Construisez votre propre application de numérisation de compteur intelligent en utilisant le kit de référence Edge AI

Construisez votre propre application de numérisation de compteur intelligent en utilisant le kit de référence Edge AI

Table of Contents

1. Introduction
2. Materials in the Edge AI Reference Kit
3. Running the Smart Meter Scanning Application
   • Importing Essential Python Packages
   • Preparing the Deep Learning Models
   • Defining Essential Parameters
   • Loading Models into OpenVINO Runtime
   • Data Preprocessing and Post-processing
   • Running the Main Function
   • Gathering Reading Results
4. Conclusion
5. FAQ

🏠 Introduction

Bienvenue! Avez-vous déjà pensé à créer une application de numérisation de compteur intelligent? Dans cet article, nous allons vous montrer comment construire votre propre application en utilisant notre kit de référence Edge AI. À la fin de cette lecture, vous comprendrez comment l'application fonctionne et vous serez en mesure de construire la vôtre.

📦 Materials in the Edge AI Reference Kit

Dans ce kit de référence Edge AI, nous avons rassemblé une variété de matériaux pour vous aider à mieux comprendre comment fonctionne notre solution de lecture de compteurs intelligents. Ces matériaux incluent les codes sources, le fichier readme, les exigences et bien plus encore. Nous avons également créé un cahier Jupyter pour vous guider pas à pas dans l'exécution de chaque fonction de notre application de numérisation de compteur intelligent.

🏃 Running the Smart Meter Scanning Application

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir importé tous les packages Python essentiels. Nous utiliserons deux modèles d'apprentissage profond pré-entraînés pour la détection et la segmentation des compteurs intelligents. Ces modèles, PPYolov2 et DeepLabV3P, peuvent être facilement téléchargés à l'Aide des liens fournis dans le code.

Les paramètres essentiels doivent ensuite être définis pour garantir des résultats de lecture de compteur précis. Assurez-vous de configurer correctement les intervalles d'échelle, les plages et les unités des compteurs industriels spécifiques à votre projet. Vous devrez également effectuer d'autres configurations nécessaires.

Une fois que vous avez défini les paramètres, vous pouvez charger les modèles dans notre environnement d'exécution OpenVINO pour effectuer les inférences nécessaires. Assurez-vous de suivre toutes les étapes de prétraitement et de post-traitement des données pour préparer et analyser les résultats de la détection et de la segmentation des compteurs.

🚀 Running the Main Function

Il est maintenant temps de lancer la fonction principale de notre application. Cette étape vous permettra de visualiser l'image de test contenant les compteurs industriels à analyser. Vous verrez les résultats de la détection des compteurs, y compris la position exacte de chaque compteur dans une boîte englobante. Ces résultats serviront ensuite de base pour la segmentation des compteurs.

Une fois que vous avez exécuté la segmentation des compteurs à l'aide de notre environnement OpenVINO, vous verrez les échelles et les pointeurs des compteurs industriel correctement segmentés. La dernière étape consiste à effectuer le post-traitement des résultats de la segmentation et à calculer les lectures finales des compteurs.

✅ Gathering Reading Results

Félicitations! Après avoir effectué toutes les étapes de prétraitement, de détection et de segmentation, vous pouvez maintenant obtenir les lectures finales de vos compteurs industriels. Les résultats seront imprimés à l'écran pour votre référence. De plus, nous avons ajouté les résultats de lecture à l'image de test afin de faciliter la comparaison avec l'image d'origine.

🔚 Conclusion

La construction d'une application de numérisation de compteur intelligent peut sembler complexe, mais avec notre kit de référence Edge AI, vous pouvez facilement créer votre propre solution. Nous espérons que cet article vous a donné une compréhension approfondie de chaque étape du processus et vous a inspiré à explorer davantage ce domaine fascinant.

❓ FAQ

Voici quelques questions fréquemment posées sur la construction d'applications de numérisation de compteurs intelligents :

Q : Quels modèles d'apprentissage profond utilisez-vous pour la détection et la segmentation des compteurs ? R : Nous utilisons les modèles PPYolov2 pour la détection et DeepLabV3P pour la segmentation des compteurs.

Q : Est-il possible de personnaliser les paramètres pour différents types de compteurs industriels ? R : Oui, vous pouvez ajuster les paramètres selon les spécifications de votre propre projet, tels que les intervalles d'échelle, les plages et les unités des compteurs.

Q : Quelles sont les performances de votre application en termes de précision de lecture ? R : La précision de lecture peut varier en fonction des conditions spécifiques de votre environnement et des modèles d'apprentissage que vous utilisez. Nous vous recommandons de tester et d'ajuster votre application en conséquence pour obtenir les meilleurs résultats possibles.

[Ressources]

• Intel Community Support
• GitHub Repository

Highlights

• Apprenez comment construire une application de numérisation de compteur intelligent en utilisant notre kit de référence Edge AI.
• Utilisez les modèles d'apprentissage profond PPYolov2 et DeepLabV3P pour la détection et la segmentation des compteurs.
• Personnalisez les paramètres selon les spécifications de votre propre projet de compteur industriel.
• Obtenez des résultats précis de lecture des compteurs en utilisant notre pipeline de prétraitement, de détection et de segmentation.
• Comparez facilement les résultats avec l'image d'origine en affichant les lectures sur l'image de test.

FAQ

Q: Quels sont les modèles d'apprentissage profond utilisés pour la détection et la segmentation des compteurs ? R: Nous utilisons les modèles PPYolov2 pour la détection des compteurs et DeepLabV3P pour la segmentation des compteurs.

Q: Est-il possible de personnaliser les paramètres pour différents types de compteurs industriels ? R: Oui, vous pouvez ajuster les paramètres tels que les intervalles d'échelle, les plages et les unités pour les compteurs industriels spécifiques à votre projet.

Q: Quelle est la précision des lectures de compteurs obtenues avec cette application ? R: La précision des lectures dépend des conditions environnementales et des modèles utilisés. Nous vous recommandons de tester votre application et d'ajuster les paramètres en conséquence pour obtenir des résultats précis.

[Ressources]

• Support Intel Community
• Dépôt GitHub