【摘 要】
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本文基于ESP32微控制器设计了一种轻量化的卷积神经网络用于自动识别水表的数字读数,该神经网络通过Tensorflow Lite深度学习开源框架部署到微控制器上,通过OV2640摄像头采集图像并传输给ESP32微控制器调用神经网络模型执行数字分类推理,实现读数识别.实验结果表明,该网络模型可以部署在硬件资源有限的ESP32微控制器上运行,对于清晰数字样本的预测准确率可达96％以上.
【机 构】
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华南理工大学计算机科学与工程学院,广州510006
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本文基于ESP32微控制器设计了一种轻量化的卷积神经网络用于自动识别水表的数字读数,该神经网络通过Tensorflow Lite深度学习开源框架部署到微控制器上,通过OV2640摄像头采集图像并传输给ESP32微控制器调用神经网络模型执行数字分类推理,实现读数识别.实验结果表明,该网络模型可以部署在硬件资源有限的ESP32微控制器上运行,对于清晰数字样本的预测准确率可达96％以上.
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