Como Construir um App Inteligente de Leitura de Medidores

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Como Construir um App Inteligente de Leitura de Medidores

Título: Como construir um aplicativo de leitura inteligente de medidores

Sumário:

  1. Introdução
  2. Kit de referência de IA para borda da Intel
  3. Preparando o ambiente de execução
  4. Importação de pacotes essenciais em Python
  5. Preparação do modelo de aprendizado profundo
  6. Pré-processamento e pós-processamento de dados
  7. Executando o aplicativo de leitura de medidores
  8. Postagem dos resultados da leitura de medidores
  9. Executando o aplicativo completo com apenas uma linha de código
  10. Conclusão

Introdução

Neste artigo, vamos explorar como construir um aplicativo de leitura inteligente de medidores. Com o uso do Kit de referência de IA para borda da Intel, será possível compreender como o aplicativo é criado e também aprender a construir o seu próprio. Abordaremos desde a importação de pacotes essenciais até a obtenção dos resultados finais da leitura dos medidores. Vamos lá!

Kit de referência de IA para borda da Intel

O Kit de referência de IA para borda da Intel é um recurso valioso para a construção de aplicativos de leitura inteligente de medidores. Ele contém diversos materiais, incluindo códigos-fonte, arquivo README, requisitos e muito mais. Todos esses recursos foram desenvolvidos para ajudá-lo a entender melhor como a leitura inteligente de medidores funciona. Além disso, o kit inclui um Jupyter Notebook que permite executar todas as etapas do aplicativo de forma fácil e intuitiva.

Preparando o ambiente de execução

Antes de iniciar a construção do aplicativo, é necessário preparar o ambiente de execução. Isso envolve a importação de diversos pacotes essenciais em Python, que serão utilizados ao longo do processo. Além disso, é preciso obter os modelos de aprendizado profundo necessários para a detecção e segmentação dos medidores. Felizmente, esses modelos estão disponíveis online e podem ser facilmente baixados por meio de algumas linhas de código.

Importação de pacotes essenciais em Python

A primeira etapa após preparar o ambiente de execução é a importação dos pacotes essenciais em Python. Esses pacotes fornecem as funcionalidades necessárias para executar as próximas etapas do aplicativo. É importante garantir que todos os pacotes estejam corretamente instalados e atualizados. Assim, será possível utilizar suas funções de maneira adequada e eficiente.

Preparação do modelo de aprendizado profundo

A leitura inteligente de medidores requer o uso de modelos de aprendizado profundo para a detecção e segmentação dos medidores. Nesta etapa, vamos utilizar dois modelos pré-treinados: o PPYolov2 para a detecção dos medidores e o DeepLabV3P, da comunidade PaddlePaddle, para a segmentação dos medidores. Esses modelos são amplamente reconhecidos e apresentam ótimos resultados na tarefa de leitura de medidores.

Pré-processamento e pós-processamento de dados

Antes de realizar a detecção e segmentação dos medidores, é necessário realizar o pré-processamento e o pós-processamento dos dados. O pré-processamento envolve a preparação da imagem capturada para a detecção dos medidores. Já o pós-processamento consiste na filtragem dos resultados da detecção com baixa confiança, além de preparar os resultados da detecção para a segmentação dos medidores. Nessa etapa, são definidas funções específicas para cada uma dessas tarefas.

Executando o aplicativo de leitura de medidores

Chegou o momento de executar o aplicativo de leitura de medidores! A partir deste ponto, todas as etapas preparatórias foram concluídas e estamos prontos para colocar o aplicativo em funcionamento. A primeira ação é definir o caminho dos modelos de segmentação e detecção de medidores. Em seguida, vamos visualizar a imagem de teste e executar o modelo de detecção de medidores. Os resultados serão exibidos com a localização exata dos medidores e a extração das regiões específicas para a segmentação. Por fim, a segmentação dos medidores será realizada utilizando o OpenVINO. Os ponteiros e escalas dos medidores serão segmentados corretamente, permitindo a obtenção dos resultados finais.

Postagem dos resultados da leitura de medidores

Após a segmentação dos medidores, é hora de realizar o pós-processamento dos resultados e calcular a leitura final dos medidores. Nesta etapa, utilizaremos as funções de pós-processamento previamente definidas para mapear os intervalos de leitura dos medidores, localizar a posição exata dos ponteiros e, por fim, calcular os resultados de leitura dos medidores industriais. Os resultados serão exibidos tanto na tela do computador quanto na imagem de teste, permitindo uma análise mais conveniente e comparativa.

Executando o aplicativo completo com apenas uma linha de código

Após todas as etapas terem sido concluídas, é possível executar o aplicativo completo com apenas uma linha de código. Basta seguir as instruções presentes no arquivo README do repositório e copiar o comando fornecido. Isso irá ativar o ambiente virtual, navegar até a pasta do aplicativo e executar todas as etapas necessárias. Em pouco tempo, você terá os resultados finais de leitura dos medidores impressos no console. Essa é uma forma simples e rápida de obter os resultados desejados.

Conclusão

Construir um aplicativo de leitura inteligente de medidores utilizando o Kit de referência de IA para borda da Intel pode ser uma tarefa desafiadora, mas os resultados valem o esforço. Neste artigo, exploramos cada uma das etapas necessárias para criar esse tipo de aplicativo, desde a importação de pacotes até a obtenção dos resultados finais. Esperamos que você tenha adquirido conhecimento suficiente para construir seu próprio aplicativo e obter leituras precisas dos medidores industriais. Lembre-se de buscar suporte na comunidade Intel e participar das discussões no GitHub se tiver alguma dúvida ou compartilhar suas experiências.

Recursos:

  • Kit de referência de IA para borda da Intel: (URL)
  • PPYolov2: (URL)
  • DeepLabV3P: (URL)

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