本发明属于智能控制技术领域，涉及一种基于图像处理的水表自动检测系统及其图像处理方法。
背景技术：
水是人类不可或缺的一部分，每个人都需要使用水资源。在农村、城市旧民宅等地理环境复杂的区域中，传统的人工抄表方式，不仅需要耗费大量的人力资源与成本，抄表取得的水表数据还可能出现错误，造成水资源浪费的同时，甚至还会引起用户与自来水公司之间的纠纷。对于供水公司和用户来说，传统的抄表收费方式存在的弊病越来越突出，抄表收费难也成了供水公司经营管理上的问题，而且安装现有集成化的新型自动抄表系统并不适用且不经济，利用图像信息化和模式识别技术实现的自动化获取水表读数的方案，具有投资费用和运作费用低，抄表过程快速、高效、易操作等优点，不仅避免了漏抄、或者抄错数据等影响真实数据的问题，而且解决了因为数据错误而发生的供水公司和其用户之间的纠纷矛盾，同时也解决了安全隐患，其适应现代用户对用水缴费的新需求。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种基于图像处理的水表自动检测系统，解决了传统水表检测系统存在的漏抄、抄错数据和不方便控制流量的问题。
本发明的另一目的是提供基于图像处理的水表自动检测系统的图像处理方法。
本发明所采用的技术方案是，基于图像处理的水表自动检测系统，包括水表，水表固定安装在水管上，水表通过无线网络连接无线摄像模块，无线摄像模块连接主控芯片，水管内部还固定安装有流量传感器，流量传感器连接主控芯片，控芯片连接人机交互系统；
主控芯片包括算法移植模块、无线通讯模块、复位模块和电源模块，电源模块包括能量转换模块，能量转换模块包括固定安装在水管内部的发电机，发电机连接储能原件，储能原件连接超级电容和蓄电池。
流量传感器包括叶轮，叶轮固定安装在水管内部，叶轮的轴向与水管的轴向垂直、并且叶轮可绕叶轮的轴线转动，叶轮的轴向一端表面还安装有计数转盘，计数转盘表面固接有永磁铁片；流量传感器还包括干簧管a和干簧管b，干簧管a和干簧管b的位置靠近计数转盘。
人机交互系统包括液晶显示、eeprom模块、预警模块和手机app模块。
主控芯片采用单片机stm32f407。
本发明的另一个技术方案是，一种如上述的基于图像处理的水表自动检测系统的图像处理方法，具体包括如下操作步骤：
步骤1.主控芯片的算法移植模块首先对无线摄像采集模块采集的水表的图像进行灰度变换、图像去噪、二值化图像分割以及矫正图像尺寸，使水表图像只包含有两个灰度值，并且使图像矫正；
步骤2.算法移植模块将步骤1得到的水表图像进行字符区域定位，精准定位出水表数据的读数区域；
步骤3.将定位出的水表数据读数区域的字符进行分割得到水表数据的单个字符；
步骤4.对分割后的水表数据的单个字符中的整字字符，则采用粗网格法及线穿越次数相结合来提取数字字符的特征，针对分割后的水表数据的单个字符中的半字字符，根据其上下半字出现类型固定的特点，采用上下半字比例关系与整字特征相结合的方法来提取半字特征，从而提取得到13维特征向量；
步骤5.对提取的13维特征向量采用神经网络模型进行字符识别得到某一特定的识别数字矩阵，根据相关的计算方法得出对应的水表数字。
步骤1中图像预处理的具体操作包括如下步骤：
步骤1.1采用加权平均值法进行灰度变换：首先赋予水表图像中的r、g、b三个分量权值分别为0.3、0.59和0.11，然后取三个分量的加权平均值作为像素的灰度值，如下：
其中，gray为图像的灰度值，r、g、b分别为彩色图像的彩色分量；
步骤1.2对灰度处理的后图像进行图像去噪，以坐标在(x，y)的点为中心，记作sxy，大小为m×n的矩形窗口为sxy的邻域区域，干扰图像为g(x，y)，处理后的图像f(x,y)的值为
步骤1.3对去噪的图像进行二值化处理，具体操作如下：
设图像具有l个灰度值，灰度值i的像素点数为ni，图像总像素点n为：
灰度值为i的点的概率为：pi＝ni/n，设门限t将整幅图像分为暗区c1和亮区c2两类，则两类区域出现的概率分别为ω1，ω2，以及平均灰度μ1，μ2为：
其中，
改变t的值，求出公式7中σ2(t)取得最大值时，t的值即为所求的阈值，即二值化的平均灰度值；
步骤1.4矫正经过二值化处理的图像，使得图像的尺寸成一定比例，具体操作如下：
