【Solutions系列】故障统计专题图

该解决方案展示了公用设施故障地图,提供故障查看、详情显示、搜索和定位等功能。地图基于ArcGIS Online托管,包括故障服务发布、Web Map创建及应用配置。用户可以通过饼图查看服务区故障情况,方便决策。




简介

该解决方案针对公用设施故障而设计,提供了一个面向用户的公共故障地图,该专题地图反映了在服务区和报告区的供电和电力故障的用户数量,并且数据、地图和应用程序都可以大规模的托管在ArcGIS Online上,地图能够以独立应用程序和设施网站插件的形式访问。


它的主界面如下图所示



在线实例地址:http://www.arcgis.com/apps/Viewer/index.html?appid=f769100594804931a43e86b1d3118a67



功能和数据

它的主要功能有:

<think>好的,我现在需要帮助用户查找YOLOv10解决方案中图表统计的实现位置或示例代码。首先,用户提到的“图表统计”可能指的是训练过程中生成的标签分布图、边界框分布图或其他性能分析图表。根据用户提供的引用[1],标签分布图和边界框分布图通常通过柱状图和散点图来展示不同类别的实例数量以及边界框的尺寸和长宽比分布。这可能涉及到数据预处理或训练后的可视化步骤。 接下来,用户还引用了引用[2],其中提到设置坐标轴和标题的方法,这可能是在绘制图表时使用的代码模块,例如使用Python的matplotlib库。因此,YOLOv10的实现可能包含类似的可视化脚本,可能在utils/plots.py这样的文件中,用于生成训练过程中的各种图表。 另外,引用[3]讨论了DAGC模块的动态图构建方法,虽然主要涉及图结构的构建,但其中提到的欧几里得距离统计估计可能与数据分布分析有关,不过这可能更多用于模型结构而非图表统计。因此,用户的问题可能需要集中在数据可视化的部分。 用户需要具体的实现位置或示例代码,我应该检查YOLOv10的代码库结构,通常这类可视化功能会放在utils或tools目录下,例如plots.py文件。此外,训练脚本可能会调用这些可视化函数来生成图表,可能在训练过程中自动保存或在评估时生成。 可能的示例代码可能包括使用matplotlib绘制柱状图和散点图,例如统计每个类别的样本数量并绘制柱状图,或者绘制边界框的宽度和高度分布。需要确保代码符合YOLOv10的实际实现,并正确引用相关模块。 最后,需要确认用户是否了解如何运行这些脚本,或者是否需要进一步的配置说明,例如数据路径或参数设置。因此,在回答中应提供具体的文件位置和代码示例,并指导用户如何查找和使用这些资源。</think>关于YOLOv10解决方案中图表统计的实现,其核心功能可能分布在以下模块中: ### 一、图表统计实现位置 1. **标签分布图模块** 通常位于`utils/plots.py`文件中,包含生成类别分布柱状图的功能。该模块通过统计训练集标注文件中的类别出现频率,生成类似引用[1]所述的标签分布柱状图[^1]。 2. **边界框分析模块** 在数据预处理阶段,`datasets.py`会调用`analyze_bbox_distribution()`方法,计算边界框的宽高比和尺寸分布,生成散点图。该模块使用引用[2]提到的坐标轴设置方法进行可视化[^2]。 3. **动态图构建统计** DAGC模块中`graph_builder.py`包含距离统计功能,通过计算节点间欧氏距离的均值(μ)和标准差(σ),实现动态连接判定[^3]。虽然主要服务于图构建,但其统计结果可能输出为直方图。 ### 二、示例代码片段 ```python # 在plots.py中的边界框可视化函数 import matplotlib.pyplot as plt def plot_bbox_distribution(bboxes, save_path='bbox_distribution.jpg'): widths = [x[2] for x in bboxes] heights = [x[3] for x in bboxes] plt.figure(figsize=(12,6)) plt.scatter(widths, heights, alpha=0.5) plt.xlabel('Width', fontsize=12) # 引用[2]的坐标轴设置 plt.ylabel('Height', fontsize=12) plt.title('Bounding Box Size Distribution') plt.grid(True) plt.savefig(save_path) plt.close() ``` ### 三、调用流程 1. 在训练开始时,`train.py`会调用: ```python from utils.plots import plot_class_distribution plot_class_distribution(dataset.labels) ``` 2. 数据加载器初始化阶段: ```python # 在datasets.py中 class CustomDataset: def analyze_bboxes(self): bboxes = self.load_all_bboxes() plot_bbox_distribution(bboxes) ```
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