智能電表掃描應用程式演示

目錄

1. 智能電表掃描應用程式介紹
2. Intel的邊緣AI參考套件
   • 2.1. 參考套件內容物
   • 2.2. Jupyter筆記本
3. 在Jupyter筆記本中運行智能電表掃描功能
4. 匯入必要的Python套件
5. 準備深度學習模型
   • 5.1. 電表檢測模型
   • 5.2. 電表分割模型
6. 下載模型和測試圖片
7. 定義參數
8. 載入模型並進行推理
9. 數據的前處理和後處理
   • 9.1. 圖片的預處理
   • 9.2. 後處理
   • 9.3. 計算最終的電表讀數
10. 主函數運行
11. 獲得最終的電表讀數
12. 使用PY源代碼運行整個應用程式
    • 12.1. 執行環境設置
    • 12.2. 一行代碼運行應用程式

📜 智能電表掃描應用程式介紹

智能電表是現代化的電表，使用先進的技術來提供更準確和方便的電能計量。智能電表掃描應用程式可以通過分析和處理智能電表的圖像，自動讀取電表數據，從而節省人力和時間成本。這篇文章將介紹如何使用Intel的邊緣AI參考套件構建一個智能電表掃描應用程式。

🎯 Intel的邊緣AI參考套件

Intel的邊緣AI參考套件包含了各種材料，包括源代碼、自述文件、需求等，旨在幫助您更好地理解智能電表讀數的工作原理。參考套件中提供了一個Jupyter筆記本，可以通過它來運行智能電表掃描應用程式的每個功能。同時，參考套件也提供了PY源代碼，以幫助您構建自己的應用程式。

2.1. 參考套件內容物

• 源代碼
• 自述文件
• 需求
• 其他材料

2.2. Jupyter筆記本

Jupyter筆記本是一個交互式環境，可以使用Python語言來開發和運行程式碼。在智能電表掃描應用程式的開發中，我們使用Jupyter筆記本來運行每個功能，並逐步構建整個應用程式。接下來，我們將一步一步地介紹如何運行Jupyter筆記本中的功能。

運行智能電表掃描功能

在Jupyter筆記本中，我們需要首先導入所有必要的Python套件，並為智能電表讀數的深度學習模型做準備。我們需要使用兩個深度學習模型來實現智能電表的檢測和分割。首先是電表檢測模型PPYolov2，用於定位圖像中電表的位置。其次是DeepLabV3P，用於進行電表的分割。這兩個模型都可以使用預訓練的模型，並且可以通過下載模型和測試圖片來進行實際測試。

接下來，我們需要定義一些參數來幫助準確計算最終的電表讀數。這些參數是根據您的具體類型的模擬工業電表而定的，包括刻度間隔值、範圍和單位。除此之外，還需要進行一些其他設定。

在完成參數設定後，我們可以使用幾行代碼將模型加載到OpenVINO運行時，以進行進一步的推理。接下來是數據的前處理和後處理。首先，我們需要定義一個預處理函數，對捕獲的圖像進行預處理以進行電表檢測。然後，我們需要過濾出置信度低的電表檢測結果，並將其準備進行進一步的電表分割。在這些函數定義好之後，我們需要定義一些後處理函數，以對最終的電表分割結果進行後處理，並計算最終的電表讀數。

完成前後處理後，我們可以運行主函數，通過指定電表分割和檢測模型的路徑，以及可視化測試圖片。運行完畢後，我們可以在命令窗口上打印出電表的讀數結果，同時，在測試圖片上打印出帶有讀數結果的圖片，以便更方便地進行對比。

這樣，您可以看到我們的智能電表讀數應用程式的每一步運行方式，它非常簡單和快速，能夠快速獲得結果。接下來，我將向您展示如何只運行一個步驟。

使用PY源代碼運行整個應用程式

如果您按照自述文件的步驟激活虛擬環境並進入應用程式的文件夾，您可以複製一行代碼，並運行它，即可使用PY源代碼文件運行整個應用程式。運行後，您可以在命令窗口上打印出最終的電表讀數結果。

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