墨比乌斯公司在当今智能城市建设中,水务管理面临着如何高效、准确地进行水表读数的挑战。传统的人工作业方式效率低下,且易出错。现有的自动化解决方案多依赖于简单的图像识别算法,受限于环境光照变化和不同水表类型,其准确率难以保障。因此,开发一个全面的数据集,帮助优化水表读数的识别技术尤为重要。该数据集致力于解决在多样环境下识别水表读数的技术问题,提升自动化水表读数的精度和效率。
数据收集主要通过高分辨率摄像头安装在不同类型的水表上进行。采集环境涵盖不同光照条件和角度,确保数据的多样性。质量控制方面,数据标注经过多轮审核,确保准确性,标注由经验丰富的水务工程师完成。预处理步骤包括图像去噪、标准化处理以及数据增强技术,如旋转、缩放等。数据采集后的图片统一以JPG格式储存,并按水表类型与读数范围进行分组组织。
该数据集的核心优势体现在其高度的标注精度和一致性,每张图片的读数标注准确率高达99%。利用先进的图像增强技术,例如GAN生成对抗网络,改进了低质量图片的解析能力,使得算法在低光照条件下识别率提升20%以上。应用价值在于其助力提升整体水务管理效率,降低人工成本,与同类数据集相比,拥有更丰富的场景变化和水表种类,在特征多样性及实用性上具有显著优势。同时,该数据集具有高度的可扩展性,可应用于其他类似的资源计量设备识别任务。
| 图片 | 文件名 | 分辨率 | 水表读数 | 表盘类型 | 计量单位 | 读数位置 | 水表状态 | 背景清晰度 | 光照条件 | 水表可见度 | 拍摄角度 | 水表品牌 | 图像清晰度 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
![]() | 0415b6ee92c1538910f59c736c357782.jpg | 2160*3840 | 无法确定 | 模拟 | 立方米 | 中间 | 良好 | 清晰 | 明亮 | 完全可见 | 正面 | WERNER SCHÜTZ | 清晰 |
![]() | 4d5ec148c0a8fe6ca7e6f7cd5c9e22a2.jpg | 3024*4032 | 00189.3 | 数字 | 立方米 | 中心 | 良好 | 清晰 | 明亮 | 完全可见 | 正面 | Itron | 清晰 |
![]() | 2a497c1b1106fc65ff0f1431f81ab410.jpg | 1440*2560 | 01382779 | 数字 | 立方米 | 右侧 | 良好 | 模糊 | 明亮 | 完全可见 | 倾斜 | NEPTUNE | 清晰 |
![]() | 7a66908bc351b70db69cc3304a8e1d0c.jpg | 1280*1707 | 00377 | 模拟 | 立方米 | 中间 | 良好 | 模糊 | 昏暗 | 完全可见 | 正面 | Neptune | 清晰 |
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 文件名 | string | 文件名 |
| 分辨率 | string | 分辨率 |
| 水表读数 | float | 从图片中识别的水表读数值。 |
| 表盘类型 | string | 水表表盘的类型,例如模拟或数字。 |
| 计量单位 | string | 水表读数的计量单位,例如立方米。 |
| 读数位置 | string | 水表读数在表盘上的具体位置,例如左侧,中间或右侧。 |
| 水表状态 | string | 水表的物理状态,例如良好、破损。 |
| 背景清晰度 | string | 背景的清晰程度,例如清晰或模糊。 |
| 光照条件 | string | 图像中的光照条件,例如明亮、昏暗。 |
| 水表可见度 | string | 水表在图像中的可见性,例如完全可见或部分遮挡。 |
| 拍摄角度 | string | 图片拍摄的角度,例如正面、倾斜。 |
| 水表品牌 | string | 水表的品牌,例如某某牌。 |
| 图像清晰度 | string | 图像的整体清晰度,例如清晰或模糊。 |
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 授权类型 | CC-BY-NC-SA 4.0(非商业署名共享) |
| 商业使用 | 需申请专属订阅或授权合同(支持按月/按调用次数收费) |
| 隐私与脱敏 | 无PII,无真实公司名,模拟场景均符合行业标准 |
| 合规体系 | 中国《数据安全法》 / 欧盟GDPR / 企业数据可访问日志支持 |
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