由中国信息通信研究院、华为、羿娲科技、微软、中国移动、中国电信、中国联通、广电运通、中兴、诺基亚、中科院、易诚高科等单位参与讨论的“基于视觉识别的仪表识读系统指标要求和评估方法”的评估规范目前已经初步定稿。
市场研究机构IDC最新发布的《全球半年度AI系统支出指南》显示，亚太地区2019年在人工智能(AI)系统方面的支出预计将达到55亿美元，比2018年增长近80%。
随着各行各业积极投资于利用AI软件功能的项目，亚太地区正迅速推动AI应用迅速增长，预计2022年将增至150.6亿美元。
伴随AI时代的到来，多元化的视觉识别技术带来了更多的人机交互新场景。
基于视觉识别的仪表识读系统就是其中之一。
系统很好的结合了机械表和智能表各自优势，避免繁重的工程改造、停产停工、停水停电、停电停气等问题。
在最新通信模式下，仪表识读系统实现精客观的收集图片数据，低成本存储留底为佐证，为企业在用量费用、用能安全管理、产销差分析、精益化流程管理等方面提供可靠的数据基础与分析。
尽管基于视觉识别的仪表识读系统有了许多新的进步，但在实际使用中，仪表识读还面临着多种复杂条件的严酷考验。
比如对水雾、变形、模糊等有问题的图片识别。
举个例子，在湿度较高的供水井下，出现水雾后可能使图片无法识别；拍摄图片中闪光灯与仪表面板产生反光使得图片变形；因各种环境条件造成图片模糊等等问题。
上述问题只是列举了易发生在仪表识读系统或产品的部分问题，解决以上问题的产品并不能说明此产品就是一款优秀的产品。
那么该如何评价一款仪表识读系统或产品呢？
应该首先从应用场景入手，就目前来看仪表识读主要用于水、电、气、热以及各类工业仪表计量器具，水、电、气、热主要侧重于取用量费用、管道安全管理、产销差分析；各类工业仪表计量器具则更注重精益化流程管理。
同时应用场景的不同也就使得对产品性能、参数要求不用，此时虽然清楚应用场景，但是在实际产品采购和交付时，供需双方还是会存在诸多困扰和问题。
需求方的困扰可能是：
“我的仪表比较特殊，可以使用你们的产品吗？”
“我有需求，但我不了解如何评价一个仪表识读产品”
“产品宣传的参数是否真实准确”
供应方可能也存在同样的问题：
“我该如何证明我的产品参数真实有效”
“我的产品功能是否贴合客户需求”
针对供需双方存在的诸多困扰和问题，中国人工智能产业发展联盟（以下简称联盟）围绕市面上日渐增多的“仪表智能识读系统”、“视觉抄表系统”，开展了大量研究工作。
联盟组织编制了名为“基于视觉识别的仪表识读系统指标要求和评估方法”的评估规范，目前已经初步定稿。
该评估规范由中国信息通信研究院、华为、羿娲科技、微软、云从科技、中国移动、中国电信、中国联通、广电运通、中兴、诺基亚、澎思科技、滴滴出行、深醒科技、中科院、京东、玖典科技、广电运通、海天瑞声、哈工汇宇、马上消费金融、易诚高科、上海畅圣、华宇金信、华宇信息等单位参与讨论，凝结了众多人工智能领域专家的集体智慧。
评估规范规定了相关仪表识读服务系统指标要求和评估方法，主要包括基本信息披露、系统成熟度和服务质量评估三个方面。
涉及仪表识读meter reading and recognition、数字式仪表digital meter、指针式仪表pointer meter、多屏跳变表multiscreen meter、识别正确率Correct recognition rate、异常图abnormal image、正常图normal image、异常图错误率abnormal image error rate、异常图漏检率abnormal image miss alarm rate等诸多核心指标，以及评价与产品特性相关的功能：
如仪表图像采集和远传功能、参数配置功能、全仪表类型的识读功能、异常图识别功能等。
性能方面涉及仪表识别精度、异常图识别精度、仪表识别平均响应时间、系统高并发、采拍终端待机功耗等。还包括了终端的阻燃材料、防水防尘等级要求、通信条件、防盗报警、功耗限制等指标。
除此之外还制定了安全指标、易用性指标，基于视觉识别的仪表识读系统评估规范的目录见下图。
图：基于视觉识别的仪表识读系统评估规范目录
目前，联盟层面定稿的“基于视觉识别的仪表识读系统指标要求和评估方法”正在中国通信标准化协会推动行标立项，欢迎大家持续关注并积极参与“基于视觉识别的仪表识读系统指标要求和评估方法”的评估规范制定以及未来的评测工作。
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