咚咚咚,抄水表了。
抄表員挨家挨戶地敲門,登記水表讀數,看似簡單的一件事,背后其實有著不少辛酸故事。
有的住戶的水表安在廚房的爐灶底下,他們得趴伏在地上,一手打著手電筒,一手抹去表盤上的油污,才能看清水表讀數。有的抄表員不小心記差了讀數,回頭既要被住戶投訴,還會收到公司的懲罰。
抄水表是個技術活,有沒有什么辦法既可以減輕抄表工的負擔,也能保證普通百姓用水數據的真實呢?AI或許能給出一個最佳的答案。
藏在水表里的秘密
雖然家家戶戶都有水表,但很少有人想過家里的水表是如何工作的。
以傳統的機械水表為例,它主要依靠水流推動表內的葉輪轉動來測量用水,所以水龍頭開得越大,水流得越急,葉輪就轉得越快,水表讀數走得就快。
后來有了智能水表,其中最具代表性的是電磁水表,它的原理是大家熟知的法拉第電磁感定律,通過在測量管內產生工作磁場,當有導電率的水流經過,就能推動水表工作,測水量更加精準。
這其中,就有著計控儀表企業拓安信的身影。2008年,拓安信研發上市了國內第一臺電磁水表,很快便陸續在長沙、鄭州投入使用,但在使用中他們發現這種傳感器不適合國內的環境使用,于是很快又推出第一臺全不銹鋼電磁水表。
拓安信成立于1996年,是中國第一臺電磁水表的誕生企業,是集ANSO安信電磁水表、電磁流量計等漏損控制相關產品和系統軟件的研發、生產、銷售、服務為一體的國家級高新技術企業。其在東莞擁有30000㎡“安信物聯網產業中心”,職能涵蓋硬件研發制造中心、大流量計量中心實驗室、漏控實訓基地、大數據中心與客戶體驗中心。
如今,拓安信為全國近1000家供水企業提供了精準的用水計量設備和數據保障服務,他們通過高精度電磁水表來提升計量效率,降低表觀漏損,有效監測動態數據,為供水企業提供信息化的支撐。
也正在這個過程中,拓安信發現這些水務企業在運營效率,尤其是供水可靠性方面遇到不少難題。
自來水公司的煩惱
拓安信負責人強調,“長期以來,自來水?業抄表工作占用大量人力資源,傳統抄表都是通過抄表?員現場進??表的抄讀,?法杜絕?為錯抄、漏抄等現象,?抄表質量直接決定水司的經營效益,是自來水公司能實現成本回收的關鍵?!?/p>
如今,抄表的人力成本越來越高,錯識概率也高,再加上水表數據出的慢,實時效率低,導致漏水告警不及時,極大地影響了整體的供水管理和決策。
為應對這種挑戰,拓安信決定通過引入智能化的技術來解決傳統??抄表的痛點:用AI抄表來取代人工抄表,降低人力耗費和成本,并提高抄表的準確度。
但是當前行業內水表種類繁多,樣式也不統一,很難開發出一套能夠適配所有水表的AI算法模型, 如果AI無法精確識別水表讀數,AI抄表并不能解決傳統手工抄表的難題,于是拓安信的開發團隊準備尋求外部力量攻克這個難題。
機緣巧合中,他們遇到了華為云,在D-Plan AI 生態伙伴計劃的支持下,拓安信通過華為云的AI開發平臺ModelArts完成水表識別模型的定制化和自主訓練優化,成功實現了:
定制化開發智能水表識別算法模型,達到水表元素高精度識別。
定制化開發水表識別Workflow,做到多樣式水表智能識別快速拓展。
ModelArts 是面向開發者的一站式 AI 平臺,支持海量數據預處理及交互式智能標注、大規模分布式訓練、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,可以讓AI應用開發到商用部署縮短為分鐘級別。
一套工作流,解決水表模型開發迭代難題
拓安信的研發人員先是梳理了國內主要?司?表安裝、使?及運?環境,并在華為云AI開發團隊的協助下,歸類整理了上萬張水表照片。
借助華為云的AI開發平臺ModelArts,這些被標注好的圖片被投喂給AI算法模型,不斷去訓練優化水表識別算法。
在拓安信的AI水表識別模型開發中,華為云的AI方案破解了兩個關鍵的難題。
算法定制,已知數據集范圍確保100%識別精度
首先華為云AI團隊將圖片中需要識別的要素提取出來,由于提取的要素存在非正對等情況,因此需要對要素進行180度旋轉矯正,然后再將不同的要素送入不同的識別算法中進行解析。
其中,針對水表種類繁多的難題,華為云用Transfomer網絡結構的模型來替換升級傳統的識別網絡算法,用更多的參數量來承載學習多種水表類型。
同時,整個水表照片的識別要素非常多,AI需要完成水表讀數識別、ID識別、條形碼識別、二維碼識別、客戶名稱識別,再加上有的水表所處的環境比較惡劣,照片存在反光、遮擋和模糊,導致讀數下方的二維碼/條形碼識別率很低。
