JP2020087397A - 知能情報読み取り方法、装置とシステム - Google Patents

Abstract

【課題】アクセスが困難な場所に設置された情報表示装置の表示内容を取得し、その中から情報を取得することにより、遠隔で情報を読み取る知能情報読み取り方法、情報読み取り装置及びシステムを提供する。【解決手段】システムは、管理プラットフォームシステム及び端末に設けられた知能情報読み取り装置で構成される。知能情報読み取り装置は、対応する情報表示装置と接続され、休眠状態から復帰すると情報表示装置の表示情報内容の画像を取得し、画像認識分析を実行して情報を取得し、認識分析された後に生成した対応する情報内容を管理プラットフォームシステムに伝送する。画像を伝送する前に、通信品質に応じて動的に画像を複数のセグメントの画像に分割して管理プラットフォームシステムに伝送し、画像認識分析技術は人工知能プログラムで画像認識分析を実行することにより画像中の情報を判断する。【選択図】図２

Description

本発明は情報読み取り技術に関し、特に画像認識分析技術により所定の情報表示装置の情報を読み取る方法、知能情報読み取り装置と関連システムに関する。

生活の中でデータ測定装置は多く存在する。例えば家庭又は会社による電気使用量を測定する電気メーター、水道水使用量を測定する水道メーター、及びガス使用量を測定するガスメーター、さらに周囲の環境温度、湿度、空気品質等を測定するためのデータ測定装置は人々にこれらの情報読み取り装置を通じて生活全体の需要と変化を理解させ、ライフスタイルの転換や省エネの参考になり得る。

測定して得られたデータの一部は関連使用者が料金を支払うのに必要なデータであり、例えば電力会社は電気メーターのデータに従って使用者に電気料金を徴収でき、従来の方式では、電力会社側は人員を派遣して検針し、電気メーターでのデータを会社側のシステムにフィードバックした後、一定期間中の電気使用量が得られることで料金を算出する。もう一つの方式では、使用者はインターネットや電話システムを通じて電力会社に電気メーターでのデータをフィードバックして電気料金を算出させる。水道料金については、同様に、水道会社は人員を派遣して検針する必要もあり、水道メーターでの表示数字に従って使用者に水道料金を徴収する。ガス会社もガスメーターでの表示数字に従って使用者に料金を支払わせ、従来では表示数字を入手できる方式は人員を派遣して検針し、又は使用者が自らインターネットや電話を通じてデータの登録を行う。

従って、いわゆるスマートシティやスマートホームがまだ完全に実現されない多くの環境下で、従来の技術では上記水道メーター、電気メーター、ガスメーター等の情報表示装置での表示情報を効率的に取得できる情報取得解決方案は提案されていない。

本発明の明細書は知能情報読み取り方法、装置とシステムを開示し、この知能情報読み取り装置は従来の情報表示装置に設置される読み取り装置であることが好ましく、その画像ピックアップ機能により情報表示装置の表示内容を取得し、さらに画像認識分析技術によりその中から情報を取得することにより、遠隔で情報を読み取る目的を達成し、関連人員は容易に情報表示装置が設置された場所にアクセスできないことで表示された数字を取得できない問題を好適に解決する。

実施例によれば、情報表示装置の表示内容を読み取るための知能情報読み取り装置を提供する。知能情報読み取り装置は、情報表示装置と接続し、情報表示装置の表示内容の画像を取得可能な位置に位置する。知能情報読み取り装置の主な回路素子はカメラユニット、格納ユニット、通信ユニット、及びマイクロコントロールユニットを含み、当該装置で知能情報読み取り方法を実行する。

知能情報読み取り方法の実施例によれば、方法において、知能情報読み取り装置はまず休眠状態から復帰し、カメラユニットにより情報表示装置の表示内容を示す画像を取得し、次にこの画像について画像認識分析を実行し、画像中の情報を認識分析し、形成された内容を管理プラットフォームシステムに伝送できる。

更に、知能情報読み取り装置において、まず通信品質を評価し、画像が認識分析された後に生成した意味のある内容やその画像の伝送において、通信品質に応じて動的に画像の分割伝送パッケージを調整するように認識分析された内容を伝送するときに、画像を付け加えてもよく、知能情報読み取り装置の装置情報を付け加えてもよい。

更に、知能情報読み取り装置のマイクロコントロールユニット、又は知能情報読み取り装置のインターネット接続のためのインターネット接続装置、又は管理プラットフォームシステムにおいて、人工知能プログラムで画像認識分析を実行し、画像中の数字、文字、符号、図形、色、矢針付方向、オブジェクト分類、オブジェクト形態、オブジェクト位置又はオブジェクト方向等を判断し、認識分析された画像を形成した後に関連する対応意味を有する関連内容を生成する。