首先获得图像边框所在的直线方程：
令直线l1的倾角等于直线l2的倾角，直线l3的倾角等于直线l4的倾角，则直线的方程变为
步骤2中图像字符区域定位的具体操作如下：
步骤2.1水表图像中存在m3这个单位字符，水表读数区域刚好在其左边，且它们之间不存在任何其它干扰字符，首先，以m字符为标志，根据拍照引导框的上、下、左、右四条边，边长分别为width*4/5，宽为height*1/5，确定目标区域的四个顶点位置分别为：左上(width/10，height/5)，右上(width/10+width*4/5，height/5)，左下(width/10，height/5+height*1/5)，右下(width/10+width*4/5，height/5+height*1/5)，其中，width是移动终端屏幕的长，height是移动终端屏幕的宽；
步骤2.2对水表图像粗定位出的目标区域通过如步骤1.4所述的方法进行二值化处理，然后根据水表字符m的实际大小，制作一个大小为26×19的m模板，从左到右，从上到下，依次扫描二值化处理的图像获取大小与m模板大小一致的区域si，其中，i为粗定位水表图像中像素的个数，依次计算m模板与si的相关系数ki，然后找出ki中最大的k值所对应的s区域，即为所找的m字符区域，从而可得m字符的左上顶点值(x0，y0)；
然后将m字符的左上顶点值(x0，y0)代入x＝x0-230，y＝y0-5中得出水表读数区域的左上顶点(x，y)，结合经验知识以长为213，宽为45截取出精准的水表读数区域。
步骤3中将水表数据分割成单个字符的具体操作如下：
步骤3.1采用步骤1.4的方法对步骤2.2得到的精准定位后的水表图像数字字符进行二值化；
步骤3.2将二值化处理的水表图像，从左到右扫描每竖行的像素，统计每竖行像素值之和，当第一个像素值之和为零时，记录下该竖行的坐标为left，并结束扫描；然后，再从右到左扫描每竖行的像素，统计每竖行像素值之和，当第一个像素值之和为零时，记录该竖行的坐标为right，并结束扫描；最后，计算整个水表字符区域的长度l＝right-left，从而可以确定单个字符的宽度小于l/5；
步骤3.3对水表图像进行连通域标记，并记录面积为20，依次从第一行开始自左向右逐位扫描该二值图像中的每个连通区域，二值化后的图像数字是黑色的，其他部位是白色的，如果连通区域是黑色部分就记录标记，用矩形盒把所有的连通域包围起来，通过标记黑色部分的位置最后得出包围盒的左上、右下顶点坐标，并计算其连通区域面积，如果连通区域的面积和小于20，就直接删除该连通域，如果连通区域面积大于20时，计算该连通区域的重心坐标，即矩形连线的中心，若重心坐标满足公式8-10，则将该连通区域删除，即去除掉水表图像中的斑块噪声；
|right-xi|≤αor|xi-left|≤α(8)
|bottom-yi|≤βor|yi-top|≤β(9)
regwide≤λ1,regheight≤λ2(10)
其中，left，right，top，bottom为标记字符的位置，regwide和regheight分别为连通域的宽度和高度，α取值5，β取值5，λ1取值5，λ2取值7；
步骤3.4利用垂直投影法，将字符区域分割成5个单个字符块，将整个字符区域做垂直投影，获得所有的极值点，并结合所述步骤3.2计算出的字符宽度小于l/5，从整个字符区域中分割出5个单个字符；
令整字符的高度为h，两半字间距h/4，相邻的数字框间距w为h/3，数字框的高度h为3h/2，定义数字框高度h的1/2处定义为基线base，然后将单个字符进行水平投影，如果投影在(base-h/3，base+h/3)处不存在波谷中心，则从水平投影图的波峰开始向上、向下扫描寻找波谷，把波峰和波谷的交界处作为整字字符的上下切线，分割得到的水表图像数字单个字符；如果投影在(base-h/3，base+h/3)处存在波谷中心，则寻找水平投影图中两个半字之间的波谷中心，沿着波谷中心的波谷与上下两个波峰的交界处为两个半字的上下切线，上下两个波峰两条边线是另外两条切线，分割得到的水表图像数字单个字符。
步骤4中提取得到13维特征向量的具体操作过程如下：
