[发明专利]基于图像识别的任务管理与量具数据提取系统及其方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像识别领域，尤其设计一种基于图像识别的任务管理与量具数据提取系统及其方法。

背景技术

在现有技术中，使用量具进行测量时，一般采用人工读取的方式进行录入或传递。受到人工方式的局限性，在录入的过程中存在错误录入的隐患并且在传递过程中，测量数据难免会因为人与人之间的传递而发生变化，无法保证原始数据的准确性。另一方面，数据的准确性还取决于量具本身，而现有的人工方式中无法对用于采集数据的量具进行追溯，在后期对于一些有疑惑的数据无法进行校准。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于图像识别的任务管理与量具数据提取系统及其方法，采集包含测量数据的图像信息并进行图像识别，提取其中的测量数据，同时，采用RFID电子标签技术对测量人员的身份和量具的信息进行绑定，以便于后期数据的自检和校准。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于图像识别的任务管理与量具数据提取系统，其特征在于，包括终端设备、服务器、边缘计算设备和若干量具；

所述终端设备用于采集语音信息并根据所述语音信息控制摄像头拍摄包含测量数据的图像信息，终端设备还用于采集人员身份信息和量具信息，并将以上信息连同终端设备的系统身份信息发送至服务器；

所述服务器用于对所述人员身份信息进行验证，验证通过后刷新对应人员需要完成的任务，终端设备根据所述任务采集对应的量具信息，服务器将图像信息发送至边缘计算设备；

所述边缘计算设备用于对图像信息进行识别，将其内的测量数据转化成文字信息并输出所述文字信息。

进一步的，所述人员身份信息的与帐号绑定，所述帐号通过密码登录。

进一步的，所述人员身份信息为人员唯一标识符，保存于人员身份电子标签中，所述人员身份电子标签的第二扇区A区的128位存放人员唯一标识符，所述人员唯一标识符在人员注册时生成。

进一步的，所述量具信息包括量具的具体型号和量具的到期时间。

进一步的，所述量具信息存放在和量具一一匹配的RFID电子标签中，RFID电子标签的第二扇区A区的0-63位存放量具的具体型号ASCII编码，64-127位存放量具的到期时间。

进一步的，所述系统身份信息为终端设备的内部编码信息，代表系统身份标识。

进一步的，还包括显示模块，所述显示模块为智能手环，与边缘计算设备连接，用于显示所述文字信息。

进一步的，所述终端设备对预先设置的命令词进行深度学习，将命令词进行mfcc特征序列的提取，并生成训练集，所述终端设备根据训练集对语音信息进行识别，若识别成功，则控制摄像头拍摄包含测量数据的图像信息。

一种基于图像识别的任务管理与量具数据提取系统的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：在服务器中存入对应人员需要完成的任务；

步骤S2：进行人员身份信息验证，若验证通过，则刷新对应人员需要完成的任务；

步骤S3：通过终端设备采集任务对应的量具信息和人员的语音信息；

步骤S4：对所述语音信息进行识别，识别成功后，控制摄像机拍摄包含测量数据的图像信息；

步骤S5：将所述人员身份信息、量具信息、图像信息连同终端设备的系统身份信息发送至服务器，再将图像信息发送至边缘计算设备，所述边缘计算设备对所述图像信息进行识别，将其内的测量数据转化成文字信息并输出。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过拍摄包含测量数据的图像信息，同时采用RFID电子标签技术对测量人员的身份和量具的信息进行绑定，便于后期对数据进行自检和校准，测量数据的提取通过图像识别实现，通过该方案，若对测量数据有任何疑问，可随时对图像信息进行查看，更能追溯到对应该测量数据的测量人员和量具，进一步保证数据的准确性。

附图说明

图1为本发明一实施例的系统结构示意图。

图2为本发明的方法流程图。

图3为本发明图像识别算法的ZF网络结构图。

图4为本发明图像识别算法的RPN网络结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。