[发明专利]一种摄像直读表抄表方法及系统在审

专利信息
申请号: 202111512964.0 申请日: 2021-12-11
公开(公告)号: CN114155361A 公开(公告)日: 2022-03-08
发明(设计)人: 舒荣生;徐兵;黄福彦;钟可可;刘尧 申请(专利权)人: 浙江正泰中自控制工程有限公司
主分类号: G06V10/22 分类号: G06V10/22;G06Q10/06;G06Q10/10
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 310000 浙江省杭*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 摄像 直读 表抄表 方法 系统
【说明书】:

本申请涉及摄像直读表的技术领域,尤其是涉及一种摄像直读表抄表方法及系统,其包括获取带有摄像直读表的读数的第一图像;根据第一字符识别方法对第一图像中的字符进行识别,得到摄像直读表的第一读数;根据第二字符识别方法对第一图像中的字符进行识别,得到摄像直读表的第二读数;判断第一读数与第二读数是否相同;若第一读数与第二读数相同,则根据第一读数或第二读数确定摄像直读表的真实读数;若第一读数和第二读数不相同,则生成数据包,并将数据包发送给审核平台,其中,数据包包括第一图像,以及第一读数和第二读数中的至少一个。本申请具有提高对摄像直读表的抄表结果的正确率的效果。

技术领域

本申请涉及摄像直读表的技术领域,尤其是涉及一种摄像直读表抄表方法及系统。

背景技术

水表、电表、燃气表、热量表等可以采用摄像直读表。以水表为例,摄像直读表在表端对水表上的数字进行摄像识别,并将识别后的数据上传至平台,以此减少了传统水表需要人工抄表而产生的较多人工费,并提高了抄表效率。

目前相关技术中的摄像直读表,无论是在表端识别还是平台识别,都经历了从光学字符识别(OCR)到基于深度学习神经网络的神经网络识别算法的发展。经过改进后的OCR算法和深度学习神经网络的识别算法对某些针对的品牌的水表都能达到99%以上的识别率。

但无论使用哪一种识别算法,都没有哪一种识别算法占据绝对优势,如今市面上水表品牌种类繁多,数字的字体、字号、字间距也都不尽相同,识别算法对水表的识别效果也参差不齐。

参差不齐的识别效果使得后期需要进行人工审核、修正以得到正确的识别结果,而这种对数字图片与识别读数所作的人工审核,必须要对每户的水表进行一一过审,随着住宅区内住户数量的增加,人工审核工作的工作量越来越大,更加容易发生漏审和错审。

发明内容

为了提高对摄像直读表的抄表结果的正确率,本申请提供一种摄像直读表抄表方法。

第一方面,本申请提供的一种摄像直读表抄表方法,采用如下的技术方案:

一种摄像直读表抄表方法,包括:

获取带有摄像直读表的读数的第一图像;

根据第一字符识别方法对所述第一图像中的字符进行识别,得到所述摄像直读表的第一读数;

根据第二字符识别方法对所述第一图像中的字符进行识别,得到所述摄像直读表的第二读数;

判断所述第一读数与所述第二读数是否相同;

若所述第一读数与所述第二读数相同,则根据所述第一读数或所述第二读数确定所述摄像直读表的真实读数;

若所述第一读数和所述第二读数不相同,则生成数据包,并将所述数据包发送给审核平台,其中,所述数据包包括所述第一图像,以及所述第一读数和所述第二读数中的至少一个。

在其中的一些实施例中,判断所述第一读数与第二读数是否相同包括:

选取所述第一读数和所述第二读数任意相同位置的单字符,判断所述第一读数和所述第二读数上任意相同位置的单字符是否相同;

若存在至少一组所述第一读数和所述第二读数上任意相同位置的单字符不同,则确定所述第一读数与所述第二读数不相同;

若所述第一读数和所述第二读数上任意相同位置的单字符都相同,则确定所述第一读数与所述第二读数都相同。

在其中的一些实施例中,判断所述第一读数与第二读数是否相同包括:

若判断到第一组所述第一读数和所述第二读数上任意相同位置的单字符不同,则终止对其他位置的单字符的判断,并确定所述第一读数与所述第二读数不相同。

在其中的一些实施例中,所述第一读数和所述第二读数均为整数;其中,判断所述第一读数与第二读数是否相同包括:

将所述第一读数与所述第二读数作差,得到差值;

若所述差值小于等于一,则确定所述第一读数与所述第二读数相同;

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