对于整字字符的提取，首先采用细化算法，提取字符骨架，然后，将图像水平平等分，垂直等分，用粗网格将图像分为个小格子，并按照从上到下从左到右的顺序依次做上标记，分别统计每个网格内前景点象素总数，将每个网格内字符象素总数与网格面积求商，再统计垂直及水平两条线穿越字符的次数，将每个网格内字符象素总数与网格面积求商和垂直及水平两条线穿越字符的次数作为字符的多维特征向量；
对于半字字符的提取，沿着所述步骤3.4的切线将两个半字进行切割，根据基线的位置，并分别将两个半字扩充成一个字符的高度h，扩充的象素用背景填充，上面半字记为称pup，下面半字记为pdown，然后采用细化算法分别将两个半字细化，由r，fup和fdown值，构成的多维向量，即为半字字符的特征相量；其中，r：基线与水表内框高的比例，如果r不小于1/2，读取下面半字，否则读取上面半字，fup：由pup根据整字提取方法得到的特征，共13维，fdown：由pdown根据整字提取方法得到的特征，共13维，fup与fdown的定义与整字字符特征定义相同，各13维，与r一起组成一个共13维的特征向量，特征向量中前9位分别表示网格内字符象素总数与网格面积的商，后4位表示字符中间两条垂直线穿越字符次数和两条水平线穿越字符次数。
步骤5的具体操作过程如下：
步骤5.1将所述步骤4得到的13维特征向量统一除以16进行归一化；
步骤5.2设计个三层bp网络分别用来识别整字字符和半字字符，对整字字符，将归一化后的13维特征向量，网络输入层有13个神经元，选取不同隐层节点数的网络采用双曲正切函数为调整激励函数对训练样本进行训练直至网络的目标误差率达到0.01位置，输出层包括10个神经元，输出10位编码只含有0和1，来表示0-9的数字，输出编码第i位值为1而其余均为0，则输出实际值为i-1，即得到整字字符识别后的数值；
对半字字符网络输入层27个神经元，选取不同隐层节点数的网络采用双曲正切函数为调整激励函数对训练样本进行训练直至网络的目标误差率达到0.01位置，输出层包括10个神经元，输出层用10位编码来表示0-9的数字，输出编码第i位值为1而其余均为0，则输出值为i-1。
本发明的有益效果是，基于图像处理的水表自动检测系统及图像处理方法，在水表自动检测系统的主控芯片上移植图像识别算法模块，该算法识别模块对水表的图像首先进行预处理，然后通过对字符识别算法软件的嵌入完成对水表号码字符识别的功能，将水表的图片信息直接进行识别，并在显示模块进行显示与存储，可以使用户在室内清晰地看到自家水表的使用情况，同时主控芯片通过gprs无线通讯模块将识别出来的数字打包传给供水公司，大大降低了直接传输图片的时间及功耗；同时根据提前设置好的流量阈值进行控制流量传感器的开启，进行流量监测，也可以起到对水管侧漏问题进行异常检测作用，并且设计一种新型电源保证了自动检测系统的供电充足问题。
附图说明
图1是本发明的基于图像处理的水表自动检测系统及其图像处理方法中水表自动检测系统的结构示意图；
图2是本发明的基于图像处理的水表自动检测系统及其图像处理方法中电源模块的结构示意图；
图3是本发明的基于图像处理的水表自动检测系统及其图像处理方法中流量传感器测量原理结构图；
图4是本发明的基于图像处理的水表自动检测系统及其图像处理方法的算法移植结构示意图。
图中，1.主控芯片，2.电源模块，3.复位模块，4.无线通讯模块，5.水管，6.水表，7.无线摄像采集模块，8.流量传感器，9.人机交互系统，10.液晶显示模块，11.eeprom模块，12.预警模块，13.手机app，14.算法移植模块，15.能量转换模块，16.发电机，17.储能原件，18.超级电容，19.蓄电池，20.叶轮，21.永磁铁片，22.干簧管a，23.干簧管b，24.图像预处理模块，25.字符区域定位，26.字符分割，27.特征提取，28.字符识别模块。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明的一种基于图像处理的水表自动检测系统，其结构示意图见图1，包括水表6，水表6固定安装在水管5上，水表6通过无线网络连接无线摄像模块7，无线摄像模块7连接主控芯片1，水管5内部还固定连接有流量传感器8，流量传感器8连接主控芯片，主控芯片1连接人机交互系统9；
