Sistema inteligente para la lectura del consumo de energía eléctrica mediante visión artificial y comunicación GSM

Abstract

En este estudio, se presenta un prototipo de un sistema inteligente para la lectura automatizada del consumo de energía eléctrica en medidores digitales. El sistema, basado en técnicas de visión artificial y comunicación GSM, elimina la necesidad que el personal visite físicamente zonas de difícil acceso para la toma de lecturas manuales. El sistema funciona mediante una cámara acoplada al medidor que captura imágenes del display, procesadas en un controlador Raspberry Pi 4 utilizando la arquitectura MobileNetV2 y TensorFlow Lite. El modelo entrenado logra una precisión del 95% y una sensibilidad del 93% en la detección y reconocimiento de dígitos, demostrando su eficacia y robustez. La implementación del sistema valida su capacidad para adaptarse a diferentes condiciones de iluminación, manteniendo una alta precisión en la lectura de los medidores eléctricos. Esta tecnología innovadora ofrece una solución viable para la automatización de la lectura de medidores, optimizando los procesos de gestión energética y reduciendo costos operativos en zonas de difícil acceso.