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龙图腾网获悉储新未来能源科技(北京)有限公司申请的专利一种基于图像识别的电表读数方法、装置、设备及介质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：CN120894771B 。

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：202511418704.5，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种基于图像识别的电表读数方法、装置、设备及介质是由于静;单泽宇;郑雄;王垚;孙翰墨;包洁;倪少强;朱林;王鑫;马宝聚设计研发完成，并于2025-09-30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电表读数方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于图像识别的电表读数方法、装置、设备及介质，涉及电费结算技术领域，包括获取电表的图像信息和环境信息；得到图像识别可靠性评分；得到融合图像数据集；基于融合图像数据集进行图像结构识别处理，构建电表读数区域模型；基于预设的图神经网络识别模型对融合图像数据集、识别可靠性评分以及电表读数区域模型进行整合与关联推理，生成综合识别视图；得到电表读数识别结果。本发明通过引入图像信息与环境信息的融合处理、图神经网络识别模型及时序校验机制，实现了对电表读数的多维度智能识别。从而有效提升在复杂场景下的电表识别准确率与鲁棒性，显著降低由于拍摄环境干扰、电表遮挡或图像质量下降所带来的误读率。

本发明授权一种基于图像识别的电表读数方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的电表读数方法，其特征在于，包括： 获取电表的图像信息和电表所处位置的环境信息； 基于所述图像信息和环境信息进行评估处理，得到图像识别可靠性评分； 基于预设的数据融合数学模型对图像信息进行多源融合处理，得到融合图像数据集； 基于所述融合图像数据集进行图像结构识别处理，构建电表读数区域模型； 基于预设的图神经网络识别模型对所述融合图像数据集、所述识别可靠性评分以及电表读数区域模型进行整合与关联推理，生成综合识别视图； 根据所述综合识别视图进行时序校验与识别结果修正处理，得到电表读数识别结果； 其中,基于贝叶斯推理的数据融合数学模型对图像信息进行多源融合处理，得到融合图像数据集，包括： 对所述图像信息进行聚类处理，得到图像初始特征分布； 根据所述图像初始特征分布和所述环境信息进行条件推理处理，得到图像识别结果的后验概率集合； 根据所述后验概率集合进行最大后验估计，通过贝叶斯网络构建图像清晰度与环境干扰因素之间的因果关系图模型； 基于预设的马尔可夫链蒙特卡罗模型对所述因果关系图模型进行采样与推断，得到融合图像数据集； 其中,构建电表读数区域模型，包括： 对所述融合图像数据集进行结构分解处理，确定出多个候选数字区域； 计算每个候选数字区域与其所在融合图像的图像边界的几何关系和上下文信息，得到数字结构评分； 基于所述数字结构评分，对候选数字区域进行边界框拟合与排序处理，生成候选数字区域的排列关系图； 基于所述排列关系图和融合图像数据集，构建每个候选数字区域的空间关系图模型； 根据所述空间关系图模型，对候选数字区域进行筛选与聚合，构建电表读数区域模型； 其中,生成综合识别视图，包括： 基于所述图神经网络识别模型，对所述融合图像数据集、识别可靠性评分和电表读数区域模型进行特征融合，得到特征关联表示； 对所述特征关联表示进行结构化建模处理，得到图像结构图模型； 基于所述图像结构图模型进行划分处理，得到区域划分结果，所述区域划分结果包括每个数字在读数区域中的空间序位； 根据所述区域划分结果与特征关联表示进行关系强度计算，得到图像数字关系强度矩阵； 基于所述空间序位与图像数字关系强度矩阵进行可视化处理，得到综合识别视图。

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