市場演進

近年來，因人工智能領域的快速發(fā)展，促使各行業(yè)開始導入機器學習技術進行應用開發(fā)。機器學習判讀領域主要可分為四類數(shù)據(jù)輸入，包含：影像、圖像、語音、震動等。其中圖像識別技術常用在車牌辨識以及水表費用辨識等領域。

傳統(tǒng)水表耗費人力抄表

傳統(tǒng)水表的費用計算，需要使用大量的人力進行每月用量的抄表，特別是偏遠地區(qū)，維護更是不易，水力公司需要對此投入顯著的人事成本。隨著物連網(wǎng)技術與機器學習技術的興起，先將水表的費用信息識別后，再經(jīng)由無線網(wǎng)絡傳輸至后臺，以減少人力成本的耗費，變成一項新興的顯學。但全面性更換水表曠日費時，更別提到所需的費用，所以替代性的方案因應而生。

無線攝像頭模塊加機器學習數(shù)字辨識技術

為了達成上述目標，提供給客戶一個輕松快速導入機器學習識別技術的選擇，新唐科技推出了基于NuMicro M48xxGCAE系列的智能數(shù)字辨識方案。將現(xiàn)有傳統(tǒng)水表加裝CMOS攝像頭模塊，定時對水表的費用拍照，透過圖像辨識技術識別數(shù)字后，再將水費信息用無線模塊傳出。

NuMicro M48xxGCAE系列提供豐富的周邊接口，包含1組CMOS攝像頭接口、1組全速USB、3組CAN總線、8組UART、1組ISO7816/UART、3組I2C、3組SPI/I2S、2組QSPI、1組I2S、1組EBI、24路PWM、2組高達16通道的12位5MSPS ADC、1組12位1MSPS DAC以及2組模擬比較器等。

下圖為智能數(shù)字辨識水表的架構示意圖，新唐科技除了提供M48xxGCAE系列開發(fā)平臺外，還提供了基于機器學習理論的數(shù)字辨識技術范例代碼，可降低開發(fā)難度與節(jié)省客戶大量的開發(fā)時間。

審核編輯：湯梓紅