為此,華為云針對不同的要素制定了不同的后處理策略,針對一個種類只會出現一個框的要素,使用了最大聯調區域過濾去優化分割網絡的精度。并通過大量的圖像算法,來優化噪點、反光、模糊圖片中二維碼的識別精度。
Workflow定制開發,使能客戶自主訓練,算法可擴展復制
值得注意的是,傳統的 AI 應用交付會直接以實驗迭代結束后輸出的模型為終點。但他們往往會忽略一個問題,就是當應用上線后,隨著時間的推移,會出現模型漂移的問題,新的數據和新的特征在已有的模型上表現會越來越差。比如無法識別新上市的水表種類。
為了解決這個問題,華為云為拓安信提供了定制算法Workflow。
ModelArts Workflow是開發者基于實際業務場景開發用于部署模型或應用的流水線工具。它將數據導入、數據集創建、數據標注、數據處理、模型訓練、模型管理、模型上線等復雜的步驟按照業務流程封裝成一個個節點。
相較于傳統的一次性模式,Workflow允許用戶只需要關注數據和標注本身,無需任何AI知識,就可以自行對模型做迭代,讓模型在將來各種場景上都具有擴展性,解決數據漂移問題。
Workflow將開發試驗調測好的AI開發過程固化成一條流水線,拓安信的研發人員將會使用這條流水線在持續產生的數據中持續迭代訓練,確保這條流水線生產出來的模型的AI應用始終維持在一個較好的狀態。整個過程中,他們只需要對Workflow的輸入數據,輸出路徑進行配置,即可啟動進行模型訓練。
華為云的AI項目負責人表示,“ModelArts將復雜的流程由自己的算法工程師承擔,把簡單的操作留給用戶。當已經部署上線的服務精度降低時,客戶可以把收集到的數據重新導入Workflow運行,整體運行為一次迭代?!?/p>
在ModelArts的加持下,拓安信既實現了水表照片的快速標注和訓練,也實現了算法模型的自主訓練優化,水表識別算法模型得以擴展迭代復用,應用于各種新樣式水表,降低了開發門檻和成本。
如今,這套AI方案可以幫助拓安信精確識別讀取水表照片中的讀數,再搭配他們的外業APP智能抄表系統,傳統的??抄表模式成功升級為AI抄表。
AI抄水表,推動水務智能化
對于拓安信來說,智能水表識別模型的定制開發和可迭代,讓他們用AI完成了降本增效的目標,成功實現了水務AI的轉型。
節省千萬人力成本
查水表不再完全依賴人工,尤其是水表一般都安裝在隱蔽的位置,單依賴人眼往往很難看清楚,通過拍照智能識別可以替代人眼識別,從人工抄表到AI抄表,拓安信幫助行業節約千萬級人力成本。
管理效率提升30%
AI識別水表數據都會自動化錄入,備份,將從前的一錄一矯的工作流程優化為矯正為主,管理效率得到30%的提升,實現水務水表數據管理自動化,保證了水表數據的管理和審核。
保障客戶數據安全
由ModelArts開發的AI模型支持一站式部署到本地化或者私有化場景中,極大地提高了水務公司的模型應用性能和數據安全。
水是萬物之源,隨著人口的增長,人們對水的消耗不斷擴大,人均可用淡水資源持續下降。而水資源的管理會影響到經濟的各個方面,特別是健康、糧食生產安全、民用給水和衛生設施、能源、工業和環境可持續性這些方面。
科學用水、智慧用水迫在眉睫。
AI記錄水表讀數,看似只是一個不起眼的變化,背后節省的是巨大的經濟成本。而且因為它可以讓供?計量更加精準,讓數據采集更便捷,保證用水數據的真實性,便能為供?企業的安全供?、效益提升及漏損控制提供科學數據參考,推動水務行業全面智能化。
近年來,我國也相繼出臺一系列政策支持智慧水務行業的發展。據《智慧?務?業深度報告》測算,我國智慧?務?業空間在3000億元以上。在?數據、5G、??智能等技術的加持下,我國的水務行業向真正的智慧化、智能化運營管理轉變。
這也是拓安信一直以來在堅持的事情,在華為云的幫助下,他們不斷加深技術護城河,在智慧水務行業始終保持領先地位。未來,面對智慧水務巨大的藍海市場,拓安信將繼續深耕供水行業,并結合華為云AI團隊和技術優勢,為?業帶來新的技術突破和智慧應?,實現經濟效益和社會效益的增?,“成就每一滴水”。
華為云開放技術底座,共創行業新價值D-Plan AI
生態伙伴計劃是圍繞華為云一站式AI開發平臺ModelArts推出的一項合作伙伴計劃,旨在與合作伙伴一起構建合作共贏的AI生態體系,加速AI應用落地。
華為云EI開發者支持團隊將為合作伙伴提供AI、大數據相關的技術支持,幫助伙伴上手華為云EI的開發平臺或集成原子化AI服務,并將提供商業化落地的支持,誠邀伙伴參與共建AI開發者生態。
原文標題:當AI抄起水表,一套工作流打通水務智能的“任督二脈”
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