主控芯片1包括算法移植模块14、无线通讯模块4、复位模块3和电源模块2，如图2所示，电源模块2包括能量转换模块15，能量转换模块15包括固定安装在水管5内部的发电机16，发电机16连接储能原件17，储能原件17连接超级电容18和蓄电池19。
如图3所示，流量传感器8包括固定安装在水管5内部的叶轮20，叶轮20的轴向与水管5的轴向垂直、同时叶轮20可绕叶轮20的轴线转动，叶轮20的轴向一端表面安装有计数转盘，计数转盘表面固接有永磁铁片21；流量传感器8还包括干簧管a22和干簧管b23，干簧管a22和干簧管b23的位置靠近计数转盘。
人机交互系统9包括液晶显示10、eeprom模块11、预警模块12和手机app模块13。
主控芯片1采用单片机stm32f407。
一种如上所述的基于图像处理的水表自动检测系统的图形处理方法，具体包括如下操作步骤：
步骤1.主控芯片1的算法移植模块14首先对无线摄像采集模块7采集的水表6的图像进行灰度变换、图像去噪、二值化图像分割以及矫正图像尺寸，使水表图像只包含有两个灰度值，并且得到矫正后的图像；
步骤2.算法移植模块14将步骤1得到的水表图像进行字符区域定位，精准定位出水表数据的读数区域；
步骤3.将定位出的水表数据读数区域的字符进行分割得到水表数据的单个字符；
步骤4.对分割后的水表数据的单个字符中的整字字符，则采用粗网格法及线穿越次数相结合来提取数字字符的特征，针对分割后的水表数据的单个字符中的半字字符，根据其上下半字出现类型固定的特点，采用上下半字比例关系与整字特征相结合的方法来提取半字特征，从而提取得到13维特征向量；
步骤5.对提取的13维特征向量采用神经网络模型进行字符识别得到某一特定的识别数字矩阵，根据相关的算法计算得到水表的数字。
步骤1中图像预处理的具体操作包括如下步骤：
步骤1.1采用加权平均值法进行灰度变换：首先赋予水表图像中的r、g、b三个分量权值分别为0.3、0.59和0.11，然后取三个分量的加权平均值作为像素的灰度值，如下：
其中，gray为图像的灰度值，r、g、b分别为彩色图像的彩色分量；
步骤1.2对灰度处理的后图像进行图像去噪，以坐标在x，y的点为中心，记作sxy，大小为m×n的矩形窗口为sxy的邻域区域，干扰图像为g(x，y)，处理后的图像f(x,y)的值为
步骤1.3对去噪的图像进行二值化处理，具体操作如下：
设图像具有l个灰度值，灰度值i的像素点数为ni，图像总像素点n为：
灰度值为i的点的概率为：pi＝ni/n，设门限t将整幅图像分为暗区c1和亮区c2两类，则两类区域出现的概率分别为ω1，ω2，以及平均灰度μ1，μ2为：
其中，
改变t的值，求出公式7中σ2(t)取得最大值时，t的值即为所求的阈值，即二值化的平均灰度值；
步骤1.4矫正经过二值化处理的图像，使得图像的尺寸成一定比例，具体操作如下：
首先获得图像边框所在的直线方程：
令直线l1的倾角等于直线l2的倾角，直线l3的倾角等于直线l4的倾角，则直线的方程变为
步骤2中图像字符区域定位的具体操作如下：
步骤2.1水表图像中存在m3这个单位字符，水表读数区域刚好在其左边，且它们之间不存在任何其它干扰字符，首先，以m字符为标志，根据拍照引导框的上、下、左、右四条边，其边长分别为width*4/5，宽为height*1/5，确定目标区域的四个顶点位置分别为：左上(width/10，height/5)，右上(width/10+width*4/5，height/5)，左下(width/10，height/5+height*1/5)，右下(width/10+width*4/5，height/5+height*1/5)，其中，width是移动终端屏幕的长，height是移动终端屏幕的宽；
步骤2.2首先对水表图像粗定位出的目标区域通过如步骤1.4的方法进行二值化处理，然后根据水表字符m的实际大小，制作一个大小为26×19的m模板，从左到右，从上到下，依次扫描二值化处理的图像获取大小与m模板大小一致的区域si，其中，i为粗定位水表图像中像素的个数，依次计算m模板与si的相关系数ki，然后找出ki中最大的k值所对应的s区域，即为所找的m字符区域，从而可得m字符的左上顶点值(x0，y0)；
