Lectura remota de comptadors analògics

Aquest projecte té el propòsit fer possible la lectura a distància de diferents comptadors analògics, per tal de tenir un millor control i seguiment del consum energètic, ja sigui d’ una casa, d’ una empresa, etc… i per facilitar la obtenció i posterior tractament de les dades que els comptadors ofereixen. Malgrat que avui en dia existeixen els comptadors electrònics, els quals alguns ja envien les seves lectures a una base de dades remota, complint així el propòsit d’ aquest projecte, pocs ofereixen encara aquest funcionalitat, i per altra banda encara és molt freqüent l’ ús de comptadors analògics. Per això, en aquest projecte es proposa un sistema capaç de proporcionar la mateixa funcionalitat per a aquests comptadors. Per tal de realitzar això, en aquest projecte s’ ha construït un prototip del sistema, que consta d’ una càmara per a prendre imatges del comptador, una Raspberry Pi que processa les imatges preses per la càmara, n’ extreu les dades desitjades i les envia a un ordinador/servidor remot que guarda aquestes dades en una base de dades, ja preparades per al seu tractament, i també ofereix la possibilitat de poder-les passar a un format que es pugui llegir amb programes com el LibreOfficeCalc. El projecte també consta del desenvolupament d’ una montura que sosté el sistema físic (càmara, Raspberry Pi, comptador) i que conté elements per tal de maximitzar l’ eficiència del sistema (miralls per a prendre imatges dels comptadors amb angles incilinats i que permeten reduïr l’ espai que ocupa el sistema, un braç articulat per a moure la càmara, la possibilitat de incloure-hi díodes LED per a iluminar el comptador a la foscor…)

Automated Medical Device Display Reading Using Deep Learning Object Detection

Telemedicine and mobile health applications, especially during the quarantine imposed by the covid-19 pandemic, led to an increase on the need of transferring health monitor readings from patients to specialists. Considering that most home medical devices use seven-segment displays, an automatic display reading algorithm should provide a more reliable tool for remote health care. This work proposes an end-to-end method for detection and reading seven-segment displays from medical devices based on deep learning object detection models. Two state of the art model families, EfficientDet and EfficientDet-lite, previously trained with the MS-COCO dataset, were fine-tuned on a dataset comprised by medical devices photos taken with mobile digital cameras, to simulate real case applications. Evaluation of the trained model show high efficiency, where all models achieved more than 98% of detection precision and more than 98% classification accuracy, with model EfficientDet-lite1 showing 100% detection precision and 100% correct digit classification for a test set of 104 images and 438 digits.Comment: 6 pages, 5 figure