知能情報読み取りシステムの実施例によれば、管理プラットフォームシステムを提出し、端末に設けられ、情報表示装置と接続する少なくとも一つの知能情報読み取り装置を含み、情報表示装置の表示内容を示す画像を取得可能な位置に配置されている。

本発明で既定の目的を達するために採用された技術、方法及び効果をより明らかにするために、以下の関連する本発明の詳細な説明、図面を参照することで本発明の目的、特徴と利点をより深くかつ具体的に理解できるが、添付図面はあくまでも参考と説明用にすぎず、本発明に制限をかけるものではない。

知能情報読み取り装置を使用するシーンに係る模式図を示す。 知能情報読み取りシステムのシステム枠組の実施例に係る模式図を示す。 知能情報読み取り装置の回路ブロックの実施例に係る図を示す。 知能情報読み取り方法の実施例に係るフローチャート一を示す。 知能情報読み取り方法の実施例に係るフローチャート二を示す。 知能情報読み取り方法の実施例に係るフローチャート三を示す。 知能情報読み取り方法の実施例に係るフローチャート四を示す。 管理プラットフォームシステムが知能情報読み取り装置を設定する方法の実施例に係るフローチャートを示す。

本発明の明細書は知能情報読み取り方法、知能情報読み取り装置と関連するシステムを開示し、知能情報読み取り装置は所定の情報表示装置で表示された内容を読み取るために設計される。前記情報表示装置は使用量を測定して表示する装置、例えば電気メーター、水道メーターやガスメーターであってもよく、環境に関するデータを測定する装置、例えば温湿度計、空気品質測定器、７セグメントディスプレイ、種々のデジタルディスプレイであってもよく、その他、灯信号、符号表示及び実際かつ具体的に実際の意味を表示可能な情報表示装置や関連する情報表示掲示板であってもよい。知能情報読み取り装置は装置のカメラモジュールによりこれら情報表示装置の表示内容を取得でき、画像の特徴を得て、画像認識分析技術により情報表示装置で表示された数字、文字、符号、図形、色または矢針付方向、オブジェクト分類、オブジェクト形態、オブジェクト位置やオブジェクト方向等を得て、認識分析された画像を形成した後に関連する対応意味を有する関連内容を生成する。従って、前記知能情報読み取り装置の主な目的は従来の情報表示装置で表示された情報内容の画像及び／又は画像中の内容が教示した関連意味を対応する簡単な情報に変換し、ネットワークを通じて後段のプラットフォームシステムに伝送してデータを活用する。

前記知能情報読み取り装置の実施例によれば、画像認識分析技術をもとに設計された読み取り装置であり、その主な目的は情報表示装置で表示された内容を読み取る。このような内容は主に測定、検知や読み取りを行った結果得られるものであるが、他種類の表示装置、例えば７セグメントディスプレイであってもよい。特に、知能情報読み取り装置の適用によれば、長時間待機が必要で、常時オンになる必要性がなく、電池を使用し、低周波数帯域幅の通信技術のみが適用可能な環境で使用される可能性がある。従って、このような条件下で運転される知能情報読み取り装置は常に復帰可能な状態にあり、余分な電力消費を節約し、及びモノのインターネットに適用される低消費電力通信プロトコルを使用し、また遠隔管理の要求に合わせて使用できる。

実施例は知能情報読み取り装置を使用するシーンに係る模式図を示す図１を参照し、図面に示すように、端末に設けられた知能情報読み取り装置一１０２は情報表示装置一１０１に設置され、その他、知能情報読み取り装置二１０４は対応する情報表示装置二１０３に設置され、知能情報読み取り装置一１０２と知能情報読み取り装置二１０４はいずれも通信回路を設け、ＷｉＦｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＬｏＲａ、Ｚｉｇｂｅｅ、ＢＬＥ、ＧＰＲＳ、ＮＢ−ＩｏＴ、ＳｉｇＦｏｘ又は３Ｇ／４Ｇ／５Ｇ等の各種の無線通信回路のためにデータを近端のインターネット接続装置１２に伝送でき、インターネット接続装置１２における管理プラットフォームでデータを表示し、その他、有線ネットワーク方式で、近端のインターネット接続装置１２を通じてインターネット１０に接続し、受け取った情報をネットワークルートによりネットワーク上の指定されたサーバ装置１４に伝送してもよい。

