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上海孚聪信息科技有限公司
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在目标物识别领域主流有两种识别模式，一种叫做传统图像识别，比较常见的应用是车牌识别，另一种是深度学习图象识别，常见的应用是人脸识别。随着卷积神经网络，计算机能力及计算机视觉等方向的发展，基于深度学习的目标物识别已经在精度和实时性方面远远赶超传统图像。以采用AI分析深度学习识别方式下的水表读数来分析，不需要特定的水表的样式种类，通过自动分析动水表特征来获取结果。当作为检测对象的水表发生变化时，如水表类型（机械读数变成电子读数）或者盘面上的读数位置（顶部到底部）等等变化时，深度学习可以自动找寻特征的优势就得到体现，识别准确率不会受到很大的影响，而且经过后续的自我学习分析可以把新的情况纳入，识别准确率会越来越高，无需重头构筑识别模型。
随着我国水表行业向智能水表及应用系统方面调整与转型，对水表企业跨行业知识积累、多学科交叉应用 及产品研发能力、综合采购能力等方面均提出了更高的要求，行业技术壁垒和服务壁垒迅速提升。同时由于智能水 表较传统机械水表对安装调试、后续维护能力的要求更加严格，因此不具备这样综合能力的大部分中小水表企业有 可能加速被市场淘汰，而具有长期计量技术积累、研发能力与服务能力强劲的优势企业则有可能快速发展壮大，行 业集中度将有望进一步提高。此外，部分生产电子电路、嵌入式系统、通信与软件等产品的行业外企业，利用自身 技术优势，转型从事智能水表及应用系统的设计研发业务，参与智能水表市场竞争。在此趋势下，未来国内智能水 表的行业壁垒将逐渐增多，企业间市场竞争将愈发激烈。
产品技术创新点介绍：
一、应用创新
传统的人工抄表方式工作量大，还会出现大量的估抄、漏抄现象。本项目通过将人工智能技术应用于水表 识别领域，实现智能化抄表，大幅减小了用工成本及出错率。
二、技术创新
2、基于图像识别算法，图像中找到水表并对表盘进行特征分析，标注出水表读数区。
3、采用分类学习进行算法特征学习，进行训练集图片的二次修正，形成算法集，并通过算法库和模型来 检测未进行标注的训练集图片获得准确率，对不正确的结果再进行修正，提高学习准确性。
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