للتغلب على ضعف كفاءة القراءة اليدوية للعدادات ومشكلة عدم دقة طرق التعرف على الصور الحالية في التعرف على الأحرف الثنائية النصفية، تم تصميم نظام ذكي لقراءة عدادات الصور يعتمد على تقنية الإنترنت الضيقة النطاق للأشياء (NB-IoT) وشبكة عصبية التفافية خفيفة الوزن (CNN). أولاً، يستخدم جهاز التقاط الصور وحدة NB-IoT لتحميل صور مقياس العداد الملتقطة بواسطة الكاميرا إلى منصة السحابة؛ ثم، تستخدم طريقة استخراج وتطابق الميزات المحلية لتقدير مصفوفة التحويل الأفيني، مما يحول صورة مقياس العداد المدخلة إلى فضاء إحداثيات صورة النموذج ويقطع صور الأحرف الفرعية لكل قراءة؛ وأخيرًا، يستخدم نموذج CNN خفيف الوزن قائم على التصنيف متعدد العلامات للتعرف على هذه الصور الفرعية والحصول على نتيجة قراءة العداد النهائية من خلال المعالجة اللاحقة. تبين نتائج التجارب أن تيار وضع السكون لجهاز التقاط الصور في النظام أقل من 10 ميكروأمبير، مما يضمن عمل بطاريتين من بطاريات الليثيوم لأكثر من 5 سنوات؛ كما أن نموذج CNN المقترح القائم على التصنيف متعدد العلامات قادر على التعرف بدقة على الأحرف الفردية والثنائية النصفية، محققًا دقة تعرف على الأحرف تبلغ 96.36% ودقة تعرف على القراءات تبلغ 94.15%، متفوقًا على خوارزميات التعرف الأخرى المقارنة.

الإنترنت الضيقة النطاق للأشياء;نظام قراءة العداد التلقائي;شبكة عصبية التفافية;التعرف على الأحرف الثنائية النصفية;التصنيف متعدد العلامات