访问内网，维护和运营成本较低。同时，其它智能终端可以从网络获取上述仪表参数，避免再次采集的步骤。
在一种示出实施方案中，根据角度偏转量和仪表参数，基于如下公式计算仪表的读数值：
Figure BDA0003138031520000061
其中，Y代表仪表的读数值，y0代表仪表读数下限刻度值，ymax代表仪表读数上限刻度值，αmax代表仪表读数上限刻度值对应的角度偏转量，α0代表仪表读数下限刻度值对应的角度偏转量。
参考附图3，在一种示出实施方案中，识别仪表图像，获得角度偏转量的具体步骤为：
在智能终端的屏幕上生成虚拟基准线；
当所述虚拟基准线与仪表图像中刻度线或指针的重合度达到预设阈值时，获得当前刻度线或指针对应的角度偏转量。
作为优选实施方案，本实施例中，基于openCV的数字和霍夫直线变换识别算法，识别所述仪表图像。
通常，图像识别方法依赖服务器算力和网络，服务器和网络越强，执行效率越高，一般的中小型企业很难满足。本发明的方法采用不依赖服务器算力的方式，识别算法比较常用，而且仅用到数字单独识别和直线识别两种算法，不用对仪表进行全盘识别，算力要求低，手机算力就能满足。如下表1为现有的图像识别算法和本发明的方法识别耗时对比表。
操作步骤 图像识别方法(单位：s) 本方法(单位：s)
截取图像 2 2(第一次)
识别上下限值 6(第一次)
上传图像 2
获取初始化数值
表盘识别 1(未训练)0.5(训练后)
刻度识别 1(未训练)0.5(训练后)
指针识别 1(未训练)0.5(训练后) 2(本地运算，耗时加倍)
返回结果 0.5
展示结果 0.5 0.5
总计 8(6.5) 10.5(2.5)
不考虑天气、光照和网络的干扰，现有的图像识别方法的耗时为8秒(含初始化配置)和6.5秒(直接识别)，其中6.5秒是图像训练后的结果。本发明的方法耗时为10.5秒(含初始化配置)和2.5秒(直接识别)，其中2.5秒是对已识别仪表的耗时。对比下来，第一次识别仪表(含初始化配置)两种方法耗时基本相当，对已识别的仪表本方法优势明显。
以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于智能终端的指针式仪表识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
采集目标仪表的仪表图像；
若所述仪表图像与预设仪表库中的仪表图像相同，则获取该仪表图像对应的仪表参数；
识别所述仪表图像，获得角度偏转量；
根据所述角度偏转量和所述仪表参数，计算仪表的读数值。
2.如权利要求1所述的基于智能终端的指针式仪表识别方法，其特征在于，所述若所述仪表图像与预设仪表库中的仪表图像相同还包括：
若所述仪表图像与预设仪表库中的仪表图像不相同，则采集目标仪表的仪表参数并保存于预设仪表库中。
3.如权利要求1所述的基于智能终端的指针式仪表识别方法，其特征在于，所述根据所述角度偏转量和所述仪表参数，计算仪表的读数值包括：
所述仪表参数包括仪表读数下限刻度值、仪表读数上限刻度值、仪表读数上限刻度值对应的角度偏转量和仪表读数下限刻度值对应的角度偏转量；
根据所述角度偏转量和所述仪表参数，基于如下公式计算仪表的读数值：
Figure FDA0003138031510000011
其中，Y代表仪表的读数值，y0代表仪表读数下限刻度值，ymax代表仪表读数上限刻度值，αmax代表仪表读数上限刻度值对应的角度偏转量，α0代表仪表读数下限刻度值对应的角度偏转量。
4.如权利要求1所述的基于智能终端的指针式仪表识别方法，其特征在于，所述识别所述仪表图像，获得角度偏转量包括：
在智能终端的屏幕上生成虚拟基准线；
当所述虚拟基准线与所述仪表图像中刻度线或指针的重合度达到预设阈值时，获得当前刻度线或指针对应的角度偏转量。
5.如权利要求1所述的基于智能终端的指针式仪表识别方法，其特征在于，所述识别所述仪表图像，获得角度偏转量包括：
基于openCV的数字和霍夫直线变换识别算法，识别所述仪表图像。
6.一种基于智能终端的指针式仪表识别***，其特征在于，包括配置于智能终端上的：
图像采集单元，用于采集目标仪表的仪表图像；
比较单元，用于比对所述仪表图像与预设仪表库中的仪表图像是否相同，若相同，则获取该仪表图像对应的仪表参数；
识别单元，用于识别所述仪表图像，获得角度偏转量；
计算单元，用于根据所述角度偏转量和所述仪表参数，计算仪表的读数值。
7.如权利要求6所述的基于智能终端的指针式仪表识别***，其特征在于，所述比较单元还用于当所述仪表图像与预设仪表库中的仪表图像不相同时，采集目标仪表的仪表参数并保存于预设仪表库中。
8.如权利要求6所述的基于智能终端的指针式仪表识别***，其特征在于，
所述仪表参数包括仪表读数下限刻度值、仪表读数上限刻度值、仪表读数上限刻度值对应的角度偏转量和仪表读数下限刻度值对应的角度偏转量；所述计算单元计算仪表的读数值包括：
根据所述角度偏转量和所述仪表参数，基于如下公式计算仪表的读数值：
Figure FDA0003138031510000021
其中，Y代表仪表的读数值，y0代表仪表读数下限刻度值，ymax代表仪表读数上限刻度值，αmax代表仪表读数上限刻度值对应的角度偏转量，α0代表仪表读数下限刻度值对应的角度偏转量。
9.如权利要求6所述的基于智能终端的指针式仪表识别***，其特征在于，所述识别单元识别所述仪表图像，获得角度偏转量包括：
在智能终端的屏幕上生成虚拟基准线；
当所述虚拟基准线与所述仪表图像中刻度线或指针的重合度达到预设阈值时，获得当前刻度线或指针对应的角度偏转量。
10.如权利要求6所述的基于智能终端的指针式仪表识别方法，其特征在于，所述识别单元基于openCV的数字和霍夫直线变换识别算法，识别所述仪表图像。
CN202110731892.2A 2021-06-29 2021-06-29 一种基于智能终端的指针式仪表识别方法及*** Pending CN113361461A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110731892.2A CN113361461A (zh) 2021-06-29 2021-06-29 一种基于智能终端的指针式仪表识别方法及***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110731892.2A CN113361461A (zh) 2021-06-29 2021-06-29 一种基于智能终端的指针式仪表识别方法及***

