CN107911654A - 基于图像处理技术的水表自动抄表系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于图像处理技术的水表自动抄表系统及方法，该系统包括水表图像采集模块，图像传输模块，云端服务器，水表图像识别模块，智能水表控制系统，所述水表图像采集模块连接所述图像传输模块；所述图像传输模块连接所述云端服务器；所述云端服务器连接所述水表图像识别模块；所述水表图像识别模块连接所述智能水表控制系统；所述智能水表控制系统连接所述水表图像采集模块。本发明通过使用一种融合的多阈值模糊熵值分割的图像处理方法，解决了水表表面模糊、污迹干扰的问题，提升了水表自动识别的准确性，降低了换表成本。
Description
技术领域
本发明涉及智慧能源、智慧水务技术领域，具体涉及一种基于图像处理技术的水表自动抄表系统及方法。
背景技术
随着信息技术的发展和人们对生活品质要求的提高，为了更好的满足人们对生活品质的要求、方便人们的生活，国家电力、水务、燃气公司均在积极寻求智慧能源的技术及实施方案，将智慧电力、智慧水务、智慧燃气放在发展的第一要务，改变人们传统的生活方式。近年来，智慧电力发展已初见成效，电力系统利用自身网络建设优势，已逐步形成远程购电、智能用电、自动抄表为一体的智慧电力系统。智慧水务系统虽已有一定的发展，但智能IC水表换表成本高，对传统机械水表替代性不强，同时由于水表的特殊性，及其大量存在的模糊、污迹干扰，造成远程抄表速度慢，准确率不高的问题，已成为智慧水务进一步发展的瓶颈。
发明内容
本发明克服了现有技术的不足，提供一种基于图像处理技术的水表自动抄表系统及方法。
为解决上述的技术问题，本发明采用以下技术方案：
一种基于图像处理技术的水表自动抄表系统，包括：
水表图像采集模块，用于采集水表表面数字位图像信息，将所述图像信息发送至图像传输模块；
图像传输模块，用于压缩图像并将采集到的所述图像信息进行标记，并将处理后的图像数据传至云端服务器；
云端服务器，用于接收所述图像数据，并按标记分类存储；
水表图像识别模块，通过融合多阈值模糊熵值分割方法定位图像数据中数字的位置并进行识别，将识别结果发送至智能水表控制系统；
智能水表控制系统，用于控制水表图像采集模块，并对识别结果进行数据处理；
所述水表图像采集模块连接所述图像传输模块；所述图像传输模块连接所述云端服务器；所述云端服务器连接所述水表图像识别模块；所述水表图像识别模块连接所述智能水表控制系统；所述智能水表控制系统连接所述水表图像采集模块。
更进一步的技术方案是所述的水表图像采集模块包括摄像头。
更进一步的技术方案是所述的水表图像识别模块通过模板匹配法进行数字识别。
更进一步的技术方案是所述的智能水表控制系统向所述控制水表图像采集模块发送抄表指令，控制所述制水表图像采集模块的图像采集时间；根据收集的识别结果，计算出费用并发送给水表使用者。
更进一步的技术方案是提供一种基于图像处理技术的水表自动抄表方法，所述的方法包括以下步骤：
步骤一、将带有水表图像采集模块及其摄像头的表盖装配到机械水表上；
步骤二、当智能水表控制系统发出抄表指令后，所述水表图像采集模块对水表进行一次图像采集；
步骤三、通过图像传输模块对图像信息压缩后，标记并将图像数据上传至云端服务器；
步骤四、云端服务器接收到图像数据后，按照图像标记分类存储；
步骤五、当云端服务器接收到全部水表图像后，水表图像识别模块开始依次进行图像识别，通过模板匹配的方法，识别出定位区块中的数字；并将识别结果返回智能水表控制系统；
步骤六、智能水表控制系统根据收集的识别结果，计算出费用并发送给水表使用者。
更进一步的技术方案是所述的步骤五中水表图像识别模块通过融合多阈值模糊熵值分割方法进行图像识别，包括以下步骤：
假定水表图像大小为M×N像素，设X＝{xm,n},m＝1,...M；n＝1,...N.则(m,n)处的灰度为xm,n，灰度熵值定义为：
H(xm,n)＝-P(xm,n)lnP(xm,n)
则整幅水表图像的熵值为：
那么，从计算模糊度的角度，上述xm,n属于目标的隶属度函数为υ(xm,n)，属于背景的隶属度函数为[1-υ(xm,n)]，定义xm,n模糊熵值为：
H(xm,n)＝-υmnlnυmn-(1-υmn)ln(1-υmn)
则整幅水表图像的模糊熵值为：
则像素点平均模糊熵值计算为：
将256个灰度级按相等的间隔分为64级或128级，设灰度分级间隔为μ，则组建灰度直方图曲线h(μ)，将二维模糊熵值H(X)分解为一维模糊熵值H(μ)与灰度直方图h(μ)的乘积，即在获得灰度直方图曲线后，用交迭分段方式求出每一段的隶属度函数θ(μ)和每一灰度级μ的平均模糊熵值；
上述公式中，[a,c]是隶属度函数的带宽，通过模糊熵值，求出隶属度，隶属度即代表该图像属于背景还是属于数字目标，找到具有水表读数数字信息的图像区块，完成图像定位。
