OCR产业应用实战:多类别电表读数识别方案详解
用户已被禁言 发布于2022-03 浏览:1020 回复:4
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最后编辑于2022-04

我国电力行业发展迅速,电表作为测电设备经历了普通电表、预付费电表和智能电表三个阶段的发展。在产业场景中,表的种类多达十几种,过去依赖人工抄表,成本很高。如果能够采集到大量电表图片,借助人工智能技术批量检测和识别,将会大幅提升效率
本次飞桨产业实践范例库开源电表读数识别场景应用,提供了从数据准备、技术方案、模型训练优化,到模型部署的全流程可复用方案,降低产业落地门槛。

⭐项目链接⭐
https://github.com/PaddlePaddle/awesome-DeepLearning
所有源码及教程均已开源,欢迎大家使用,star鼓励~

基于深度学习技术,实现电表读数识别

本场景要解决多类别电表识别任务,从技术上需要对多种类别的电表表数和表号进行检测再识别,从数据到模型面临着多重问题。

项目难点:

  • 在数据方面,电表种类多、数据少、拍摄角度多样且部分数据反光严重。
  • 如何从零标注电表数据,选择何种标注软件能够最快速度构建数据集?
  • 技术路线的选择也面临多方面的问题,例如是通过文字检测来反向微调,还是通过目标检测从零训练?

本项目将一一解决这些难点。

项目方案:
基于上述难点,飞桨开发者技术专家不断进行尝试,最终选用了飞桨文字识别套件PaddleOCR中的PP-OCR模型进行了微调与优化,其检测部分基于DB的分割方法实现,直接解决了电表数据中的倾斜问题,通过再造数据集来扩充识别数据集,训练识别模型。PP-OCR模型经过大量实验,其泛化性也足以支撑复杂垂类场景下的效果。

在数据标注工具上,使用PPOCRLabel实现半自动标注,内嵌PP-OCR模型,一键实现机器自动标注,且具有便捷的修改体验。支持四点框、矩形框标注模式,导出格式可直接用于PaddleOCR训练,标注效率显著提升。

方案优化:
在优化方面,首先对PP-OCR模型的检测部分进行初步微调,然后通过对数据的进一步分析,发现原始图像分辨率较大,进而调整EastRandomCropData的尺寸,放大输入模型前的图像尺度。通过CopyPaste数据增强解决数据量小的问题,并且根据实际情况调小学习率。

项目效果:
最终在评测数据集上从原先的Hmeans=0.3优化到0.85。除此之外,本项目也尝试了一部分目标检测算法。具体的优化过程和详细解释,欢迎大家关注直播!

微调前后对比

 部署方面使用飞桨原生推理库Paddle Inference完成,满足用户批量预测、数据安全性高、延迟低的需求,快速在本地完成部署方案。
 

产业实践范例教程,助力企业跨越AI落地鸿沟

飞桨产业实践范例,致力于加速AI在产业落地的前进路径,减少理论技术与产业应用的差距。范例来源于产业真实业务场景,通过完整的代码实现,提供从数据准备到模型部署的方案过程解析,堪称产业落地的“自动导航”。

  • 真实产业场景:与实际具有AI应用的企业合作共建,选取企业高频需求的AI应用场景如智慧城市-安全帽检测、智能制造-表计读数等;
  • 完整代码实现:提供可一键运行的代码,在“AI Studio一站式开发平台”上使用免费算力一键Notebook运行;
  • 详细过程解析:深度解析从数据准备和处理、模型选择、模型优化和部署的AI落地全流程,共享可复用的模型调参和优化经验;
  • 直达项目落地:百度高工手把手教用户进行全流程代码实践,轻松直达项目POC阶段。

精彩课程预告

为了让小伙伴们更便捷地应用电表读数范例教程,我们邀请了飞桨开发者技术专家于3月3日20:30-21:00为大家深度解析从数据准备、方案设计到模型优化部署的开发全流程,手把手教大家进行代码实践。
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共4条回复 最后由用户已被禁言回复于2022-04
#5baby我是耿耿回复于2022-03

很实用啊。

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#4头头不可一世回复于2022-03

可以的。学习一下很不错。。。

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#31虚空藏1回复于2022-03

非常想学习

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#2用户已被禁言回复于2022-03

非常想学习

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