安徽大学;安徽国信类脑智能科技有限公司王啟军获国家专利权
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龙图腾网获悉安徽大学;安徽国信类脑智能科技有限公司申请的专利一种基于图像识别的家用电表状态核查方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115578551B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211233760.8，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权一种基于图像识别的家用电表状态核查方法是由王啟军;高峰;桑春新;许柯;董强;崔成帝;张兴义设计研发完成，并于2022-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图像识别的家用电表状态核查方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别处理数技术领域，公开了一种基于图像识别的家用电表状态核查方法，包括：获取包含电表图像的目标图片；对所述目标图片进行电表定位，获得电表图像信息；根据所述电表图像信息分别进行电表组件定位和破损状态识别；根据所述电表组件定位的结果获取对应组件的状态信息；根据所述电表图像信息，获取电表电线的位置和颜色信息；可以通过一次拍摄来获得多个电表的相关数据信息，提升电表状态及信息核查的效率和精准度。
本发明授权一种基于图像识别的家用电表状态核查方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的家用电表状态核查方法，其特征在于，包括： 获取包含电表图像的目标图片； 对所述目标图片进行电表定位，获得电表图像信息； 根据所述电表图像信息分别进行电表组件定位和破损状态识别； 根据所述电表组件定位的结果获取对应组件的状态信息； 根据所述电表图像信息，获取电表电线的位置和颜色信息； 其中，所述电表组件定位用于获取所述电表的屏幕显示信息和其他组件位置信息；所述破损状态识别用于判断所述电表是否处于破损状态； 所述电表定位包括： 将所述目标图片输入训练好的电表识别模型中，所述电表识别模型输出电表定位结果； 所述电表识别模型为使用YOLO系列的目标检测技术对数据集进行训练所获得的模型； 所述获得电表图像信息包括： 根据获取到的所述电表定位结果，对所述目标图片的图像的tensor矩阵进行切割以获取关于电表的tensor矩阵并将之保存为所述电表图像信息； 其过程可表示为： ； 其中，Pic为所述目标图片的tensor矩阵，zx、zy、yx和yy为所述电表定位结果，分别为电表在所述目标图片中的坐标，Meter表示为所述电表图像信息的tensor矩阵。
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