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仪表识读系统或产品如何进行挑选

Aug 13, 2019

市场研究机构IDC最新发布的《全球半年度AI系统支出指南》显示,亚太地区2019年在人工智能(AI)系统方面的支出预计将达到55亿美元,比2018年增长近80%。随着各行各业积极投资于利用AI软件功能的项目,预计2022年将增至150.6亿美元。亚太地区正迅速推动AI应用迅速增长,因为其数字生态系统非常适合这种新生技术发展。

 AI时代,多元化的视觉识别技术带来了更多的人机交互新场景。例如基于视觉识别的仪表识读系统很好的结合了机械表和智能表各自优势,避免繁重的工程改造、停产停工、停水停电、停电停气等问题。在最新通信模式下,实现精客观的收集图片数据,低成本存储留底为佐证,为企业在用量费用、用能安全管理、产销差分析、精益化流程管理等方面提供可靠的数据基础与分析。

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然而,在实际使用中,仪表识读还面临着多种复杂条件的严酷考验,比如对水雾、变形、模糊等有问题的图片识别,举个例子,在湿度较高的供水井下,出现水雾后可能使图片无法识别;拍摄图片中闪光灯与仪表面板产生反光使得图片变形;因各种环境条件造成图片模糊等等问题。

上述问题只是列举了易发生在仪表识读系统或产品的部分问题,解决以上问题的产品并不能说明此产品就是一款优秀的产品。那么该如何评价一款仪表识读系统或产品呢?应该首先从应用场景入手,就目前来看仪表识读主要用于水、电、气、热以及各类工业仪表计量器具,水、电、气、热主要侧重于取用量费用、管道安全管理、产销差分析;各类工业仪表计量器具则更注重精益化流程管理。

同时应用场景的不同也就使得对产品性能、参数要求不用,此时虽然清楚应用场景,但是在实际产品采购和交付时,供需双方还是会存在诸多困扰和问题。需求方的困扰可能是“我的仪表比较特殊,可以使用你们的产品吗?”、“我有需求,但我不了解如何评价一个仪表识读产品”、“产品宣传的参数是否真实准确”;而供应方可能也存在同样的问题,“我该如何证明我的产品参数真实有效”,“我的产品功能是否贴合客户需求”。

针对以上问题,中国人工智能产业发展联盟(以下简称联盟或AIIA)围绕市面上日渐增多的“仪表智能识读系统”、“视觉抄表系统”,开展了大量研究工作,并组织编制了名为基于视觉识别的仪表识读系统指标要求和评估方法”的评估规范,目前已经初步定稿。该评估规范由中国信息通信研究院、华为、羿娲科技、微软、云从科技、中国移动、中国电信、中国联通、广电运通、中兴、诺基亚、澎思科技、滴滴出行、深醒科技、中科院、京东、玖典科技、广电运通、海天瑞声、哈工汇宇、马上消费金融、易诚高科、上海畅圣、华宇金信、华宇信息等单位参与讨论,凝结了众多人工智能领域专家的集体智慧。

评估规范规定了相关仪表识读服务系统指标要求和评估方法,主要包括基本信息披露、系统成熟度和服务质量评估三个方面,涉及仪表识读meter reading and recognition、数字式仪表digital meter、指针式仪表pointer meter、多屏跳变表multiscreen meter、识别正确率Correct recognition rate、异常图abnormal image、正常图normal image、异常图错误率abnormal image error rate、异常图漏检率abnormal image miss alarm rate等诸多核心指标,以及评价与产品特性相关的功能,如仪表图像采集和远传功能、参数配置功能、全仪表类型的识读功能、异常图识别功能等。性能方面涉及仪表识别精度、异常图识别精度、仪表识别平均响应时间、系统高并发、采拍终端待机功耗等。也包括了终端的阻燃材料、防水防尘等级要求、通信条件、防盗报警、功耗限制等指标。除此之外还制定了安全指标、易用性指标,基于视觉识别的仪表识读系统评估规范的目录见下图。


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图:基于视觉识别的仪表识读系统评估规范目录

目前,联盟层面定稿的“基于视觉识别的仪表识读系统指标要求和评估方法”正在中国通信标准化协会推动行标立项,欢迎大家持续关注并积极参与“基于视觉识别的仪表识读系统指标要求和评估方法”的评估规范制定以及未来的评测工作。

关键词: 仪表识读系统 仪表识读 评估规范

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