Automatiza la lectura de medidores inteligentes con IA en el Edge

Contenido

1. Introducción
2. Kit de referencia de IA en el Edge
3. Funcionamiento de la lectura de medidores inteligentes
   • 3.1 Modelos de aprendizaje profundo
   • 3.2 Descarga y preparación de los modelos
   • 3.3 Parámetros esenciales
   • 3.4 Preprocesamiento y postprocesamiento de datos
   • 3.5 Funciones de detección y segmentación de medidores
   • 3.6 Cálculo de los resultados de la lectura
4. Ejecución de la aplicación
   • 4.1 Visualización de la imagen de prueba
   • 4.2 Detección y segmentación de medidores
   • 4.3 Cálculo de los resultados finales
   • 4.4 Obtención de los resultados de la lectura
5. Conclusión

📷 Cómo construir una aplicación de escaneo de medidores inteligentes

En este artículo, te mostraré cómo construir una aplicación de escaneo de medidores inteligentes utilizando el kit de referencia de IA en el Edge proporcionado por Intel. Al final de este artículo, comprenderás cómo se crea esta aplicación y podrás construir la tuya propia.

1. Introducción

La lectura de medidores inteligentes es una tarea fundamental para muchas empresas y organizaciones. Sin embargo, manualmente puede ser un proceso lento y propenso a errores. Es por eso que cada vez más empresas están recurriendo a la inteligencia artificial y al aprendizaje profundo para automatizar este proceso. En este artículo, aprenderás cómo aprovechar el kit de referencia de IA en el Edge de Intel para construir una aplicación de escaneo de medidores inteligentes.

2. Kit de referencia de IA en el Edge

El kit de referencia de IA en el Edge de Intel proporciona una variedad de materiales y recursos que te ayudarán a comprender cómo funciona la lectura de medidores inteligentes. Entre estos materiales se incluyen códigos fuente, archivos de requisitos y un cuaderno de Jupyter. Estos recursos te permitirán ejecutar funciones específicas de la aplicación y comprender cómo se lleva a cabo el escaneo de medidores inteligentes.

3. Funcionamiento de la lectura de medidores inteligentes

Antes de comenzar a construir la aplicación, es importante comprender cómo funciona la lectura de medidores inteligentes. En este caso, necesitamos dos modelos de aprendizaje profundo: uno para la detección de medidores y otro para la segmentación. Los modelos pre-entrenados que utilizaremos son el PPYolov2 para la detección de medidores y el DeepLabV3P de la comunidad PaddlePaddle para la segmentación.

3.1 Modelos de aprendizaje profundo

Los modelos de aprendizaje profundo juegan un papel fundamental en la aplicación de escaneo de medidores inteligentes. El modelo de detección de medidores se utiliza para localizar las posiciones exactas de los medidores dentro de una imagen capturada. Por otro lado, el modelo de segmentación se utiliza para segmentar con precisión las escalas y las agujas de los medidores.

3.2 Descarga y preparación de los modelos

Antes de poder utilizar los modelos de detección y segmentación, debemos descargarlos. Podemos hacerlo utilizando unas pocas líneas de código que nos permiten descargar los modelos pre-entrenados y una imagen de prueba. Una vez descargados, los modelos se guardarán en una carpeta específica y la imagen de prueba se guardará en otra.

3.3 Parámetros esenciales

Para obtener resultados precisos en la lectura de medidores, debemos definir algunos parámetros esenciales. Estos parámetros están relacionados con el tipo exacto de medidores industriales que se utilizarán y deben ajustarse a cada situación específica. Algunos de los parámetros que debemos definir incluyen el valor del intervalo de escala, el rango y la unidad de los medidores industriales.

3.4 Preprocesamiento y postprocesamiento de datos

Antes de ejecutar los modelos de detección y segmentación, debemos realizar algunas tareas de preprocesamiento de datos. Esto implica definir una función de preprocesamiento que prepare la imagen capturada para la detección de medidores. Además, también debemos filtrar los resultados de detección con baja confianza y preparar los resultados para la segmentación de medidores.

