DOI: 10.4224/3c8s-z290
title: The gas meter image dataset (NRC-GAMMA)

description: Automatic meter reading technology is not yet widespread. Gas, electricity, or water accumulation meters reading is mostly done manually on-site either by an operator or by the homeowner. In some countries, the operator takes a picture as reading proof to confirm the reading by checking offline with another operator and/or using it as evidence in case of conflicts or complaints. The whole process is time-consuming, expensive, and prone to errors. Automation can optimize and facilitate such labor-intensive and human error-prone processes. With the recent advances in the fields of artificial intelligence and computer vision, automatic meter reading systems are becoming more viable than ever. Motivated by the recent advances in the field of artificial intelligence and inspired by open-source open-access initiatives in the research community, we introduce a novel large benchmark dataset of real-life gas meter images, named the NRC-GAMMA dataset. The data were collected from an Itron 400A diaphragm gas meter on January 20, 2020, between 00:05 am and 11:59 pm. We employed a systematic approach to label the images, validate the labellings, and assure the quality of the annotations. The dataset contains 28,883 images of the entire gas meter along with 57,766 cropped images of the left and the right dial displays. We hope the NRC-GAMMA dataset helps the research community to design and implement accurate, innovative, intelligent, and reproducible automatic gas meter reading solutions.
description: Les technologies de relevé automatique de compteurs ne sont pas largement adoptées. Les relevés de compteurs de services publics (Gaz naturel, électricité et aqueduc) sont à ce jour majoritairement effectués manuellement soit par les fournisseurs soit par leurs clients. Dans certains pays on utilise une photographie comme preuve de la lecture pour permettre une double vérification ou encore comme preuve en cas de litiges ou de plaintes. Ce procédé est lourd, couteux et sujet aux erreurs. L’automatisation de ce procédé pourrait optimiser et simplifier de telles tâches. Avec de récentes poussées dans le domaine de l’intelligence artificielle et visionique, des applications de lecture de compteurs automatique sont maintenant envisageable. Motivé par l’évolution récente en intelligence artificielle et inspiré par des initiatives au niveau des logiciels libres ainsi que des données ouvertes dans le monde de la recherche, nous annonçons un jeu de données innovateur de grande taille d’images d’un lecteur de gaz naturel nommé NRC-GAMMA. Les données proviennent d’un compteur de gaz naturel à diaphragme de marque Itron 400A. La cueillette de données s’est déroulée le 20 Janvier 2020 entre 00h05 et 23h59. Nous avons utilisé une approche rigoureuse et systématique pour annoter les images, valider les annotations et assurer un niveau élevé de la qualité de ces annotations. Le jeu de donnée consiste ne 28883 images du compteur de gaz naturel ainsi qu’une version rognée des deux (2) affichage gauche et droite formant. Nous espérons que le jeu de données NRC-GAMMA aidera d’autres laboratoires de recherche à concevoir et mettre en œuvre des solutions de lecture de compteurs précises, innovatrices, fiable et reproduisible.