MỘT GIẢI PHÁP TỰ ĐỘNG ĐỌC CHỈ SỐ ĐỒNG HỒ NƯỚC TỪ ẢNH ÁP DỤNG HỌC SÂU

Tóm tắt

Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp tự động đọc chỉ số đồng hồ (AMR) áp dụng cho đồng hồ đo nước bằng cách áp dụng học sâu. Chúng tôi thiết kế một phương pháp hai giai đoạn sử dụng mạng nơ ron tích chập vùng quay (Rotational Region Convolutional Neural Networks - R2CNN). Giai đoạn thứ nhất sử dụng một mạng R2CNN để phát hiện vùng chứa chỉ số; giai đoạn thứ 2 áp dụng một mạng R2CNN khác để nhận dạng các chữ số trên ảnh chỉ có vùng chỉ số. Các chữ số sau khi nhận dạng được xử lý và sắp xếp để thu được chỉ số của đồng hồ. Trong các nghiên cứu về AMR, hầu hết các bộ dữ liệu đều không có sẵn cho cộng đồng nghiên cứu vì hình ảnh thuộc về các công ty dịch vụ. Do đó, trong nghiên cứu này, chúng tôi đã tạo ra một tập dữ liệu mới cho phương pháp đề xuất sử dụng nó để huấn luyện và thử nghiệm. Kết quả thu được một quy trình với các mô hình học sâu xác định chỉ số của đồng hồ đo nước từ ảnh chụp ảnh mặt đồng hồ với độ chính xác cao và quy trình này đã được tích hợp vào phần mềm Citywork bước đầu giúp các nhà quản lý kiểm toán tính chính xác của chỉ số do nhân viên ghi chỉ số đồng hồ theo phương pháp thủ công có đúng với chỉ số trong ảnh chụp của nó không.