3.5 Funciones de detección y segmentación de medidores

Una vez que hemos definido todas las funciones necesarias, podemos ejecutar la detección y segmentación de medidores utilizando el tiempo de ejecución de OpenVINO. Esto nos permitirá localizar las posiciones exactas de los medidores dentro de la imagen y segmentar con precisión las escalas y las agujas de los medidores. Estas funciones son fundamentales para obtener resultados precisos en la lectura de medidores.

3.6 Cálculo de los resultados de la lectura

Después de realizar la segmentación de los medidores, necesitamos realizar algunos cálculos para obtener los resultados finales de la lectura. Esto implica mapear las escalas y las agujas de los medidores a una forma rectangular y determinar las posiciones exactas de las agujas. Utilizando estas funciones, podemos calcular los resultados finales de la lectura de medidores de una manera precisa y confiable.

4. Ejecución de la aplicación

Ahora que hemos comprendido cómo funciona la aplicación de escaneo de medidores inteligentes, podemos pasar a la ejecución de la aplicación. Esto implica cargar los modelos de detección y segmentación y visualizar la imagen de prueba. Una vez ejecutada la aplicación, obtendremos los resultados de la lectura de medidores, que se imprimirán en la ventana de comandos y también se mostrarán en la imagen de prueba para facilitar la comparación.

4.1 Visualización de la imagen de prueba

Para comenzar, debemos visualizar la imagen de prueba que contiene los medidores que queremos escanear. Esto nos permitirá tener una idea clara de la ubicación y la apariencia de los medidores antes de ejecutar la aplicación. Esta visualización nos ayudará a verificar la precisión de los resultados obtenidos.

4.2 Detección y segmentación de medidores

Una vez que hemos visualizado la imagen de prueba, podemos ejecutar los modelos de detección y segmentación de medidores. Primero, se ejecutará el modelo de detección para ubicar las posiciones exactas de los medidores en la imagen. A continuación, se ejecutará el modelo de segmentación para segmentar con precisión las escalas y las agujas de los medidores.

4.3 Cálculo de los resultados finales

Una vez realizada la segmentación de los medidores, debemos realizar algunos cálculos para obtener los resultados finales de la lectura. Utilizando las funciones de postprocesamiento previamente definidas, podemos determinar las posiciones exactas de las agujas y calcular los resultados de la lectura de manera precisa y confiable.

4.4 Obtención de los resultados de la lectura

Finalmente, podemos obtener los resultados de la lectura de medidores. Estos resultados se imprimirán en la ventana de comandos para su fácil visualización. Además, también se mostrarán en la imagen de prueba para facilitar la comparación con la imagen original. De esta manera, obtendremos una respuesta clara y precisa de la lectura de los medidores.

5. Conclusión

En resumen, la construcción de una aplicación de escaneo de medidores inteligentes utilizando el kit de referencia de IA en el Edge de Intel es un proceso relativamente sencillo y rápido. A lo largo de este artículo, hemos comprendido cómo funcionan los modelos de detección y segmentación de medidores, hemos visto cómo descargar y preparar los modelos necesarios, hemos definido parámetros esenciales y hemos ejecutado las funciones necesarias para obtener los resultados de la lectura de medidores. Espero que este artículo haya sido útil y te motive a explorar más sobre la lectura de medidores inteligentes con IA.

Resalta de la lectura de medidores inteligentes utilizando el kit de referencia de IA en el Edge de Intel:

• Automatización del proceso de escaneo de medidores
• Utilización de modelos de aprendizaje profundo para la detección y segmentación de medidores
• Preprocesamiento y postprocesamiento de datos para obtener resultados precisos
• Cálculo de los resultados finales de la lectura de medidores
• Ejecución de la aplicación con unos pocos pasos sencillos
• Obtención de resultados impresos y visuales para una fácil interpretación