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113361461A true CN113361461A (zh) 2021-09-07

Family

ID=77537296

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110731892.2A Pending CN113361461A (zh) 2021-06-29 2021-06-29 一种基于智能终端的指针式仪表识别方法及***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113361461A (zh)

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19545631A1 (de) * 1995-12-07 1997-06-12 Abb Patent Gmbh Verfahren zur Auswertung der Anzeigebilder von analog anzeigenden Meßgeräten
CN1789923A (zh) * 2004-12-16 2006-06-21 赵建洋 一种指针表自动认读方法
CN101620682A (zh) * 2008-06-30 2010-01-06 汉王科技股份有限公司 一种指针式仪表读数自动识别的方法及***
CN104034309A (zh) * 2014-05-26 2014-09-10 小米科技有限责任公司 角度测量方法、装置及终端
CN106289110A (zh) * 2016-07-25 2017-01-04 广东小天才科技有限公司 一种基于移动终端的角度测量方法及装置、移动终端
CN106778823A (zh) * 2016-11-22 2017-05-31 国网湖北省电力公司宜昌供电公司 一种指针式仪表读数自动识别方法
CN107609557A (zh) * 2017-08-24 2018-01-19 华中科技大学 一种指针式仪表读数识别方法
CN110909772A (zh) * 2019-11-06 2020-03-24 华中科技大学 一种高精度实时多尺度表盘指针检测方法和***
CN111027531A (zh) * 2019-12-10 2020-04-17 联想(北京)有限公司 指针式仪表信息识别方法、装置及电子设备

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19545631A1 (de) * 1995-12-07 1997-06-12 Abb Patent Gmbh Verfahren zur Auswertung der Anzeigebilder von analog anzeigenden Meßgeräten
CN1789923A (zh) * 2004-12-16 2006-06-21 赵建洋 一种指针表自动认读方法
CN101620682A (zh) * 2008-06-30 2010-01-06 汉王科技股份有限公司 一种指针式仪表读数自动识别的方法及***
CN104034309A (zh) * 2014-05-26 2014-09-10 小米科技有限责任公司 角度测量方法、装置及终端
CN106289110A (zh) * 2016-07-25 2017-01-04 广东小天才科技有限公司 一种基于移动终端的角度测量方法及装置、移动终端
CN106778823A (zh) * 2016-11-22 2017-05-31 国网湖北省电力公司宜昌供电公司 一种指针式仪表读数自动识别方法
CN107609557A (zh) * 2017-08-24 2018-01-19 华中科技大学 一种指针式仪表读数识别方法
CN110909772A (zh) * 2019-11-06 2020-03-24 华中科技大学 一种高精度实时多尺度表盘指针检测方法和***
CN111027531A (zh) * 2019-12-10 2020-04-17 联想(北京)有限公司 指针式仪表信息识别方法、装置及电子设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN100498819C (zh) 流量计费表数字远传图像自动识别方法及数字远传抄表***
CN108256524A (zh) 一种多表盘指针式仪表的自动读数方法
CN108830271A (zh) 一种基于卷积神经网络的数显仪表读数识别方法
CN111950396A (zh) 一种仪表读数神经网络识别方法
CN109086763B (zh) 一种指针式仪表读取方法及装置
CN104506825A (zh) 机械计量表的电子读取装置及其读取方法
CN203857977U (zh) 一种指针式仪表的自动校准***
CN112906602B (zh) 基于图像处理的配电柜电量表自动识别装置及识别方法
CN105021221A (zh) 一种分布式多终端同期数据采集分析***
CN112836178B (zh) 一种用于传输天然气能量计量数据的方法和***
CN113361461A (zh) 一种基于智能终端的指针式仪表识别方法及***
CN115374300B (zh) 一种用于海上风电设备的多源异构数据存储方法及***
CN112699824A (zh) 电能表仪表常数检测方法、设备及存储介质
CN111652244A (zh) 一种基于无监督特征提取和匹配的指针式表计识别方法
CN115439864A (zh) 水表读数识别方法、***、计算机设备及存储介质
CN103901507A (zh) 一种基于电子罗盘的校园自动气象观测站
CN205104844U (zh) 一种基于QR Code技术的高压架空输电线路移动巡检管控***
CN210038834U (zh) 一种抄表设备和智能电表
CN110263785A (zh) 一种自动抄表方法、装置及计算机可读存储介质
CN110543865A (zh) 基于时空图像的指针式仪表自动读数***及读数方法
CN115457136B (zh) 基于边缘计算的gis仪表六氟化硫数据监测方法及***
CN112347929A (zh) 一种指针式仪表***及监控方法
CN108495262A (zh) 室内空间泛在定位信号指纹库稀疏表征和匹配定位方法
CN109920173A (zh) 一种基于校园网的图书管理***及管理方法
CN113449633B (zh) 基于物体检测和关键点定位的指针式表计数值识别方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210907