前記実施例によれば、情報表示装置一１０１又は情報表示装置二１０３で表示された内容から明らかになるように、各種の数値や文字情報を示すための数字、文字、符号、図形、色や針位置等の様式であってもよい。知能情報読み取り装置一１０２と知能情報読み取り装置二１０４にカメラ回路及び数値処理の回路が設けられ、情報表示装置一１０１又は情報表示装置二１０３で表示された内容を取得可能で、画像の処理を行った後、その中から情報を認識し、ひいては人工知能技術で画像認識分析を行うことにより、意味のある情報を解釈できる。他の実施例で、これらの画像と認識して得られた情報を所定のコンピュータ装置、例えば知能情報読み取り装置をインターネットに接続する回線上のインターネット接続装置に伝送して解釈し、インターネット接続装置はコンピュータ装置、組み込みシステム、現場でプログラム可能なゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ、ＦＰＧＡ）、又は任意の計算能力及びネットワークによる伝送能力のある装置で実現されてもよく、接続された一つ又は複数の知能情報読み取り装置で生成された画像に基づいて認識と解釈を行ってもよい。もう一つの実施例で画像を、又は認識して得られた内容を付け加えて管理プラットフォームシステムに伝送し、管理プラットフォームシステムで解釈を実行する。

このように、提出した知能情報読み取り装置は従来の情報表示装置の情報を画像化した後に画像認識分析を行うことにより何らかのネットワークを通じて伝播可能なデジタルパッケージを形成し、より効率的に後段のシステムに応用可能で、更なる効果を奏する。例えば、このシステムにより遠隔でそれぞれの家庭の水道水、電気やガスの使用量を取得でき、これにより、人力を節約するだけでなく、直接に料金を算出でき、その他、データの分析を行った上で地域的エネルギーの使用状況を得て、電力分配を提案可能であり、エネルギーの使用を最適化する。

図２は知能情報読み取りシステムのシステム枠組の実施例に係る模式図を示す。

図中で示すシステムは主に管理プラットフォームシステム２０を含み、この管理プラットフォームシステム２０はコンピュータシステムクラスター、サーバで実現されたバックグラウンドシステムで、端末が伝送するデータを格納するためのものであり、データを分析してレポートを生成でき、管理インターフェースをも提供し、リアルタイム監視及び遠隔設備管理の用途に適用できる。システムはネットワーク１０を通じて管理プラットフォームシステム２０に接続された少なくとも一つの知能情報読み取り装置（２１１， ２１３， ２１５）を含む。知能情報読み取り装置（２１１， ２１３， ２１５）は、装置ごとに対応して情報表示装置（２１２， ２１４， ２１６）と接続し、従来の表示情報をデジタル化し、あるいは画像認識分析を加えて実施して情報を得るように情報表示装置（２１２， ２１４， ２１６）の表示内容を示すが画像を取得可能な位置に配置される。これにより直ちに管理プラットフォームシステム２０に伝送できる。

端末に複数の知能情報読み取り装置、例えば知能情報読み取り装置２１１が備えられ、情報表示装置２１２と接続し、情報表示装置２１２の表示内容の画像を取得できる。知能情報読み取り装置２１１はさらにインターネット接続装置一２０１と接続し、取得された画像または認識して得られた内容を、ネットワーク１０を通じて所定の目的地、例えば管理プラットフォームシステム２０に伝送できる。この例で、もう一つのインターネット接続装置二２０２で形成されたサブネットワークで、知能情報読み取り装置２１３は情報表示装置２１４の画像を撮影するためのもので、認識した後にその中から情報を得てもよい。知能情報読み取り装置２１５は情報表示装置２１６で表示された情報を取得するためのもので、同様に、知能情報読み取り装置２１３と２１５はいずれもインターネット接続装置二２０２によりネットワーク１０を通じて管理プラットフォームシステム２０に情報を伝送できる。この実施例で、管理プラットフォームシステム２０はインターネット接続装置一２０１又はインターネット接続装置二２０２の管理インターフェースに組み込まれてもよく、モニター２１０によりインターネット接続装置一２０１又はインターネット接続装置二２０２に接続されて操作される。

前記インターネット接続装置一２０１とインターネット接続装置二２０２は適用された無線通信技術（例えばＷｉＦｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＬｏＲａ、Ｚｉｇｂｅｅ、ＢＬＥ、ＧＰＲＳ、ＮＢ−ＩｏＴ、ＳｉｇＦｏｘ又は３Ｇ／４Ｇ／５Ｇ）に従ってネットワークアクセスポイント（Ａｃｃｅｓｓ Ｐｏｉｎｔ、ＡＰ）、ゲートウェイ（Ｇａｔｅｗａｙ）、コンセントレータ（Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｏｒ）として運用されてよく、又は基地局（Ｂａｓｅ ｓｔａｔｉｏｎ）等であってよい。

一実施例で、管理プラットフォームシステム２０は各端末情報表示装置の表示内容を取得した後、測定データを例に、関連人員がモニター２１０により直ちに監視・管理・分析を行い、及び各種のデータを操作でき、過去に必ず人員を派遣して検針や通報する方式を改善できる。