然后将m字符的左上顶点值(x0，y0)代入x＝x0-230，y＝y0-5中得出水表读数区域的左上顶点(x，y)，结合经验知识以长为213，宽为45截取出精准的水表读数区域。
步骤3中将水表数据分割成单个字符的具体操作如下：
步骤3.1采用步骤1.4的方法对步骤2.2得到的精准定位后的水表图像数字字符进行二值化；
步骤3.2将二值化处理的水表图像，从左到右扫描每竖行的像素，统计每竖行像素值之和，当第一个像素值之和为零时，记录下该竖行的坐标为left，并结束扫描；然后，再从右到左扫描每竖行的像素，统计每竖行像素值之和，当第一个像素值之和为零时，记录该竖行的坐标为right，并结束扫描；最后，计算整个水表字符区域的长度l＝right-left，从而可以确定单个字符的宽度小于l/5；
步骤3.3对水表图像进行连通域标记，并记录面积为20，依次从第一行开始自左向右逐位扫描该二值图像中的每个连通区域，二值化后的图像数字是黑色的，其他部位是白色的，如果连通区域是黑色部分就记录标记，用矩形盒把所有的连通域包围起来，通过标记黑色部分的位置最后得出包围盒的左上、右下顶点坐标，并计算其连通区域面积，如果连通区域的面积和小于20，就直接删除该连通域，如果连通区域面积大于20时，计算该连通区域的重心坐标，即矩形连线的中心，若重心坐标满足公式8-10，则将该连通区域删除，即去除掉水表图像中的斑块噪声；
|right-xi|≤αor|xi-left|≤α(8)
|bottom-yi|≤βor|yi-top|≤β(9)
regwide≤λ1,regheight≤λ2(10)
其中，left，right，top，bottom为标记字符的位置，regwide和regheight分别为连通域的宽度和高度，α取值5，β取值5，λ1取值5，λ2取值7；
步骤3.4利用垂直投影法，将字符区域分割成5个单个字符块，将整个字符区域做垂直投影，获得所有的极值点，并结合步骤3.2计算出的字符宽度小于l/5，从整个字符区域中分割出5个单个字符；
令整字符的高度为h，两半字间距h/4，相邻的数字框间距w为h/3，数字框的高度h为3h/2，定义数字框高度h的1/2处定义为基线base，然后将单个字符进行水平投影，如果投影在(base-h/3，base+h/3)处不存在波谷中心，则从水平投影图的波峰开始向上、向下扫描寻找波谷，把波峰和波谷的交界处作为整字字符的上下切线，分割得到的水表图像数字单个字符；如果投影在(base-h/3，base+h/3)处存在波谷中心，则寻找水平投影图中两个半字之间的波谷中心，沿着波谷中心的波谷与上下两个波峰的交界处为两个半字的上下切线，上下两个波峰两条边线是另外两条切线，分割得到的水表图像数字单个字符。
步骤4中提取得到13维特征向量的具体操作过程如下：
对于整字字符的提取，首先采用细化算法，提取字符骨架，然后，将图像水平平等分，垂直等分，用粗网格将图像分为个小格子，并按照从上到下从左到右的顺序依次做上标记，分别统计每个网格内前景点象素总数，将每个网格内字符象素总数与网格面积求商，再统计垂直及水平两条线穿越字符的次数，将每个网格内字符象素总数与网格面积求商和垂直及水平两条线穿越字符的次数作为字符的多维特征向量；
对于半字字符的提取，沿着步骤3.4的切线将两个半字进行切割，根据基线的位置，并分别将两个半字扩充成一个字符的高度h，扩充的象素用背景填充，上面半字记为称pup，下面半字记为pdown，然后采用细化算法分别将两个半字细化，由r，fup和fdown值，构成的多维向量，即为半字字符的特征相量；其中，r：基线与水表内框高的比例，如果r不小于1/2，读取下面半字，否则读取上面半字，fup：由pup根据整字提取方法得到的特征，共13维，fdown：由pdown根据整字提取方法得到的特征，共13维，fup与fdown的定义与整字字符特征定义相同，各13维，与r一起组成一个共13维的特征向量，特征向量中前9位分别表示网格内字符象素总数与网格面积的商，后4位表示字符中间两条垂直线穿越字符次数和两条水平线穿越字符次数。
步骤5的具体操作过程如下：
步骤5.1将步骤4得到的13维特征向量统一除以16进行归一化；
