传统的电能表底度示数读取方式多依赖于人力操作,这种方式不仅效率低下,且易出错.在大规模、高密度的用电环境下,人工读取电能表底度示数的难度和成本均会大幅度增加.鉴于此,本文提出一种基于人工智能的电能表底度示数快速识别方法.首先,进行电能表底度示数图像的预处理,以显著提升图像质量,为后续的特征提取和识别工作奠定坚实基础.其次,运用人工智能技术构建示数快速识别模型,该模型在保持较高检测准确率的同时,能够减少网络参数量和计算量,从而加快识别速度.最后,实现电能表底度示数的智能识别,显著提高读数效率和准确性,为能源管理和智能电网建设提供重要支撑.实验结果表明,基于人工智能的电能表底度示数快速识别方法能够准确识别电能表底度的示数,而传统方法存在较大的识别误差,从而验证了该方法的可行性和优越性.
NETL
NSTL
万方数据
