АЛГОРИТМ РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПРИБОРОВ УЧЕТА ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ
DOI:
https://doi.org/10.22213/2410-9304-2017-4-42-48Ключевые слова:
обработка изображений, распознавание образов, машинное обучение, детектор Канни, преобразование Хафа, Хаар-классификаторыАннотация
Работы по распознаванию изображений с приборов учета электроэнергии проводятся в рамках совместного проекта филиала Удмуртэнерго ПАО «МРСК Центра и Приволжья» и ИжГТУ имени М. Т. Калашникова по разработке автоматизированной системы «Мобильный энергоучет». При рассмотрении вопроса измерения количества потребляемой энергии в условиях, когда полная замена устаревших приборов на автоматизированные информационно-измерительные системы коммерческого учета в короткий срок невозможна, возникает необходимость в автоматизированной верификации показаний. Автоматизация проверки корректности снятия показаний позволяет увеличить точность измерения отпуска электроэнергии, что в свою очередь ведет к уменьшениям убытков. Для достижения данной цели используются фотографии приборов учета, сделанные контролерами на терминал. Изображения обрабатываются алгоритмом, который распознает показания приборов, и далее заносятся в базу данных потребления электроэнергии. Перед распознаванием изображение анализируется на предмет расположения объектов с последующим исправлением искажений. Процесс предобработки состоит из нескольких этапов нахождения контуров объектов и их изменения. Для этого используются детектор Канни, преобразования Хафа, а также аффинные преобразования для корректировки положения объектов на изображении. Данный метод в дальнейшем позволяет более точно извлекать искомую информацию. В алгоритме распознавания используется метод Виолы - Джонса, который эффективен при работе с большим количеством данных на маломощных вычислительных машинах. Также данный метод прост в использовании, что позволяет в короткие сроки адаптироваться к появлению новых видов приборов учета с ранее неучтенными элементами при обучении. Описанный процесс обработки информации позволяет быстро обрабатывать большой массив информации с достаточной точностью, что позволяет увеличить достоверность данных при учете отпускаемой электроэнергии.Библиографические ссылки
Автоматизированный учет электроэнергии в бытовом секторе / С. В. Вологдин, Е. К. Бусыгин, И. Д. Шушков, П. И. Рябов, К. В. Брицын // Фундаментальные и прикладные научные исследования: актуальные вопросы, достижения и инновации : сборник статей Международной научно-практической конференции. Пенза: Наука и просвещение, 2016. С. 84-88.
Fisher R., Perkins S., Walker A. Canny Edge Detector. URL: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/ canny.htm (дата обращения: 05.10. 2017).
Дегтярева А., Вежневец В. Преобразования Хафа. URL: http://ict.informika.ru/ft/002407/num1degt.pdf (дата обращения: 05.10.2017).
Kaiqi C. Study of Viola-Jones Real Time Face Detector. URL: https://web.stanford.edu/class/cs231a/ prev_projects_2016/cs231a_final_report.pdf (дата обращения: 15.09.17).
Выделение показания прибора учета электроэнергии методом Виолы - Джонсона с помощью библиотеки opencvsharp / С. В. Вологдин, Е. К. Бусыгин, И. Д. Шушков, П. И. Рябов, К. В. Брицын // Наука и инновации в XXI веке: актуальные вопросы, достижения и тенденции развития: сборник статей победителей Международной научно-практической конференции. Пенза : Наука и просвещение, 2016. С. 21-24.
Kaiqi C. Study of Viola-Jones Real Time Face Detector. URL: https://web.stanford.edu/class/cs231a/ prev_projects_2016/cs231a_final_report.pdf (дата обращения: 15.09.17).