与现有技术相比，本发明实施例的有益效果之一是：本发明通过使用一种融合的多阈值模糊熵值分割的图像处理方法，解决了水表表面模糊、污迹干扰的问题，提升了水表自动识别的准确性，降低了换表成本。提升了智能水表抄表准确率，增加智能设备可靠性。
附图说明
图1为本发明一个实施例的系统结构原理框图。
具体实施方式
本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。
本说明书(包括任何附加权利要求、摘要和附图)中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
下面结合附图及实施例对本发明的具体实施方式进行详细描述。
在下面的详细描述中，出于解释的目的描述了许多具体描述以便能够彻底理解所公开的实施方案，然而，很明显一个或多个实施方式可以在不使用这些具体描述的情况下实施，在其他实例中，示意性地显示已知结构和装置，以便简化附图。
实施例1
如图1所示，根据本发明的一个实施例，本实施例公开的基于图像处理技术的水表自动抄表系统，该水表自动抄表系统包括：水表图像采集模块，通过摄像头，采集水表表面数字位图像信息，将所述图像信息发送至图像传输模块；具体的，将带有摄像头并可由市电或锂电池供电的模块安装于水表上方，摄像头对准水表盘面，并可将拍摄结果传输至图像传输模块。
图像传输模块，用于压缩图像并将采集到的所述图像信息进行标记，并将处理后的图像数据通过GPRS或WIFI网络传至云端服务器；云端服务器，用于接收每台水表传输来的所述图像数据，并按标记分类存储；水表图像识别模块，通过融合多阈值模糊熵值分割方法定位图像数据中数字的位置并进行识别，将识别结果发送至智能水表控制系统；具体的，采用一种融合多阈值模糊熵值分割方法对图像进行处理，快速、准确的找出水表图像中数字的位置，并通过模板匹配法进行数字识别。
智能水表控制系统，用于控制水表图像采集模块，控制抄表时间，收集抄表结果并结算费用，通过推送的方式发送给水表使用者。具体的，所述水表图像采集模块连接所述图像传输模块；所述图像传输模块连接所述云端服务器；所述云端服务器连接所述水表图像识别模块；所述水表图像识别模块连接所述智能水表控制系统；所述智能水表控制系统连接所述水表图像采集模块。
实施例2
根据本发明的另一个实施例，本实施例公开一种基于图像处理技术的水表自动抄表方法，具体的，该方法包括以下步骤：
Step1，将带有水表图像采集模块及摄像头的表盖加到机械水表，摄像头对准表盘，可采用市电供电或自带锂电池供电。
Step2，当智能水表控制系统发出抄表指令后，水表图像采集模块对表盘进行一次图像采集。
Step3，图像采集完成后，通过图像传输模块压缩后，标记并上传至云端服务器。
Step4，云端服务器接收到图片后，按照图像标记分类存储，分类的目的是在识别完成后，以更快的速度与数据来源进行匹配。
Step5，当云端服务器接收到全部水表图像后，水表图像识别模块开始依次进行图像识别，本发明采用一种融合多阈值模糊熵值分割方法识别图像。水表识别主要包括数字定位与识别两个部分，通常的水表数字与背景颜色区分较大，可通过颜色特征定位数字。为了迅速找到水表图像数字的位置，排除污渍、水表自身模糊性的干扰，采用一种模糊熵值分割方法，假定水表图像大小为M×N像素，设X＝{xm,n},m＝1,...M；n＝1,...N.则(m,n)处的灰度为xm,n，灰度熵值定义为：
H(xm,n)＝-P(xm,n)lnP(xm,n)
则整幅水表图像的熵值为：
那么，从计算模糊度的角度，上述xm,n属于目标的隶属度函数为υ(xm,n)，属于背景的隶属度函数为[1-υ(xm,n)]，定义xm,n模糊熵值为：
H(xm,n)＝-υmnlnυmn-(1-υmn)ln(1-υmn)
则整幅水表图像的模糊熵值为：
则像素点平均模糊熵值计算为：
二维图像模糊熵值计算量大，因此，可将256个灰度级按相等的间隔分为64级或128级，计算量也大大下降，设灰度分级间隔为μ，则可组建灰度直方图曲线h(μ)，将二维模糊熵值H(X)分解为一维模糊熵值H(μ)与灰度直方图h(μ)的乘积，即在获得灰度直方图曲线后，可用交迭分段方式求出每一段的隶属度函数θ(μ)和每一灰度级μ的平均模糊熵值。
从上述公式可看出，[a,c]是隶属度函数的带宽，即阈值在[rmin,a]和[crmax]之间可以使得图像分割的最好。
通过模糊熵值，求出隶属度，隶属度即代表该图像属于背景还是属于数字目标。由于二维模糊熵计算量较大，可采用灰度降维方法，压缩灰度级，减少计算量，提升识别速度。利用模糊熵值直方图，找出H(X)最大值，利用模糊熵值信息以及水表图像长、宽等固定值，对图像进行最大值二值化分析，找到具有水表读数数字信息的图像区块，完成图像定位。最后，通过模板匹配的方法，识别出定位区块中的数字，并将识别结果返回智能水表控制系统。
Step6，智能水表控制系统根据收集的识别结果，计算出费用并发送给水表使用者。