次に、図３は知能情報読み取り装置の回路ブロックの実施例に係る図を示す。

該図で示す知能情報読み取り装置３０の主な素子はマイクロコントロールユニット３０１、カメラユニット３０３、格納ユニット３０５、通信ユニット３０７や電源管理ユニット３０９等の回路素子、及びマイクロコントロールユニット３０１で実行されたソフトウェアプログラムを含み、一実施例での機能に従って画像処理モジュール３１１、データ処理モジュール３１２、人工知能モジュール３１３やインターフェースモジュール３１４に区分される。そのうちインターフェースモジュール３１４はカメラユニット３０３、格納ユニット３０５、通信ユニット３０７や電源管理ユニット３０９等の回路素子と接続するためのもので、マイクロコントロールユニット３０１をこれらの回路素子と通信させる。

知能情報読み取り装置３０のカメラユニット３０３は情報表示装置の画像、特に好適な画像を取得するためのレンズ、イメージセンサー等のハードウェア素子を含み、知能情報読み取り装置３０が情報表示装置と接続すると、知能情報読み取り装置３０が譲歩表示装置の表示内容を示す画像を取得可能な位置に配置されるように設計される。つまり、カメラユニット３０３はスムーズに情報表示装置の画像を取得できるようにし、情報表示装置の様式に合わせて知能情報読み取り装置３０の構造設計を行ってもよい。

知能情報読み取り装置３０の格納ユニット３０５はカメラユニット３０３により取得された画像を格納するためのもので、装置で直接に画像認識分析を実行すれば、格納装置３０５は画像が認識分析された後に生成した内容を格納する機能を果たす。

知能情報読み取り装置３０の通信ユニット３０７は所定の通信プロトコルを実行し、画像を、又は画像が認識分析された後に生成した内容を付け加えて所定の目的地に伝送できる。知能情報読み取り装置３０が電池で供電されると、通信ユニット３０７及び知能情報読み取り装置３０は節電設定により稼働しないときに休眠状態に入り、或いはオフになる。

知能情報読み取り装置３０の電源管理ユニット３０９は節電運転の計画により装置を休眠や復帰させるように制御し、及び運行時の電力を提供する。

知能情報読み取り装置３０のマイクロコントロールユニット３０１は上記カメラユニット３０３、格納ユニット３０５、通信ユニット３０７及び電源管理ユニット３０９と電気的に接続し、知能情報読み取り装置３０はマイクロコントロールユニット３０１で知能情報読み取り方法を実行できる。

マイクロコントロールユニット３０１で幾つかのソフトウェアプログラムは運行し、それぞれが画像処理モジュール３１１、データ処理モジュール３１２、人工知能モジュール３１３やインターフェースモジュール３１４で実施される。

知能情報読み取り装置３０は電源管理ユニット３０９の制御下で、稼働しない時に最小電流で待機し、情報を生成し或いは所定の指令を受け取ったとき、休眠状態から復帰されてもよい。電源管理ユニット３０９は知能情報読み取り装置３０の電池や外付け電源（例えばＵＳＢによる外部電源への接続、又はＡＣ電源）による運行を管理する。

開始した直後に、カメラユニット３０３により情報表示装置の表示内容を示す画像を取得し、次に画像処理モジュール３１１により処理カメラユニット３０３による撮影内容を処理して画像を形成し、画像に興味領域（Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ、ＲＯＩ）があると判断する。次に画像に画像認識分析を実行し、光学的文字認識技術（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、ＯＣＲ）の他、この例で示した人工知能モジュール３１３で画像中の情報を認識分析してもよく、例えば画像中の文字、図形及びこのような意味のある情報を認識し、画像が認識分析された後に生成した内容を形成するようにする。

知能情報読み取り装置３０のデータ処理モジュール３１２は各種の情報を処理するソフトウェアプログラムで、画像を複数のセグメントの画像に分割してネットワークパッケージ等を形成してよく、さらに、通信品質に応じて再生に適合なネットワークパッケージを生成し、通信ユニット３０７により画像が認識分析された後に生成した内容を伝送し、或いは画像そのものを付け加え、又は知能情報読み取り装置３０の装置情報を付け加えて伝送する。

図４は知能情報読み取り方法の実施例に係る主なフローチャートを示す。

処理を開始した直後に、知能情報読み取り装置はタイマー（ｔｉｍｅｒ）で設定された時間又は管理プラットフォームシステムの指令により休眠状態から復帰され、知能情報読み取り装置のカメラユニットにより情報表示装置の表示内容を取得し、情報を示す画像を形成する（工程Ｓ４０１）。その中に興味領域（ＲＯＩ）を予め設定してよく、知能情報読み取り装置で運行される画像認識分析技術により何らかの予め設定されたテンプレート（ｔｅｍｐｌａｔｅ）又はモデル（ｍｏｄｅｌ）で興味領域があると判断してよい。