步骤5.2设计个三层bp网络分别用来识别整字字符和半字字符，对整字字符，将归一化后的13维特征向量，网络输入层有13个神经元，选取不同隐层节点数的网络采用双曲正切函数为调整激励函数对训练样本进行训练直至网络的目标误差率达到0.01位置，输出层包括10个神经元，输出10位编码只含有0和1，来表示0-9的数字，输出编码第i位值为1而其余均为0，则输出实际值为i-1，即得到整字字符识别后的数值；
对半字字符网络输入层27个神经元，选取不同隐层节点数的网络采用双曲正切函数为调整激励函数对训练样本进行训练直至网络的目标误差率达到0.01位置，输出层包括10个神经元，输出层用10位编码来表示0-9的数字，输出编码第i位值为1而其余均为0，则输出值为i-1。
本发明的一种基于图像处理的水表自动检测系统的工作原理：主控芯片1选取stm32f407为核心器件，具有低功耗，运行速度快等优点。作为stm32平台的新产品，stm32f4系列基于最新的armcortexm4内核，在现有的stm32微控制器产品组合中新增了信号处理功能，并提高了运行速度。同时对算法的处理性能各个方面也都达到了最优的效果；电源模块2采用蓄电池与超级电容混合供电方案，在能量转换模块15中，水管中嵌入发电机16，通过储能控制，使得发电机所发电为水表系统提供充足的电源供应，并将能源储存在储能原件17中，保证之后为蓄电池19与超级电容18的使用。超级电容18作为储能器件，水流发电机可以为超级电容充电，配合蓄电池的工作，能够延长智能水表系统的工作时间，从而解决因电池所导致的影响因素，此设计也充分体现了节能环保的目的，更加充分对有限资源进行利用；复位模块3用于实现传感器长时间安全运行，倘若出现软硬件问题时，可以及时通过上位机发送复位命令，实现自动复位功能；无线通讯模块4采用的是usr-gprs232-7s3的gprs模块，该模块具有透传，无需协议，串口端发送的数据和网络端接收的数据完全一样、使用简单，简单设置就可以实现数据传输、稳定，gprs模块7s3已经经过无数次测试和各行各业的检验，等诸多优势，可以实现数据信息准确及时的上传；无线摄像采集模块7采用无线网络方法对水表6进行采集水表读数并传至主控芯片1；流量传感器8中，当水流过叶轮20时，叶轮转动，水的流动推动叶轮不断旋转，流量越大，叶轮的转速越高，通过干簧管形成电脉冲信号，主控芯片1统计脉冲数即可计算出当前流量，当永磁铁片21靠近干簧管时，簧片的接点就会感应出极性相反的磁极，当检测到干簧管a22吸合时，先记录下来；再检测干簧管b23，只有检测到干簧管b23吸合后才认为此次采集的计数脉冲有效；人机交互模块11由液晶显示12、eeprom模块13、预警模块14与手机app模块15组成，在固定时间周期内将移植识别模块识别之后的数据就地通过i2c总线将数据放在eeprom存储，并通过串口将数字直接显示在液晶显示模块上，以供用户及时查看，当主控制器检测到流量传感器超过设置的阈值时，向用户发出警报，驱动程序使得led灯闪烁，用户可以通过手机app13远程操控，当水流量非正常流量导致的时候，供水公司可以通过短信提醒用户，用户可以在手机app上面关闭阀门，避免不必要的损失及危险情况发生。
本发明的一种基于图像处理的水表自动检测系统操作方法如下：在蓄电池19与超级电容18混合供电方式下，主控芯片1会根据内部设定好的采样时间，对无线摄像采集模块7发送采样指令，主控芯片1控制无线摄像采集模块7进行水表6图片的采集，采集来的图片通过算法移植模块14进行图像的识别，识别出来的水表数字，一方面通过gprs无线通讯模块4传于上位机供水公司进行录入，另一方面通过主控芯片1控制数据显示模块，将数字通过串口传输给液晶显示模块10，将数字显示在液晶模块上面，同时采用i2c总线存储到eeprom模块11中，进行掉电保护；同时，主控芯片1会根据内部设定好的采样时间，对流量传感器8发送采样指令，流量传感器8对一小时内的用水量进行实时采集并监测，采集来的流量数据存储于eeprom模块11中，将实时监测的数据与主控芯片1提前设置的阈值进行比较，若发现在一小时内连续大量用水，则主控芯片1启动人机交互系统9中的预警模块12，向用户发出警报，驱动程序使得led灯闪烁，同时手机app13也会接到警报提示短信，如果用户不在水表使用范围内，则可以通过手机app进行水管流量的关闭功能，可以起到对水管侧漏问题进行异常检测作用。