17攻略晓查 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
不少人家里应该都还有这种老式水表，但你能看懂它的读数吗？
恐怕不少人都会感到一脸懵逼。机械式水表可能是最反人类的设计之一了，安装在阴暗的角落，又是指针又是数字，读起来费劲。
现在你可以把查水表交给AI啦！一位德国小哥开发的“AI水表读取器”，只需几十元的成本，在水表上加个“罩子”，就能把机械式水表改装成“智能水表”，
这款设备基于TensorFlow Lite，让AI自动读取当前刻度，实时记录你的用水量。
AI水表读取器主要由3部分组成：3D打印外壳，ESP32-CAM开发板、相机与照明装置。
ESP32-CAM自带LED照明，摄像头型号为OV2640，外壳部分可以使用作者提供的3D打印文件。
据作者介绍，整部装置的费用不超过10欧元（也就是不超过人民币80元）。
AI水表读取器可以直接通过网络管理。将固件烧录到设备并连上Wi-Fi后，只需在浏览器中输入设备的局域网IP即可进入管理界面。
你可以在网页中设置读取框的坐标、图像质量等参数。
甚至你还可以进行OTA升级，将固件文件传输至/firmware文件夹下，再输入http://IP-ESP32/ota?file=firmware.bin对设备进行无线更新。
这款智能水表的原理并不复杂，其数据处理流程如下：
相机线拍下照片，用OpenCV库对图像进行自动对齐、ROI识别，提取中图像中的需要识别的部分。
不过，处理机械水表表盘图像并不容易，不是简单用OCR就能搞定的，因为表盘的数字是连续变化的，你可以会遇到正好处在两个数字之间，比如最右边那种情形。
这时候就需要用CNN训练它，让它知道这张图片是介于数字2和3之间。
表盘上部的数字读数用OCR软件获取，下半部分的模拟表盘交给CNN处理。
对于模拟表盘的部分，要让CNN能识别指针从0到9不同情况，一个“笨”方法是标记10个分类。
但是，如果希望系统估读小数点后一位（0.0、0.1，…，9.8、9.9），那么将会有100个分类，每个分类都要有大量的训练图像。
因此，最终作者使用了另一种方法：在CNN网络的最后一层中仅使用一个可以输出连续值的神经元。
最初开发的版本需要设置外部服务器对这些图像进行处理，经过数次迭代后，图像处理和转换已完全集成在ESP32CAM固件中，真正成了“边缘AI”。
如果你也想改造自家的水表，不妨去试试吧。
项目地址：
http://www.17ob.com/wp-content/uploads/2022/12/AI-on-the-edge-device
硬件配置：
http://www.17ob.com/wp-content/uploads/2022/12/span>
3D打印文件：
http://www.17ob.com/wp-content/uploads/2022/12/files
