OCR产业应用实战，多类别电表读数识别方案详解

我国电力行业发展迅速，电表作为测电设备经历了普通电表、预付费电表和智能电表三个阶段的发展。在产业场景中，表的种类多达十几种，过去依赖人工抄表，成本很高。如果能够采集到大量电表图片，借助人工智能技术批量检测和识别，将会大幅提升效率。

本次飞桨产业实践范例库开源电表读数识别场景应用，提供了从数据准备、技术方案、模型训练优化，到模型部署的全流程可复用方案，降低产业落地门槛。

⭐项目链接⭐

https://github.com/PaddlePaddle/awesome-DeepLearning

所有源码及教程均已开源，欢迎大家使用，star 鼓励~

本场景要解决多类别电表识别任务，从技术上需要对多种类别的电表表数和表号进行检测再识别，从数据到模型面临着多重问题。

• 在数据方面，电表种类多、数据少、拍摄角度多样且部分数据反光严重。

• 如何从零标注电表数据，选择何种标注软件能够最快速度构建数据集？

• 技术路线的选择也面临多方面的问题，例如是通过文字检测来反向微调，还是通过目标检测从零训练？

在数据标注工具上，使用 PPOCRLabel 实现半自动标注，内嵌 PP-OCR 模型，一键实现机器自动标注，且具有便捷的修改体验。支持四点框、矩形框标注模式，导出格式可直接用于 PaddleOCR 训练，标注效率显著提升。 

• 真实产业场景：与实际具有 AI 应用的企业合作共建，选取企业高频需求的 AI 应用场景如智慧城市-安全帽检测、智能制造-表计读数等；

• 完整代码实现：提供可一键运行的代码，在“AI Studio 一站式开发平台”上使用免费算力一键 Notebook 运行；

• 详细过程解析：深度解析从数据准备和处理、模型选择、模型优化和部署的 AI 落地全流程，共享可复用的模型调参和优化经验；

• 直达项目落地：百度高工手把手教用户进行全流程代码实践，轻松直达项目 POC 阶段。