一种智能电表箱的制作方法

1.本发明涉及电表箱技术领域，具体涉及一种智能电表箱。


背景技术：

2.电表，电能表的简称，是用来测量电能的仪表，又称电度表。为安全可靠的对每家每户的用电量进行统计，现在大多数都采用智能电表，能够远程对用电量进行记录。
3.比如，将智能电表或者普通电表集中放置在电表箱内，如果是智能电表，则可以通过物联网技术实时的统计用电量等信息，如果是普通电表，则需要人工每隔一段时间进行一次现场抄表。
4.然而，一旦某些智能电表出现网络问题，就无法对其信息进行采集，而普通电表的抄表对人力要求较高，而且设置在较高处的普通电表会面临抄表不方便的情况，影响工作效率。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种智能电表箱，解决以下技术问题：
6.如何提升电表抄表的可靠性和效率。
7.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
8.一种智能电表箱，包括箱体和箱盖，其特征在于，还包括固定在所述箱盖上的智能识别组件；所述智能识别组件包括：
9.采样模块，用于按照预设频率对电表的显示屏进行图像采集，每一次采集得到一张目标图像；
10.像素提取模块，用于根据预设规则提取目标像素值；
11.数据生成模块，用于根据所述目标像素值确定读数照片；
12.识别模块，用于根据所述读数照片获取所述显示屏所显示的电表读数。
13.作为本发明进一步的方案：所述预设规则包括：
14.将预设时间内采集得到的n个目标图像作为目标组；
15.针对所述目标组中的每个目标图像的所有像素值，获取每种像素值对应的占比概率；
16.确定占比概率变化最大的像素值作为目标像素值。
17.作为本发明进一步的方案：所述预设规则还包括：
18.若所述占比概率变化最大的像素值为底色概率值，则取占比概率变化第二的像素值作为目标像素值。
19.作为本发明进一步的方案：所述数据生成模块包括：
20.轮廓识别模块，用于针对每个目标图像确定由所述目标像素值对应的像素点组成的数字轮廓；
21.轮廓加强模块，用于在所述识别模块的边缘添加高对比度的轮廓线；
22.数字分割模块，用于根据所述轮廓线确定的得到多个所述读数照片，每个所述读数照片对应一个数字或符号。
23.作为本发明进一步的方案：所述识别模块包括训练完成后的神经网络模型，所述神经网络模型接收所述读数照片后输出与所述读数照片对应的数字或符号。
24.作为本发明进一步的方案：所述识别模块包括派发模块和统计模块；
25.所述派发模块，用于将所述目标组中属于所述目标图片同一位置的所有读数照片统一发送至所述神经网络模型；
26.所述统计模块，用于接收所述神经网络模型输出的n个输出结果，统计每个输出结果的概率占比，将最大概率占比对应的输出结果作为所述读数照片的最终识别结果。
27.作为本发明进一步的方案：还包括照明模块；
28.所述照明模块包括设置在所述箱体内的led全色域灯组和用于驱动所述led全色域灯组按照预先设置发光的驱动单元。
29.作为本发明进一步的方案：还包括散热模块；
30.所述散热模块包括散热风扇和用于驱动所述散热风扇转动的驱动电机，所述散热风扇均设置在所述箱体内的顶部。
31.作为本发明进一步的方案：所述散热风扇可遮挡所述led全色域灯组的发光。
32.本发明的有益效果：
33.本发明是通过采样模块对电表的显示屏进行图像采集，针对得到的目标图像获取其目标像素值，来确定读数图片，再由识别模块对读数图片所包含的信息进行识别获取，从而获得电表显示屏的显示读数，如果电表是智能电表，则可以与智能电表分属不同的上载网络，来提升读表可靠性，如果电表是普通电表，则可以减少人工抄表的负担，提升抄表效率。
附图说明
34.下面结合附图对本发明作进一步的说明。
35.图1是本发明智能电表箱的模块关系图。
具体实施方式
36.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
37.请参阅图1所示，本发明为一种智能电表箱，包括箱体和箱盖，还包括固定在箱盖上的智能识别组件；智能识别组件包括：
38.采样模块，用于按照预设频率对电表的显示屏进行图像采集，每一次采集得到一张目标图像；
39.像素提取模块，用于根据预设规则提取目标像素值；
40.数据生成模块，用于根据目标像素值确定读数照片；
41.识别模块，用于根据读数照片获取显示屏所显示的电表读数。
42.本发明可将电表设置在箱体内，当箱盖盖合在箱体上后，可通过采样模块对电表的显示屏进行图像采集，针对得到的目标图像获取其目标像素值，来确定读数图片，再由识别模块对读数图片所包含的信息进行识别获取，从而获得电表显示屏的显示读数，如果电表是智能电表，则可以与智能电表分属不同的上载网络，来提升读表可靠性，如果电表是普通电表，则可以减少人工抄表的负担，提升抄表效率。