次に、撮影された情報の画像に画像認識分析を行い（工程Ｓ４０３）、画像中の情報を認識分析し、画像が認識分析された後に生成した内容を形成し（工程Ｓ４０５）、その後、知能情報読み取り装置の通信ユニットにより画像が認識分析された後に生成した内容を伝送する（工程Ｓ４０７）。その他、生成された画像を伝送してもよく、その方策は通信品質に応じて伝送方法を決定し、例えば：第１に、識別された内容のみを伝送し、例えば数字、文字、符号、図形、色及び／又は針位置であり；第２に、同時に画像から認識された内容を伝送し；第３に、所定の画像伝送方式を決定し、例えばセグメント分割伝送によるものであり；及び第４に、同時に画像、識別された内容、装置識別情報（使用者、位置を識別するため）及び関連する装置情報等を伝送する。

図５に示す知能情報読み取り方法の他の実施例に係るフローチャートによれば、このフローチャートは工程Ｓ５０１で開始し、知能情報読み取り装置が復帰されると、例えば工程Ｓ５０３で、カメラユニットにより情報表示装置の情報を撮影し、情報の画像を取得する。その中で、例えば工程Ｓ５０５で、知能情報読み取り装置はソフトウェアプログラムで興味領域があると判断し、ピックアップ可能な範囲を興味領域のある画像のみに限定させる。このように伝送する画像のサイズを小さくすることができる。

更なる実施方式で、例えば工程Ｓ５０７で、知能情報読み取り装置で実行されたソフトウェアプログラムは内容（画像、認識された内容）を伝送するに先立って現在の無線通信品質を取得し、中でも受信信号強度（Ｒｅｃｅｉｖｅｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ、ＲＳＳＩ）又は信号雑音比（Ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−ｎｏｉｓｅ ｒａｔｉｏ、ＳＮＲ）を取得することを含む。もし有線ネットワークで内容を伝送すれば、パッケージにより有線ネットワークの伝送状態を取得できる。このように、通信品質を判断でき、画像を処理する時、画像を複数のセグメントに分割し、これらのデータセグメントが一定のサイズであってもよい。或いは一実施例で、通信品質に応じて動的にセグメントのサイズを決定し画像が複数のセグメントの画像に分割されてよい。例えば工程Ｓ５０９で、通信ユニットによりこれらの複数のセグメントの画像を、又は装置情報、例えば電池残量、電池運転情報、装置運転状態、エラーコード及び／又は装置情報等を付け加えて伝送する。その後、知能情報読み取り装置は再び休眠状態に入る（工程Ｓ５１１）。

ちなみに、知能情報読み取り装置の情報伝送方式は管理プラットフォームシステムに伝送した後、管理プラットフォームシステムからの応答を得る必要があり（例えばＡＣＫパッケージ）、伝送に成功したことが確認された後に休眠状態に入り、又は、知能情報読み取り装置は伝送した後に管理プラットフォームシステムがこの情報を受け取ったか否かを確認する必要がない。

図６は知能情報読み取り方法を示すもう一つの実施例に係るフローチャートである。

同様に、開始した直後に、タイミングの設定又は管理プラットフォームシステムの指令により知能情報読み取り装置は復帰され（工程Ｓ６０１）、情報表示装置から情報の画像を取得し始め（工程Ｓ６０３）、興味領域に対し画像を取得してもよく（工程Ｓ６０５）。この例で、特に知能情報読み取り装置そのものに組み込まれたハードウェアとソフトウェアプログラムにより画像認識分析を実行し（工程Ｓ６０７）、これによって画像から認識された内容を生成する（工程Ｓ６０９）。

一実施例によれば、装置内で画像認識分析を実行し、その目的はまず情報の画像について画像認識分析技術により情報表示装置で表示された情報の中の特徴付け情報を判断し、組み込まれた対比テンプレートの情報により分析を行って意味のある情報に変換する。その中でも特に人工知能の画像認識分析技術を援用できる。例えば、知能情報読み取り装置内の演算回路（例えば上記マイクロコントロールユニット）に人工知能モジュールが設けられて人工知能演算を行う（例えば図３、３１３）。その中でもカーネルが予め知能情報読み取り装置に設計されたとき、予め外部コンピュータでマシンラーニング及びディープラーニング等の人工知能演算法の方式により、一般に情報表示装置で情報を表示する樣式、例えば数字、文字、符号、図形、色針、矢針付方向、オブジェクト分類、オブジェクト形態、オブジェクト位置及び／又はオブジェクト方向等を学習して人工知能数学モデルを形成する。該モデルは重み値、対比テンプレート等であってもよく、速やかに画像を認識分析した後に関連する対応意味のある関連内容を生成するためのものである。これらの人工知能数学モデルが人工知能モジュールに組み込まれると、該カーネルは人工知能技術で、該予め分析された人工知能数学モデルを演算することにより速やかに画像に含まれる情報を認識分析できる。このような方法は端末における限られた計算環境下で、速やかに画像が呈した関連内容を認識分析でき、速やかな分析並びに節電効果を達成できる。この方法は同時にインターネット接続装置及びクラウドサーバ環境で運転されてもよい。

