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智能表计实现方式物联网表和引入AI技术

elecfans 来源:电子发烧友网 作者:周凯扬 2021-10-12 14:42 次阅读

近期停电限电的新闻层出不穷,用电负荷高和节能减排等原因均致使了能源紧张的情况。面对这样的挑战,做出限电政策,自然就需要对能源用量做出精确的评估。这就是智能表计的优势之一,解放人力,实现远程抄表。然而智能表计的实现方式却有异同,有的倾向于直接切换为物联网表,有的则试图引入AI技术。

物联网“换”新表

在不少人看来,换成更智能的物联网表才是打造智能抄表网络的关键。目前越来越多的城市开始在公共服务领域建设物联网,比如利用NB-IoT与云服务厂商打造智能抄表业务,水务、燃气、电网的企业借助云+管+端的智能表来传输使用信息,不仅方便用户实时查询,也给了资源供应企业更好的管理运营手段。

过去传统的抄表方式需要人力手动抄表,效率极低。在与NB-IoT网络和云平台结合后,不仅可以实现低功耗和海量连接,还能以大数据做好精细化运营,做到故障调查监控和分区压力调节等操作,避免出现用电、用水紧张的情况。

除了NB-IoT外,基于WI-SUN这样的协议做智能表计也已经相当常见。以Silicon Labs的EFR32FG12为例,这颗无线SoC采用了Arm Cortex M4的内核,不仅支持WI-SUN、M-BUS等通用协议,也支持专有协议。除了必不可少的低功耗特性外,EFR32FG12的1024 kB FLASH和256 kB RAM也确保了后续的OTA表计升级支持。

对于智能抄表这样的应用来说,接入的设备量是相当大的,因此传统的IPV4池不足以支持其大规模扩张,而WI-SUN通过支持IPV6,可以提供大量的地址资源。

AI“改装”抄表

接入物联网表的方式固然部署起来相对简单,但也对设备改造提出了很高的要求,尤其是水表这样的表计,况且当前的物联网表也并不便宜。要想将过去机械式的表改成电子式,必须要考虑到供电和无线传输等问题,尤其是采用PLC技术实现的自动抄表。

随着深度学习、云计算和芯片的发展,人工智能成了半导体各行各业追捧的技术热点,然而由于诸多AI应用都要用到高性能芯片,所以在一些边缘或本地化部署上,人工智能的出场率并不高。

如今不少厂商开始研究如何把AI做进低功耗的本地端,在嵌入式设备或是基于MCU等处理能力不高的设备中引入人工智能技术。通过加装或改装模组的方式,利用图像传感器摄像将图片转化为数字,再借助NB-IoT等无线传输方式发送数据,这样的话就不需要去替换现有的设备。这些视觉识别与图像识别的技术,都是部署在本地端的AI算法,将传统机械表变成智能表,这种改装的方式大幅降低了成本、提升了效率。

这种方案用到的芯片虽然算力不高,但也必须满足简单视觉算法的的支持。以嘉楠科技的堪智K210为例,该芯片采用了了64位的双核RISC-V CPU,算力达到1TOPS,但功耗仅有300mW。该芯片搭载了嘉楠自研的核心神经网络加速器KPU,方便在本地处理器机器视觉任务。嘉楠科技称这种“无创”改造的设计,成本仅有传统智能表计的四分之一。

然而多数厂商并没有开发人工智能算法的能力,除了直接采用芯片厂商的识别算法方案之外,往往会直接用到其他AI厂商的方案。以百度的飞桨开发工具PaddleX为例,PaddleX首先利用目标检测模型检测出图像中的标记,再使用语义分割模型将表计的指针和刻度分割,得到表计大概的数字图像。接着对该图像进行腐蚀,将环状表盘展开为矩形图像,再转换为一维数组,并对刻度均值做二值化处理,根据指针的相对位置和预知的量程来计算标记的实际读数。

结语

这两种智能抄表方式均有各自的优势,更适合对不同的场景进行调研后再确定方案。比如对于某些缺乏外挂环境、表计位于公共区域的情况,就更适合进行新表的更换,比如现在大部分电气表计。而某些需要低成本高效率安装或是改装入户困难的情况,例如室内的水表等,则更适合AI加装的方案。

除了表计本身之外,水务和电网等供应商往往都要与云平台合作,做好抄表数据的管理与存储,云平台也会协力打造基于抄表数据的智能应用,比如开发App、支持在线缴费和查询等。而对于这些已经投入大成本进行改装的供应商来说,这些数据未来是否有更多的增值空间,还待对商业模型的进一步挖掘,但智能抄表绝对是必行的一步。

责任编辑:haq

原文标题:智能抄表究竟走“换”还是走“改”?

文章出处:【微信号:elecfans,微信公众号:电子发烧友网】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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