利用AI算法盒对指示灯状态进行识别 指针仪表读数识别
仪表/表计识别系统是基于视频流的智能图像识别系统，利用最新的深度学习与大数据技术，代替人眼，自动识别仪表示数或开关状态，提高仪表读数识别的工作效率并降低出错率，实现7*24小时自动读表，并通过平台上报管理员。本系统利用已有摄像头，实时监控分析，快捷方便。
系统背景
随着现代工业技术的飞速发展，在工业生产过程中对各项数据的监控任务也会越来越重，为了更好地监测各项数据，需要用到大量的仪表设备。目前，仪表读数识别大多采用人工读数这种方式，人工读数不但效率低下，而且存在抄错、抄漏等问题，长时间势必会造成读数不准。而且，企业自动化和智能化的快速发展，人工读数已不能满足工业读数的强度和精度的要求。指示仪表读数灯识别系统，可以自动识别采集到的仪表数值信息，实现仪表数据读取的自动化，实现7*24小时自动读表，并通过平台上报管理员。
系统特点
自动识别仪表示数或开关状态，实时识别分析，提高仪表读数识别的工作效率并降低出错率，实现7*24小时自动读表，并通过平台上报管理员。
1)可识别仪表类型：指针类、数字类、开关类、按压类、刻度计类
2)枪机和球机均支持。
在智慧能源领域的很多场景下都涉及到读取表盘的数值，通过人工读取数值可能存在一定的误报和漏报，而且无法做到全天候实时监控，极视角所开发的「仪表盘识别算法」「电表箱读数识别算法」便可解决以上痛点，降低人工读数的工作强度和误读概率。仪表盘识别算法通过抓拍仪表盘图片，自动识别仪表盘的读数，主要适用于工厂、油田、核电等场景，辅助管理人员及时统计仪表盘信息，减少人工监控的工作强度。
应用场景
工厂、油田、核电等场景的机械仪表盘
电表箱读数识别算法可应用于小区、街道、工厂的电表箱场景，可识别电表读数，支持手持拍摄或监控近景拍摄，降低人工读数的误读概率。
应用场景
小区、街道、工厂等场景的电表箱
落地案例
某配电室巡检项目，本项目利用摄像头自动化采集各项仪表、开关、按钮图像数据，通过搭载智能分析算法的边缘计算装置进行识别分析，并对异常情况实时告警展示，对保障电力系统安全可靠运行、推进配电室内区域的无人化巡检具有重要意义。