その後、工程Ｓ６１１で、知能情報読み取り装置は通信品質に応じて画像が認識分析された後に生成した内容を、又は原画像を含んで、又は電池残量、電池運転情報、装置運転状態、エラーコード及び／又は装置情報等の装置情報を付け加えて管理プラットフォームシステムに伝送する。完了した後、装置は再び休眠状態に入る（工程Ｓ６１３）。

次に、例えば図７が示す知能情報読み取り方法の実施例に係るフローチャートのように、この例で上記図５と図６の実施例に係るフローをまとめる。フローの開始前に、知能情報読み取り装置は一般に休眠状態にあり、待機をサポートするために必要な電力のみを提供され、その中でもマイクロコントロールユニットはタイマーに設定されたタイミングにより復帰され、又は遠隔管理プラットフォームシステムから下した指令により復帰されてもよい。

フローの始めに、知能情報読み取り装置は復帰され（工程Ｓ７０１）、情報の画像を取得し始め（工程７０３）、選択的に興味領域のある画像をピックアップし（工程Ｓ７０５）、その後、装置内の処理プログラムにより画像認識分析を実行し（工程Ｓ７０７）、画像認識分析技術は光学的文字認識技術又は人工知能技術を採用して認識分析を行い、その後、画像から認識された内容を生成してもよい（工程Ｓ７０９）。

生成された情報の画像は必要に応じて分割されてよく（工程Ｓ７１１）、特に通信品質により画像の分割方式を決定してよく、伝送方式を決定することも含まれ、伝送された画像は情報表示装置パネルの全体画像、又は興味領域のある画像であってもよい。次に分割された画像及び／又は認識分析した後に生成された意味のある文字を、又は装置情報を付け加えて管理プラットフォームシステムに伝送し（工程Ｓ７１３）、その後、装置は再び休眠状態に入る（工程Ｓ７１５）。

一実施例によれば、上述した内容のように、知能情報読み取り装置の休眠時間は予め設定された設定値であってもよく、又は管理プラットフォームシステムから無線通信技術により休眠時間の設定指令を伝送してもよい。遠隔で知能情報読み取り装置のパラメータを設定する技術について、図８に示す管理プラットフォームシステムが知能情報読み取り装置を設定する方法の実施例に係るフローチャートを参照する。このように、知能情報読み取り装置は二種類の休眠状態の設定方法があると分かる。

採用された管理プラットフォームシステムのシステム枠組について、図２の模式図を参照する。管理プラットフォームシステムは複數個の知能情報読み取り装置から伝送された画像が認識分析された後に生成した内容を受け取るためのものである。又は所定の装置で画像分析認識を実行し、例えば上記インターネット接続装置が画像が認識分析された後に生成した内容を管理プラットフォームシステムに伝送する。その他、又は管理プラットフォームシステムで画像を受け取った後に管理プラットフォームシステムにより画像認識分析を行う。

例えば図８に示すフローのように、管理プラットフォームシステムは全ての端末知能情報読み取り装置の識別情報と運行状態を把握し、さらに、端末知能情報読み取り装置に管理プラットフォームシステムからの指令を処理するためのソフトウェアプログラムが組み込まれる。この例でフローの始めに例えば工程Ｓ８０１のように、管理プラットフォームシステムは複数個の端末知能情報読み取り装置を管理する一つの管理プラットフォームを実行させ、個別、一部又は全部の知能情報読み取り装置に対しパラメータを設定できる（工程Ｓ８０１）。パラメータは、装置内の人工知能モジュールの運転パラメータ、電源管理ユニットのタイミングパラメータや画像取得用パラメータ、ネットワークの設定等を含んでよい。そしてネットワークで伝播される設定パッケージを作成する（工程Ｓ８０３）。

次に、例えば工程Ｓ８０５で、知能情報読み取り装置の識別情報、ネットワークアドレスと伝送経路により、設定パッケージはネットワーク、インターネット接続装置を通じて知能情報読み取り装置に伝送され、そして設定パッケージを受け取って設定を実行できるように指令により知能情報読み取り装置は復帰される（工程Ｓ８０７）。

従って、上述した知能情報読み取り装置の実施例によれば、情報を表示可能な各種類の情報表示装置を読み取るための知能装置であり、それ自身は画像ピックアップ、画像認識分析と通信能力を備える装置で、表示された情報を意味のある情報に変換し、さらに遠端管理プラットフォームシステムはデータの収集、レポートの作成、データの分析を行うことができるようにし、従来の普通のディスプレイが達成できない効果を奏する。

以上はあくまでも本発明の好適な実現可能な実施例にすぎず、これにより本発明の特許請求の範囲を制限するためのものではなく、それゆえに、勿論、本発明の明細書及び図示内容からの等価的構造変化は同様に本発明の範囲内に含まれる。

