ОТЧЕТ о выполнении НИОКР по теме: «Разработка и тестирование прототипа облачного сервиса по распознаванию приборов учета с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения» (договор №5101ГС1/89560 от 16.11.2023) (заключительный)

Количество: страниц - 75; приложений - 7; иллюстраций - 6; таблиц 12 Нейронные сети, интеллектуальный анализ, приборы учета, машинное обучение, искусственный интеллект, облачная платформа, автоматизация, счетчик водоснабжения, распознавание документов Разработать и выполнить тестирование прототипа облачного сервиса по распознаванию приборов учета с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения - Разработана серверная часть для прототипа облачного сервиса. - Разработан алгоритм распознавания изображений приборов учета. - Разработан алгоритм использования протоколов API. - Выполнены разметка, обучение и исправление ошибок по распознанным изображениям приборов учета. - Разработан алгоритм распознавания моделей приборов учета. - Выполнено машинное дообучение распознавания изображений. - Собран прототип облачного сервиса. - Выполнено тестирование прототипа облачного сервиса. Прототип разработанного программного продукта удовлетворяет следующим требованиям ТЗ: Функции, выполнение которых должен обеспечивать разрабатываемый научно- технический продукт: - Автоматическое распознавание входящих изображений нейронной сетью; - Автоматическая обработка входящих изображений нейронной сетью; - Дообучение моделей показаний нейронной сетью; - Автоматическое распознание данных с приборов учета; - Автоматическая передача показаний в учетные системы (1С, биллинговые системы, электронные журналы); - Автоматическое определение моделей приборов учета нейронной сетью; - Работа в офлайн режиме, без подключения к интернету. Количественные параметры, определяющие выполнение научно-техническим продуктом своих функций: - Точность распознавания входящих изображений нейронной сетью – не ниже 98%. - Время обработки входящих изображений нейронной сетью - не более 6 сек. - Время распознавания одной модели прибора учета нейронной сетью - не более 4 сек. - Время распознавания одного изображения нейронной сетью – не более 1 сек. - Время вывода результата одного запроса нейронной сетью – не более 2,5 сек. - Время направления результата в систему клиента нейронной сетью – не более 15 сек. Прототип предназначен для автоматизации обработки и распознания показаний приборов учета вместо человека различными потребителями группами потребителей: Организации в сфере ЖКХ (УК, МУП, ГУП, ТСЖ, ЖСК, ЖК, ресурсоснабжающие организации) Организации в сфере Электроэнергетика (ТЭЦ, ТЭС, ГРЭС, ГЭС, АЭС) Организации обслуживающие технологические трубопроводы Организации ЦТП, ИТП, котельные (учет тепла, учет воды, учет мазута) Организации работающие с системой кондиционирования, вентиляции, водозабора, учета масел (пищевое, машинное, моторное, индустриальное, и т.д.) Организации по производству лако-красочных изделий (краски, лаки) Организации добывающие промышленность, добыча полезных ископаемых, горно- обогатительные комбинаты Экономическая эффективность заключается в увеличении скорости получения данных о моделях и показаниях приборов учета, облегчении работы при снятии показаний. Предполагается провести НИОКР по доработке прототипа до уровня коммерческого образца. В рамках выполнения работы зарегистрирована программа для ЭВМ Облачный сервис по распознаванию приборов учета с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения Квант+ версия 2.0 №2024688157 от 25.11.2024 г. Объем работ, запланированный по проекту, выполнен в полном объеме и в срок в соответствии с техническим заданием и календарным планом.