基于滑动窗口回归的时序图像机械表读数识别方法及其在工业自动化中的应用

针对传统仪表智能化改造中存在的数值误差大、误识别率高等问题，研究人员提出了一种结合滑动窗口联合识别网络(SWJR)和图像数值集成回归(INIR)的滑动窗口回归方法(SWR)。该方法通过最大概率解码与历史数据回归分析，将识别准确率提升至99.57%，最大误差从68.5降至1.06，为工业场景（如电力监控系统）提供高精度自动化读数方案。

　　

在工业智能化转型浪潮中，传统机械仪表的自动化读数一直是技术难点。尽管智能电表已广泛应用，但工厂内大量老式仪表（如转盘式电表、LCD数显表）仍需依赖人工抄表或低效的图像识别方案。现有算法面临两大痛点：一是多位数同步进位（carry-over）导致的数值跳变误差，例如当电表从9999跳至10000时，传统单数字识别方法易产生68.5量级的最大误差；二是历史数据利用率低，无法通过时间序列规律修正瞬时识别偏差。这些问题严重制约了电力监控等工业场景的自动化进程。

针对上述挑战，由北京某高校团队领衔的研究提出了一种创新性解决方案——滑动窗口回归方法(Sliding Window Regression, SWR)。该方法通过融合图像分类与数值回归双重特性，在四个工业仪表数据集上实现99.57%的识别准确率，较传统方法提升4%，相关成果发表于《Engineering Applications of Artificial Intelligence》。

研究团队采用两项核心技术：1）滑动窗口联合识别网络(SWJR)，将相邻数字的关联性建模为图像分类问题，采用滑动窗口扫描策略处理多位数同步进位；2）图像数值集成回归(INIR)，将历史读数作为时间序列数据建立回归方程，通过视觉辅助实现小范围数值修正。实验采用平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)作为核心指标，并对比CRNN、PGC-Net等基线模型。

方法论亮点
SWJR网络设计采用最大概率解码与最大平均概率解码的双重机制，有效捕捉转盘式仪表的轮盘滚动特性(wheel roll characteristics)。INIR算法则构建仪表读数的回归属性(regression property)模型，当检测到当前识别结果与历史数据趋势严重偏离时，自动触发基于时间序列的数值校正。

实验结果
在包含20万张工业仪表图像的数据集上，SWR展现出显著优势：

1. 分类性能突破0.99准确率，较端到端方法SDRN提升近1%
2. 最大误差从基线方法的68.5锐减至1.06，MAE和MSE降低20倍
3. 在模拟传感器异常的边缘案例中，INIR模块成功修正87%的异常读数

结论与工业价值
该研究首次将仪表读数的时序特性与视觉识别深度融合，其SWR框架具有三方面突破：1）解决多位数进位导致的数值跳变难题；2）开创回归算法与识别模型的协同机制(INIR)；3）为边缘计算部署提供轻量化方案。目前该技术已应用于某大型制造企业的电力监控系统，年节省人工巡检成本超千万元。未来可扩展至水表、燃气表等场景，推动传统工业设施智能化升级。

讨论延伸
论文同时指出，对于指针式仪表的角度识别仍需结合计算机视觉方法。作者团队正在开发融合SWR与角度检测的混合模型，以覆盖更广泛的工业仪表类型。这项研究为工业4.0背景下的"老设备智能化"提供了可复用的技术范式。