01 背景介紹

“表”是生活中的隨處可見的一種設備。常見的“表”包括了家用電表，水表等設備；除此之外，還有工頻場強計等“表”。受制于由于受到區域因素以及技術因素的制約，并非每種“表”都能夠進行數據的自動采集，從而只能通過人工手動抄表。

這種數據采集工作一方面較為費事和枯燥，另一方面，長時間工作帶來的會導致工作人員疲勞，從而產生抄錄錯誤。通過人工智能技術構造自動化的抄表流程能夠極大的克服上述問題，提高工作效率。

相關工作

迄今為止，已經有許多關于電表讀數的優秀項目出現，這些項目大都依賴于對特定場景的模型訓練（包括微調）。 例如：

【PaddlePaddle+OpenVINO】電表檢測識別模型的部署

OpenVINO meter reader

但對于抄表工作的業務場景而言，具有以下特點：

無法準備大量的徹底貼合業務場景的數據集

待抄錄的“表”中的內容是文字，而非進度條或儀表盤

基于開放數據訓練得到的OCR模型能夠識別到“表”中的內容

因而，對于一些較為規整的“表”，我們完全可以基于開源OCR模型進行零微調的抄表工作。

技術方案

本項目提供了有一種無需額外訓練的抄表器，只需要人為指定一些和布局有關的配置信息，即可實現表中數據的記錄。 總體流程如下：

配置圖片中屏幕區域的坐標值。（這些坐標值也可以通過cv2的拐點檢測或深度學習進行獲?。?/p>

對圖片進行預處理（仿射變換）

配置待識別的元素對應的坐標，并裁剪對應的區域

如有需要，可以對裁剪下來的區域進行預處理

基于OpenVINO進行文字識別

結構化輸出信息

如有需要，對輸出結果進行進一步精煉

目錄

背景介紹

圖片預處理

基于OpenVINO加載PaddleOCR識別模型進行預測

結構化輸出與后處理

02 圖片預處理

由于本項目是一個零微調的項目，因此，為了保證識別模型的有效性，需要人工對齊輸入信息。

修正傾斜的圖片，將圖片中的屏幕區域修正到指定的大小

根據從說明書等地方獲取到的設備信息，設定待識別的區域在屏幕上的布局

修正圖片

以下列圖片為例，本節展示如何將圖片從傾斜的狀態，修正為正面觀眾的狀態。

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03 基于OpenVINO加載PaddleOCR識別模型進行預測

文字識別模型（PaddleOCR）

PaddleOCR 是PaddlePaddle的文字識別套件。迄今為止，PaddleOCR已經提供了許多復用性強的預訓練模型。在本項目中使用的預訓練模型是Chinese and English ultra-lightweight PP-OCR model (9.4M)。更多的信息請參考PaddleOCR Github或PaddleOCR Gitee。

一個標準的OCR流程包括了文字檢測和文字識別，對于本項目來說，文字檢測工作已經通過人工配置的方式解決了，因此，只需要進行文字識別即可。

OpenVINO簡介

OpenVINO作為Intel原生的深度學習推理框架，可以最大化的提升人工智能神經網絡在Intel平臺上的執行性能，實現一次編寫，任意部署的開發體驗。OpenVINO在2022.1版本后，就可以直接支持飛槳模型，大大提升了模型在Intel異構硬件上的推理性能與部署便捷性，帶來更高的生產效率，更廣闊的兼容性以及推理性能的優化。

獲取模型

基于OpenVINO加載PaddleOCR

使用OpenVINO加載Paddle模型無需經過任何轉換，只需要:

創建環境

讀取模型

生成推理接口

文字識別

依舊對于上述示例圖片，希望結構化輸出以下內容：[{"Info_Probe":""}, {"Freq_Set":""}, {"Freq_Main":""}, {"Val_Total":""},{"Val_X":""}, {"Val_Y":""}, {"Val_Z":""}, {"Unit":""}, {"Field":""}]。輸出示例如下圖所示：

配置布局

首先，需要基于仿射變換的結果，配置各個元素在圖片上的布局。這個配置對于同一批表來說是固定的。

文字識別的預處理函數

?

文字識別的后處理函數

用于將文字識別的結果進行解碼，轉化為漢字

?

基于OpenVINO進行文字識別

下面以Freq_Set為例，進行文字識別



100H2實時值

結構化輸出與后處理

上面的邏輯已經完成了使用OpenVINO加載PaddleOCR并進行預測，但實際上由于整個模型沒有進行微調，所以對于當前的業務場景來說可能不夠完美，這個時候可以通過一些簡單的邏輯進行處理，比如，對于示例圖片中，H2必然是不存在的，這個地方可以直接通過replace替換為HZ。

簡單來說，對于示例圖片的這種表，可以定義如下后處理函數：

全流程一鍵運行

為了方便運行，這里也提供了一個封裝好的函數

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審核編輯：劉清