AI-on-the-edge-device项目中数字识别可靠性问题分析

问题背景

在AI-on-the-edge-device项目中，用户报告了一个关于数字识别可靠性的问题。具体表现为在使用Apator SV-RTK水表时，某些数字经常被错误识别，特别是数字"4"被识别为"1"，数字"3"被识别为"8"。这个问题主要出现在dig-class模型中，而dig-cont模型由于识别性能较差未被采用。

问题现象分析

从用户提供的示例图像中可以看到，数字识别错误主要发生在最右侧的数字上。技术专家分析认为，这可能是由于视差效应导致的。当数字的尖端靠近窗口/框架时，中间缺少黑色区域可能会干扰模型的判断。

技术原因探究

1. 视差效应影响：由于摄像头与水表数字之间存在一定角度，导致数字的某些部分在图像中变形或模糊，特别是靠近边缘的数字。

2. 光照反射干扰：从示例图像可以看出，数字顶部存在明显的光反射，这可能影响模型对数字形状的判断。

3. 模型训练数据偏差：当前模型可能对特定字体或特定角度下的数字识别训练不足，导致对某些数字的识别准确率下降。

解决方案建议

1. 调整摄像头参数：

   • 使用最新版本中的改进缩放功能
   • 增加CamGainceiling参数
   • 同时降低LED强度，减少顶部反射

2. 优化ROI设置：

   • 重新调整数字宽度(内框)和窗口高度(外框)参数
   • 针对最右侧数字单独优化识别区域

3. 模型选择建议：

   • 虽然dig-cont*模型整体性能较差，但对于特定数字可能有更好的表现，可考虑混合使用不同模型
   • 等待项目团队针对此类数字字体优化模型

实施效果预期

通过上述调整，特别是优化摄像头参数和光照条件后，预计可以显著减少数字识别错误。顶部反射的消除将改善数字轮廓的清晰度，使模型能够更准确地识别数字"3"和"4"等易混淆字符。

总结

数字识别可靠性问题在物联网设备应用中较为常见，需要综合考虑硬件配置、环境条件和算法优化等多方面因素。AI-on-the-edge-device项目团队正在持续改进识别算法，用户可以通过调整设备参数获得更好的识别效果。对于特定型号的水表，可能需要针对性的参数优化才能达到最佳识别精度。