１０ ネットワーク
１２ インターネット接続装置
１０１ 情報表示装置一
１０２ 知能情報読み取り装置一
１０３ 情報表示装置二
１０４ 知能情報読み取り装置二
１４ サーバ装置
２０ 管理プラットフォームシステム
２１０ モニター
２０１ インターネット接続装置一
２１１ 知能情報読み取り装置
２１２ 情報表示装置
２０２ インターネット接続装置二
２１３ 知能情報読み取り装置
２１４ 情報表示装置
２１５ 知能情報読み取り装置
２１６ 情報表示装置
３０ 知能情報読み取り装置
３０１ マイクロコントロールユニット
３１１ 画像処理モジュール
３１２ データ処理モジュール
３１３ 人工知能モジュール
３１４ インターフェースモジュール
３０３ カメラユニット
３０５ 格納ユニット
３０７ 通信ユニット
３０９ 電源管理ユニット
Ｓ４０１〜Ｓ４０７ 工程（知能情報読み取りフロー一）
Ｓ５０１〜Ｓ５１１ 工程（知能情報読み取りフロー二）
Ｓ６０１〜Ｓ６１３ 工程（知能情報読み取りフロー三）
Ｓ７０１〜Ｓ７１５ 工程（知能情報読み取りフロー四）
Ｓ８０１〜Ｓ８０７ 工程（管理プラットフォームシステムが知能情報読み取り装置を設定するフロー）

Claims (20)