实施例公开的上述方法可用于智慧生活项目智能三表，提升智能水表识别速度，识别准确率，节省传统抄表方式的人力成本，可实现实时抄表。
在本说明书中所谈到的“一个实施例”、“另一个实施例”、“实施例”等，指的是结合该实施例描述的具体特征、结构或者特点包括在本申请概括性描述的至少一个实施例中。在说明书中多个地方出现同种表述不是一定指的是同一个实施例。进一步来说，结合任一个实施例描述一个具体特征、结构或者特点时，所要主张的是结合其他实施例来实现这种特征、结构或者特点也落在本发明的范围内。
尽管这里参照发明的多个解释性实施例对本发明进行了描述，但是，应该理解，本领域技术人员可以设计出很多其他的修改和实施方式，这些修改和实施方式将落在本申请公开的原则范围和精神之内。更具体地说，在本申请公开权利要求的范围内，可以对主题组合布局的组成部件和/或布局进行多种变型和改进。除了对组成部件和/或布局进行的变型和改进外，对于本领域技术人员来说，其他的用途也将是明显的。
Claims (6)
1.一种基于图像处理技术的水表自动抄表系统，其特征在于：包括：
水表图像采集模块，用于采集水表表面数字位图像信息，将所述图像信息发送至图像传输模块；
图像传输模块，用于压缩图像并将采集到的所述图像信息进行标记，并将处理后的图像数据传至云端服务器；
云端服务器，用于接收所述图像数据，并按标记分类存储；
水表图像识别模块，通过融合多阈值模糊熵值分割方法定位图像数据中数字的位置并进行识别，将识别结果发送至智能水表控制系统；
智能水表控制系统，用于控制水表图像采集模块，并对识别结果进行数据处理；
所述水表图像采集模块连接所述图像传输模块；所述图像传输模块连接所述云端服务器；所述云端服务器连接所述水表图像识别模块；所述水表图像识别模块连接所述智能水表控制系统；所述智能水表控制系统连接所述水表图像采集模块。
2.根据权利要求1所述的基于图像处理技术的水表自动抄表系统，其特征在于所述的水表图像采集模块包括摄像头。
3.根据权利要求1所述的基于图像处理技术的水表自动抄表系统，其特征在于所述的水表图像识别模块通过模板匹配法进行数字识别。
4.根据权利要求1所述的基于图像处理技术的水表自动抄表系统，其特征在于所述的智能水表控制系统向所述控制水表图像采集模块发送抄表指令，控制所述制水表图像采集模块的图像采集时间；根据收集的识别结果，计算出费用并发送给水表使用者。
5.一种基于图像处理技术的水表自动抄表方法，其特征在于所述的方法包括以下步骤：
步骤一、将带有水表图像采集模块及其摄像头的表盖装配到机械水表上；
步骤二、当智能水表控制系统发出抄表指令后，所述水表图像采集模块对水表进行一次图像采集；
步骤三、通过图像传输模块对图像信息压缩后，标记并将图像数据上传至云端服务器；
步骤四、云端服务器接收到图像数据后，按照图像标记分类存储；
步骤五、当云端服务器接收到全部水表图像后，水表图像识别模块开始依次进行图像识别，通过模板匹配的方法，识别出定位区块中的数字；并将识别结果返回智能水表控制系统；
步骤六、智能水表控制系统根据收集的识别结果，计算出费用并发送给水表使用者。
6.根据权利要求5所述的基于图像处理技术的水表自动抄表方法，其特征在于所述的步骤五中水表图像识别模块通过融合多阈值模糊熵值分割方法进行图像识别，包括以下步骤：
假定水表图像大小为M×N像素，设X＝{xm,n},m＝1,...M；n＝1,...N.则(m,n)处的灰度为xm,n，灰度熵值定义为：
H(xm,n)＝-P(xm,n)lnP(xm,n)
则整幅水表图像的熵值为：
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那么，从计算模糊度的角度，上述xm,n属于目标的隶属度函数为υ(xm,n)，属于背景的隶属度函数为[1-υ(xm,n)]，定义xm,n模糊熵值为：
H(xm,n)＝-υmnlnυmn-(1-υmn)ln(1-υmn)
则整幅水表图像的模糊熵值为：
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将256个灰度级按相等的间隔分为64级或128级，设灰度分级间隔为μ，则组建灰度直方图曲线h(μ)，将二维模糊熵值H(X)分解为一维模糊熵值H(μ)与灰度直方图h(μ)的乘积，即在获得灰度直方图曲线后，用交迭分段方式求出每一段的隶属度函数θ(μ)和每一灰度级μ的平均模糊熵值；
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上述公式中，[a,c]是隶属度函数的带宽，通过模糊熵值，求出隶属度，隶属度即代表该图像属于背景还是属于数字目标，找到具有水表读数数字信息的图像区块，完成图像定位。
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