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智能表計實現方式物聯網表和引入AI技術

lPCU_elecfans ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:周凱揚 ? 2021-10-12 14:42 ? 次閱讀

近期停電限電的新聞層出不窮,用電負荷高和節能減排等原因均致使了能源緊張的情況。面對這樣的挑戰,做出限電政策,自然就需要對能源用量做出精確的評估。這就是智能表計的優勢之一,解放人力,實現遠程抄表。然而智能表計的實現方式卻有異同,有的傾向于直接切換為物聯網表,有的則試圖引入AI技術

物聯網“換”新表

在不少人看來,換成更智能的物聯網表才是打造智能抄表網絡的關鍵。目前越來越多的城市開始在公共服務領域建設物聯網,比如利用NB-IoT與云服務廠商打造智能抄表業務,水務、燃氣、電網的企業借助云+管+端的智能表來傳輸使用信息,不僅方便用戶實時查詢,也給了資源供應企業更好的管理運營手段。

過去傳統的抄表方式需要人力手動抄表,效率極低。在與NB-IoT網絡和云平臺結合后,不僅可以實現低功耗和海量連接,還能以大數據做好精細化運營,做到故障調查監控和分區壓力調節等操作,避免出現用電、用水緊張的情況。

除了NB-IoT外,基于WI-SUN這樣的協議做智能表計也已經相當常見。以Silicon Labs的EFR32FG12為例,這顆無線SoC采用了Arm Cortex M4的內核,不僅支持WI-SUN、M-BUS等通用協議,也支持專有協議。除了必不可少的低功耗特性外,EFR32FG12的1024 kB FLASH和256 kB RAM也確保了后續的OTA表計升級支持。

對于智能抄表這樣的應用來說,接入的設備量是相當大的,因此傳統的IPV4池不足以支持其大規模擴張,而WI-SUN通過支持IPV6,可以提供大量的地址資源。

AI“改裝”抄表

接入物聯網表的方式固然部署起來相對簡單,但也對設備改造提出了很高的要求,尤其是水表這樣的表計,況且當前的物聯網表也并不便宜。要想將過去機械式的表改成電子式,必須要考慮到供電和無線傳輸等問題,尤其是采用PLC技術實現的自動抄表。

隨著深度學習云計算和芯片的發展,人工智能成了半導體各行各業追捧的技術熱點,然而由于諸多AI應用都要用到高性能芯片,所以在一些邊緣或本地化部署上,人工智能的出場率并不高。

如今不少廠商開始研究如何把AI做進低功耗的本地端,在嵌入式設備或是基于MCU等處理能力不高的設備中引入人工智能技術。通過加裝或改裝模組的方式,利用圖像傳感器攝像將圖片轉化為數字,再借助NB-IoT等無線傳輸方式發送數據,這樣的話就不需要去替換現有的設備。這些視覺識別與圖像識別的技術,都是部署在本地端的AI算法,將傳統機械表變成智能表,這種改裝的方式大幅降低了成本、提升了效率。

這種方案用到的芯片雖然算力不高,但也必須滿足簡單視覺算法的的支持。以嘉楠科技的堪智K210為例,該芯片采用了了64位的雙核RISC-V CPU,算力達到1TOPS,但功耗僅有300mW。該芯片搭載了嘉楠自研的核心神經網絡加速器KPU,方便在本地處理器機器視覺任務。嘉楠科技稱這種“無創”改造的設計,成本僅有傳統智能表計的四分之一。

然而多數廠商并沒有開發人工智能算法的能力,除了直接采用芯片廠商的識別算法方案之外,往往會直接用到其他AI廠商的方案。以百度的飛槳開發工具PaddleX為例,PaddleX首先利用目標檢測模型檢測出圖像中的標記,再使用語義分割模型將表計的指針和刻度分割,得到表計大概的數字圖像。接著對該圖像進行腐蝕,將環狀表盤展開為矩形圖像,再轉換為一維數組,并對刻度均值做二值化處理,根據指針的相對位置和預知的量程來計算標記的實際讀數。

結語

這兩種智能抄表方式均有各自的優勢,更適合對不同的場景進行調研后再確定方案。比如對于某些缺乏外掛環境、表計位于公共區域的情況,就更適合進行新表的更換,比如現在大部分電氣表計。而某些需要低成本高效率安裝或是改裝入戶困難的情況,例如室內的水表等,則更適合AI加裝的方案。

除了表計本身之外,水務和電網等供應商往往都要與云平臺合作,做好抄表數據的管理與存儲,云平臺也會協力打造基于抄表數據的智能應用,比如開發App、支持在線繳費和查詢等。而對于這些已經投入大成本進行改裝的供應商來說,這些數據未來是否有更多的增值空間,還待對商業模型的進一步挖掘,但智能抄表絕對是必行的一步。

責任編輯:haq

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原文標題:智能抄表究竟走“換”還是走“改”?

文章出處:【微信號:elecfans,微信公眾號:電子發燒友網】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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