1. 情報表示装置の表示内容を読み取るための知能情報読み取り装置であって、
   該知能情報読み取り装置は、該情報表示装置と接続し、該情報表示装置の表示内容を示す画像を取得可能な位置に設置され、
   前記知能情報読み取り装置は、
   前記情報表示装置の前記画像を取得するためのカメラユニットと、
   前記画像、及び当該画像が認識分析された後に生成された内容を格納するための格納ユニットと、
   前記画像、又は当該画像に該画像が認識分析された後に生成された内容が付け加えられたものを伝送する通信ユニットと、
   前記カメラユニット、前記格納ユニット及び前記通信ユニットを電気的に接続し、知能情報読み取り方法を実行するためのマイクロコントロールユニットと、
   を含み、前記知能情報読み取り方法は、
   当該知能情報読み取り装置を休眠状態から復帰させ、該カメラユニットにより前記情報表示装置の表示内容を示す前記画像を取得するステップと、
   前記画像について画像認識分析を実行し、当該画像中の情報を認識し、当該画像が認識分析された後に生成された内容を生成するステップと、
   通信品質に応じて、前記通信ユニットにより前記画像が認識分析された後に生成された内容、当該内容に前記画像が付け加えられたもの、又はさらに当該内容に前記画像と前記知能情報読み取り装置の装置情報とが付け加えられたものを、伝送するステップと、を含むことを特徴とする、知能情報読み取り装置。
2. 前記知能情報読み取り装置は、前記画像が認識分析された後に生成された内容、又は前記内容に前記画像が付け加えられたものを、伝送する前に、受信信号強度又は信号騒音比に基づいて前記通信品質を判断する、請求項１に記載の知能情報読み取り装置。
3. 前記マイクロコントロールユニットのデータ処理プログラムは、前記通信品質に応じて動的に前記画像を複数のセグメントの画像に分割し、前記通信ユニットにより前記複数のセグメント画像を伝送する、請求項２に記載の知能情報読み取り装置。
4. 前記マイクロコントロールユニットで画像認識分析を実行し、人工知能プログラムで前記画像中の数字、文字、符号、図形、色又は矢針付方向、オブジェクト分類、オブジェクト形態、オブジェクト位置又はオブジェクト方向を判断し、認識分析された画像を形成した後に関連する対応意味を有する関連内容を生成する、請求項１に記載の知能情報読み取り装置。
5. 前記知能情報読み取り装置は前記通信ユニットによりインターネット接続装置と接続し、前記インターネット接続装置によりネットワークを通じて管理プラットフォームシステムと接続し、前記管理プラットフォームシステムにより前記画像が認識分析された後に生成された内容、前記画像、又は前記装置情報を格納する、請求項１に記載の知能情報読み取り装置。
6. 前記知能情報読み取り装置を前記休眠状態に入らせ当該休眠状態から復帰させるプログラムを制御する電源管理ユニットをさらに含む、請求項１から５のいずれか１項に記載の知能情報読み取り装置。
7. 知能情報読み取り方法であって、
   知能情報読み取り装置を休眠状態から復帰させ、当該知能情報読み取り装置のカメラユニットにより情報表示装置の表示内容を示す画像を取得し、前記知能情報読み取り装置を前記情報表示装置と接続し、前記情報表示装置の表示内容を示す画像を取得可能な位置に設置するステップと、
   前記画像について画像認識分析を実行し、前記画像中の情報を認識し、画像が認識分析された後に生成した内容を形成するステップと、を含む、知能情報読み取り方法。
8. 前記知能情報読み取り装置のマイクロコントロールユニットにより画像認識分析を実行する、請求項７に記載の知能情報読み取り方法。
9. 前記知能情報読み取り装置はインターネット接続装置によりネットワークを通じて管理プラットフォームシステムと接続し、前記知能情報読み取り装置で前記画像を前記インターネット接続装置に伝送した後、前記インターネット接続装置で画像認識分析を実行し、画像が認識分析された後に生成した内容を前記管理プラットフォームシステムに伝送する、請求項７に記載の知能情報読み取り方法。
10. 前記知能情報読み取り装置はインターネット接続装置によりネットワークを通じて管理プラットフォームシステムと接続し、前記知能情報読み取り装置で前記画像を前記管理プラットフォームシステムに伝送した後、前記管理プラットフォームシステムで画像認識分析を実行し、前記画像が認識分析された後に生成した内容を形成する、請求項７に記載の知能情報読み取り方法。
11. 前記知能情報読み取り装置は前記画像を伝送する前に、受信信号強度又は信号騒音比により通信品質を判断し、前記通信品質に応じて動的に前記画像を複数のセグメントの画像に分割し、通信ユニットにより前記複数のセグメントの画像を伝送する、請求項７から１０のいずれか１項に記載の知能情報読み取り方法。
12. 前記通信品質に応じて、前記通信ユニットにより前記画像を認識分析された後に生成した内容、前記内容に前記画像が付け加えられたもの、又はさらに前記内容に前記画像と前記知能情報読み取り装置の装置情報とが付け加えられたものを、画像が認識分析された後に生成した管理プラットフォームシステムに伝送する、請求項１１に記載の知能情報読み取り方法。
13. 前記画像認識分析において、人工知能プログラムにより前記画像中の数字、文字、符号、図形、色又は矢針付方向、オブジェクト分類、オブジェクト形態、オブジェクト位置又はオブジェクト方向を判断し、認識分析された画像を形成した後に関連する対応意味を有する関連内容を生成する、請求項７から１０のいずれか１項に記載の知能情報読み取り方法。
14. 知能情報読み取りシステムであって、
    各知能情報読み取り装置を管理する管理インターフェースを提供する管理プラットフォームシステムと、
    ネットワークを通じて該管理プラットフォームシステムと接続された少なくとも１つの前記知能読取装置とを含み、該知能情報読み取り装置は対応する情報表示装置と接続し、該情報表示装置の表示内容を示す画像を取得可能な位置に配置され、
    該知能情報読み取りシステムは知能情報読み取り方法を運行し、前記知能情報読み取り方法は、
    前記知能情報読み取り装置を休眠状態から復帰させ、前記知能情報読み取り装置のカメラユニットにより前記情報表示装置の表示内容を示す画像を取得するステップと、
    前記画像について画像認識分析を実行し、前記画像中の情報を認識し、画像が認識分析された後に生成した内容を形成するステップと、を含む、知能情報読み取りシステム。
15. 前記知能情報読み取り装置のマイクロコントロールユニットにより画像認識分析を実行する、請求項１４に記載の知能情報読み取りシステム。
16. 前記知能情報読み取り装置はインターネット接続装置により前記管理プラットフォームシステムと接続し、前記知能情報読み取り装置で前記画像を前記インターネット接続装置に伝送した後、前記インターネット接続装置で画像認識分析を実行し、画像が認識分析された後に生成した内容を前記管理プラットフォームシステムに伝送する、請求項１４に記載の知能情報読み取りシステム。
17. 前記知能情報読み取り装置で前記画像を前記管理プラットフォームシステムに伝送した後、前記管理プラットフォームシステムで画像認識分析を実行し、前記画像が認識分析された後に生成した内容を形成する、請求項１４に記載の知能情報読み取りシステム。
18. 前記知能情報読み取り装置は前記画像を伝送する前に、受信信号強度又は信号騒音比により通信品質を判断し、前記通信品質に応じて動的に前記画像を複数のセグメントの画像に分割し、通信ユニットにより前記複数のセグメントの画像を伝送する、請求項１４から１７のいずれか１項に記載の知能情報読み取りシステム。
19. 前記通信品質に応じて前記知能情報読み取り装置の通信ユニットにより前記画像が認識分析された後に生成した内容を、又は前記画像を付け加え、又は前記知能情報読み取り装置の装置情報を付け加えて管理プラットフォームシステムに伝送する、請求項１８に記載の知能情報読み取りシステム。
20. 前記画像認識分析において、人工知能プログラムで前記画像中の数字、文字、符号、図形、色又は矢針付方向、オブジェクト分類、オブジェクト形態、オブジェクト位置又はオブジェクト方向等を判断し、認識分析された画像を形成した後に関連する対応意味を有する関連内容を生成する、請求項１４から１７のいずれか１項に記載の知能情報読み取りシステム。

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