Sayaçlar Yapay Zekâ ile Nasıl Okunur?

• Kişi mobil cihaz kamerasını sayaca tutar.
• Sayacın dijital görüntüsü elde edilir.
• Görüntü bilgisayarlı görü ile işlenir ve analiz edilir.
• Sayaç seri numarası ve endeks verileri çıktı olarak alınır.

Gerekçe ve Temel Özellikler

Sayaçtan alınması gereken değerler gün içinde bile zamanlara bölünmektedir, hafta sonu tüketimleri ve enerji ölçüm cinsinin de işin içine girmesiyle okuyucunun iş yükü ve hata yapma olasılığı artmaktadır. Saha elemanları bu uygulamayı kullanarak, personel hesapları üzerinden, gerekli görüldüğü taktirde okuma yapabileceklerdir. Diğer taraftan uygulama sayesinde Endeksör cihaz maliyetlerinin, akıllı telefonlarla azaltılabileceği öngörülmektedir. Uygulama sayesinde saha elemanları hızlı bir şekilde okumalarını gerçekleştirebilir ve bilgileri ilgili şirket sunucusu ile kısa sürede elindeki akıllı telefon yardımıyla başka hiçbir ek cihaza gerek kalmadan paylaşabilir. Böylece zaman ve saha için istihdam edilen personelden tasarruf sağlanabilir.

Aboneler şirket için geliştirilen mobil uygulamayla akıllı telefonlarına yüklediklerinde abone numaraları ile kayıtlı telefon numaraları üzerinden sms veya başka bir doğrulama metodu ile güvenli bir şekilde abonelik bilgilerine ulaşabilecektir. Abone telefon kamerasını sayaç üzerine tutarak Yapay Zekâ ile ilgili endeks ve sayaç seri numarasını içeren barkod bilgilerini otomatik okutarak sisteme yükleyebilecek, faturasını talep edebilecek, dilerse ödemesini online olarak gerçekleştirebilecektir.

Görüntünün yapay zeka ile canlılık tespiti ve önceki endeks bilgileri çapraz doğrulama algoritmaları ile abonelerin doğru bir şekilde sayaçlarını çektiklerinden emin olunabilmektedir. Yapay zekânın okuma yaptığı endekslerin bilgileri ve ilgili sayaç görseli kontrol için şirket sunucularına gerekli görüldüğü taktirde yollanabilir. Okumalarını zamanında yapmayan kullanıcılar, uygulama pop-upları veya diğer dijital kanallardan hatırlatmalar yolu ile sayaç okunmalarını yapmalarının sağlanabileceği düşünülmektedir.

Endeks bilgileri kamera akışından geliştirilmiş olan derin öğrenme nesne tanıma algoritması ile tespit edilebilmektedir. Nesne tanıma ile endeks etiketine göre sayaç bilgisi de tespit edilebilmektedir. Alınan sayaç bilgisi ilgili endeks bilgisi etiketi ile geliştirilen OCR yardımıyla okutularak hızlı bir şekilde eş zamanlı olarak döndürülebilmektedir.

Mobil cihazların uygulamaya entegre cihaz kameraları vasıtası ile manuel ve dijital sayaçların kameranın görüntü akışı içerisinde tüm endeks değerleri (T zaman tarifeleri endeks bilgileri) otomatik ve eş zamanlı olarak dijital gösterge üzerinden anlık tespit edilebilir ve sayaç üzerindeki seri numaralarını içeren barkod bilgisi ile Yapay Zekâ sayesinde tespit edildiği an okuma yapabilir. Böylece otomatik okunan değerler mobil cihazın veri tabanında tutulabilmesinin yanında, paylaşılmak üzere, kablosuz haberleşme yöntemleriyle anında şirketin veri depolama ve faturalandırma sistemlerine yollanabilir.

Özellikle tek fazlı manuel ve çok fazlı dijital elektrik sayaçlarının okunabilmesi için, gerekli spesifik görüntü işleme algoritmaları geliştirilmiştir. Bunun için hazırlanmış yapay zekâ modeli dijital gösterge üzerindeki T endekslerini (T, T1, T2…) anlık tespit ederek tüketim değerlerini otomatik döndürebilmektedir.

Kodlanmış otomatik barkod okuyucu ile görüntü akışından otomatik olarak barkod bilgisi ve sayaç seri numarası eş zamanlı tespit edilebilmekte bu sayede hangi sayacın hangi aboneye ait olduğu bilgisi ile ilişkilendirilen veri ile sayacın ilgili aboneye ait olup olmadığı kontrol edilebilecektir. Bu noktada tasarlanan mobil uygulamanın bir API ile haberleşerek mi yoksa mobil cihaz üzerinde native (yerel) olarak mı koşturulacağı müşterinin tercihlerine göre belirlenecektir.

Şirketin genel olarak uygulamada nasıl bir mimari istediği kavramsal tartışmalardan sonra tespit edilecek ve o doğrultuda geliştirmeler devam edecektir. API olarak tasarlanacaksa model sunucu üzerinde koşturulacak şekilde geliştirilerek, gerekli geliştirmeler bu doğrultuda devam edecektir.

Native olarak tasarlanan eğitilmiş Yapay Zekâ modeli mobil cihazlar için uygun olarak optimize edilmiştir. Bu sayede mobil cihazların işlemcilerine uyarlanan Yapay Zekâ native olarak mobil cihazlarda herhangi bir internet bağlantısına gerek kalmadan hızlı bir şekilde cihaz üzerinde çalışabilmektedir.

Android ve IOS (müşteri taleplerine göre) cihazlar için kamera entegrasyonu, Yapay Zekâ entegrasyonu veya API ile haberleşecek modüller sonradan eklenecektir. Müşteri istekleri doğrultusunda arayüz tasarımları yapılarak mobil uygulamaya entegre edilebilmektedir.