Automatické rozpoznávání stavu elektroměru z fotografie

Bc. Ondřej HANZLÍK

Master's thesis

Automatic recognition of the electrometer status from picture

Abstract:

Práce se zabývá problematikou rozpoznávání stavu elektroměru ze snímaného obrazu. Konkrétně jde o snímání elektroměru fotoaparátem mobilního telefonu. Na snímaném obraze je detekována plocha s číselníkem elektroměru a na té jsou následně detekována jednotlivá čísla. Ta jsou rozpoznávána za pomoci neuronové sítě. Pro získání informací z obrazu elektroměru, díky kterým dokážeme jeho stav rozpoznat, je využito technik segmentace obrazu. Pro klasifikaci výstupů segmentace je využito klasifikačních nástrojů, konkrétně vektorového stroje (SVM) a neuronové sítě. Pro řešení problematiky segmentace obrazu je použita knihovna OpenCV, stejně tak jako k implementaci vektorového stroje. Číslice na číselníku elektroměru jsou klasifikovány pomocí neuronové sítě, která byla vlastnoručně implementována. Celá aplikace pro rozpoznání je na platformě Android. Součástí práce je i vytvoření desktopové aplikace, která slouží pro testování neuronové sítě a vytváření jejích modelů. Práce současně popisuje, jak ukládat potřebná data získávaná v průběhu rozpoznávání, která jsou využívaná pro práci s neuronovou sítí. Součástí práce je spuštěný web, který bude rozvíjen pro možnost zapojení se do dalšího vývoje systému. Na webu je dostupný veřejný repozitář se zdrojovými kódy vytvořenými při implementaci.

Abstract:

This thesis deals with problems of recognition of an electrometer´s state from sensing image. It is tangibly about electrometer´s scanning by a mobile phone´s camera. There is a surface with an electrometer´s dial which is detected and on this surface the particular numbers are detected consequently. The numbers are recognized via neural network. For more information from this image there are used some techniques of image segmentation to check the status. For the classification of the segmentation´s outputs are used classification tools, especially a support vector machine (SVM) and neural networks. Problems of image segmentations are solved by using OpenCV library. OpenCV is used for the implementation of the vector machine either. Application is on Android platform. Part of the thesis is concerned in a creation of a desktop application which is instrumental towards testing of neural network. The thesis also describes how to save the necessary data gathering in the course of the recognition which are used for working with neural network. The part of the thesis also deals with running web which will be evolved for the opportunity to participate in the further development of the system. There is available a public repository with source codes created during implementation.

Keywords

Rozpoznávání, segmentace, OpenCV, neuronová síť, SVM, vektorový stroj, předzpracování, Android, Java

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 24. 4. 2015

Accessible from:: 24. 4. 2015

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Miroslav Skrbek, Ph.D.

UNIVERSITY OF SOUTH BOHEMIA IN ČESKÉ BUDĚJOVICE

Faculty of Science

Master programme / field:
Applied Informatics / Applied Informatics