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Reconhecimento de Dígitos de Medidores de Energia por meio da Voz no Contexto de um Aplicativo de Autoleitura / Digit Recognition of Energy Meters through Voice in the Context of an Authentication Application
A Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) destaca que perdas não-técnicas estão relacionadas a entraves no processo de leitura de consumo. Para a redução dessas falhas, uma alternativa factível e de menor custo seria a leitura realizada pelo próprio consumidor, denominada de autoleitura. Este processo leva em consideração o uso de plataformas digitais, através das quais o consumidor registraria e enviaria as informações de consumo. Uma etapa importante desse processo é o reconhecimento automático de dígitos de medidores por meio da voz. Este trabalho, portanto, propõe um método para a realização dessa tarefa, que utiliza processamento de áudio e inteligência computacional. Para a extração de características de áudio, utiliza-se Mel-frequency Cepstral Coefficients (MFCC) e MelSpectrogram de forma combinada. O método apresenta Recall de 94,74%; Precision de 94,91%; F1 score de 94,72% e 0,9419 de índice Kappa utilizando-se o classificador Support Vector Machine (SVM)
Reconhecimento de Dígitos em Imagens de Medidores de Energia no Contexto de um Aplicativo de Autoleitura / Digit Recognition in Energy Meter Images in the Context of a Self-Reading Application
Segundo a Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), perdas não-técnicas são aquelas relacionadas a furtos de energia e impedimento de acesso às unidades consumidoras. Uma alternativa viável e de menor custo para a redução dessas falhas seria a leitura realizada pelo próprio consumidor, denominada de autoleitura. Esse processo engloba o uso de plataformas digitais, por meio das quais o consumidor registraria e enviaria as informações de consumo. Uma etapa primordial desse processo é o reconhecimento automático de dígitos em medidores por meio de imagens. Este trabalho propõe um método computacional para a realização dessa tarefa. São utilizados os descritores de característica Histogram of Oriented Gradients (HoG) e Local Self-similarity (LSS) de forma combinada e o classificador Máquina de Vetores de Suporte (SVM). O método alcança acurácia de 97,90% e 96,72%, respectivamente, para o reconhecimento de dígitos em medidores digitais e analógicos.
Segmentação Semântica de Medidores de Energia Elétrica e Componentes de Identificação / Semantic Segmentation of Electricity Meters and Identification Components
A Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) classifica erros de medição de consumo e processamento de fatura como perdas não-técnicas. Quando essas irregularidades são identificadas, ´e solicitada a aquisição da imagem do medidor e a captura da localização geográfica do leiturista para registrar a sua presença no local. Essas imagens são enviadas para o setor de auditoria. Este recebe um grande volume de imagens, cuja análise completa é muito lenta. Como alternativa, tem-se a autoleitura, que é a leitura feita pelo próprio cliente através de plataformas digitais. E para garantir a segurança no processo de autoleitura, é necessária uma etapa automática de validação (autoauditoria). Este trabalho propõe um método baseado em aprendizado profundo para a segmentação semântica de medidores de energia e componentes de identificação, almejando contribuir com mais eficiência ao processo de validação de leitura. O método apresenta mean average precision (mAP) de 73,10% para os casos em que intersection over union (IoU) ? a 0,50; 42,17% para IoU ? 0,75 e 41,28% quando IoU ? 0,99