43.预设规则包括：
44.将预设时间内采集得到的n个目标图像作为目标组；
45.针对目标组中的每个目标图像的所有像素值，获取每种像素值对应的占比概率；
46.确定占比概率变化最大的像素值作为目标像素值。
47.具体的，由于电表的显示屏会随着用电量的改变而发生变化，因此可以以1秒为单位，将预设时间设置为1秒，n设置为8，实现每秒采集8张目标图像，然后针对其中一个目标图像，统计其所有像素值的占比概率，因为电表的读数的变化必然会带来像素值的改变，因此只要在预设时间内用电量发生改变，则占比概率变化程度最大的像素值则可以认定为用于显示用电量的像素值。因此，本发明可以适用于任何自带显示屏并显示用电量的电表，适用性强。
48.预设规则还包括：
49.若占比概率变化最大的像素值为底色概率值，则取占比概率变化第二的像素值作为目标像素值。如此设置，是因为电表的显示屏在显示用电量变化时，其读数在变化的同时，底色面积同样会产生变化，为避免在极少数情况下将底色作为目标像素值，则可以预先将底色相关的像素值进行排除，将占比概率变化为第二的像素值作为目标像素值。
50.数据生成模块包括：
51.轮廓识别模块，用于针对每个目标图像确定由目标像素值对应的像素点组成的数字轮廓；
52.轮廓加强模块，用于在识别模块的边缘添加高对比度的轮廓线；
53.数字分割模块，用于根据轮廓线确定的得到多个读数照片，每个读数照片对应一个数字或符号。
54.在本实施例中，可根据确定的目标像素值针对每个目标图像进行读数位置的确定，之后采用轮廓线得到读数图片。
55.举例说明，当电表的显示屏上显示的81.98
°
改变为82.01
°
时，本发明可通过“1”变成“2”、“9”变成“0”、“8”变成“1”来确定目标像素值，之后可在“8”、“2”、“.”、“0”、“1”、
“°”
的边缘分别添加轮廓线，得到6个读数图片，每个读数图片均包含1个数值或者符号。
56.识别模块包括训练完成后的神经网络模型，神经网络模型接收读数照片后输出与读数照片对应的数字或符号。该神经网络模型的训练集中的训练样本与读数图片的获取方式相同，如此可以保证神经网络模型的识别精准度。
57.识别模块包括派发模块和统计模块；
58.派发模块，用于将目标组中属于目标图片同一位置的所有读数照片统一发送至神经网络模型；
59.统计模块，用于接收神经网络模型输出的n个输出结果，统计每个输出结果的概率占比，将最大概率占比对应的输出结果作为读数照片的最终识别结果。
60.本发明还包括照明模块；
61.照明模块包括设置在箱体内的led全色域灯组和用于驱动led全色域灯组按照预先设置发光的驱动单元。该led全色域灯组能够给采样模块提供补光，提升读数照片的亮度。
62.本发明还包括散热模块；散热模块包括散热风扇和用于驱动散热风扇转动的驱动电机，散热风扇均设置在箱体内的顶部。如此可以对电表箱内的所有电表进行散热，提升使用可靠性。
63.散热风扇可遮挡led全色域灯组的发光，在本发明中，led全色域灯组能够提供不同波长的光线，再通过散热风扇的遮挡效果，可以给电表箱内提供明暗交替、波长不断变换的补光效果，从而提升目标图像的多样性，以此能够提升读数照片的精准度。
64.具体的，当电表的显示屏上显示的82.01
°
由采样模块采集得到目标图像时，补光可以为黄色的一等亮度，由于补光可以变化，则由采样模块采集的下一张目标图像的补光则可以为红色的二等亮度，其亮度可由散热风扇对led全色域灯组的遮挡面积改变，如此，针对每个目标图像都可得到6个读数图片；
65.当在预设时间内得到8张目标图像时，以“2”这一数字为例，其对应8张读数图片，可将这8张读数图片由派发模块统一发送至神经网络模型进行识别，可以得到8个输出结果，若输出结果为“2”的数量为6，输出结果为“3”的数量为2，则很显然，输出结果为“2”的概率占比最大，则可以将输出结果“2”作为最终识别结果，输出结果“3”则会被判定为错误输出。因为神经网络模型对图片的识别敏感度远大于人眼，这8张读数图片可能在人眼看来并无差异，但是在神经网络模型的识别判断下存在差异，因此本发明可通过上述的技术方案尽量降低神经网络模型输出错误结果的概率。
66.本发明的工作原理：
67.本发明是通过采样模块对电表的显示屏进行图像采集，针对得到的目标图像获取其目标像素值，来确定读数图片，再由识别模块对读数图片所包含的信息进行识别获取，从而获得电表显示屏的显示读数，如果电表是智能电表，则可以与智能电表分属不同的上载网络，来提升读表可靠性，如果电表是普通电表，则可以减少人工抄表的负担，提升抄表效率。
68.以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。