4月11日,漏水记

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[*]4月8号,单工长通知业主说工人在刨水,水把瓷砖泡了,没找到哪里来的水,只是把自来水闸关了。
[*]4月10日水暖来了,说暖气有些返水,但是业主早就将暖气阀关了(大约4月4日卖暖气),同一天水暖工安暖气管道把地面刨了,这可能就是水漏到楼下的主要原因。
[*]三楼11日早上发现被淹,来找工人还找到物业,物业今天把整栋楼的暖气都关了。
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总体来说,11日之前就有漏,但工人只是将自来水闸关了,但没找到问题出自哪里,也没有要求业主做任何处理。8日关自来水闸之后,工人没有通知业主是否问题已解决,没有将天天早上淘水的现状通知业主。10日工人刨地没有意识到刨地的后果:刨地--防水破坏--天天漏水--水漏到楼下--泡坏别人家。

如果工人能提前通知业主水还在漏,业主就能通知物业反映情况,及早修理也就不会产生严重后果(要是有后果就会很严重)。

物业把暖气都停了,但是没有修理,问题还在。
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from scipy.optimize import minimize import seaborn as sns # 设置全局样式(使用 seaborn 主题) sns.set_theme(style="whitegrid") # ====================== # 1. 数据模拟与预处理 # ====================== def simulate_leakage_data(days=365): """模拟校园供水系统漏水量数据""" np.random.seed(2025) # 固定随机种子保证可复现 # 基础漏水量(正态分布) base_leakage = np.random.normal(loc=100, scale=20, size=days) # 添加季节性波动(夏季漏水量更高) seasonal_effect = 1 + 0.3 * np.sin(2 * np.pi * np.arange(days) / 365 + np.pi / 2) leakage = base_leakage * seasonal_effect # 添加随机事件(暴雨、管道老化等) event_days = np.random.choice(range(days), size=int(days * 0.1), replace=False) leakage[event_days] *= np.random.uniform(1.5, 3.0, size=len(event_days)) # 创建期索引 dates = pd.date_range(start='2024-01-01', periods=days) return pd.Series(leakage, index=dates, name='漏水量') # 生成模拟数据 leakage_data = simulate_leakage_data() print("模拟漏水量数据统计摘要:") print(leakage_data.describe()) # ====================== # 2. 维修决策优化模型 # ====================== def repair_optimization_model(leakage, water_price, repair_cost): """ 维修决策优化模型(0-1规划) :param leakage: 每漏水量序列 :param water_price: 水价(元/吨) :param repair_cost: 单次维修成本(元) :return: 最优维修决策, 维修次数, 总损失金额 """ n_days = len(leakage) # 目标函数:最小化总损失金额 def objective(x): # x: 决策变量 (0/1 表示每天是否维修) repair_expense = repair_cost * x leakage_loss = water_price * leakage * (1 - x) return np.sum(repair_expense + leakage_loss) # 约束条件:无特殊约束 constraints = [] # 变量边界 (0 <= x_i <= 1) bounds = [(0, 1) for _ in range(n_days)] # 初始解(全部不维修) x0 = np.zeros(n_days) # 求解优化问题 res = minimize(objective, x0, method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=constraints) # 提取最优解(四舍五入为0或1) optimal_decision = np.round(res.x).astype(int) # 计算维修次数和总损失金额 repair_count = np.sum(optimal_decision) total_loss = objective(optimal_decision) return optimal_decision, repair_count, total_loss # ====================== # 3. 三维曲面分析 # ====================== def plot_3d_surface_analysis(leakage): """绘制维修次数和损失金额关于水价和维修成本的三维曲面图""" # 设置参数范围 water_prices = np.linspace(5.5, 6.5, 20) # 水价范围:5.5-6.5元/吨 repair_costs = np.linspace(500, 1500, 20) # 维修成本范围:500-1500元/次 # 创建网格存储结果 repair_counts = np.zeros((len(water_prices), len(repair_costs))) total_losses = np.zeros((len(water_prices), len(repair_costs))) # 计算所有组合的结果 for i, wp in enumerate(water_prices): for j, rc in enumerate(repair_costs): _, repair_count, total_loss = repair_optimization_model(leakage.values, wp, rc) repair_counts[i, j] = repair_count total_losses[i, j] = total_loss # 创建三维网格 WP, RC = np.meshgrid(water_prices, repair_costs) # 创建三维画布 fig = plt.figure(figsize=(18, 12)) # 维修次数曲面图 ax1 = fig.add_subplot(211, projection='3d') surf1 = ax1.plot_surface(WP, RC, repair_counts.T, cmap='viridis', edgecolor='none', alpha=0.8, rstride=1, cstride=1) ax1.set_xlabel('水价 (元/吨)', fontsize=12, labelpad=10) ax1.set_ylabel('维修成本 (元/次)', fontsize=12, labelpad=10) ax1.set_zlabel('维修次数', fontsize=12, labelpad=10) ax1.set_title('维修次数与水价和维修成本的关系', fontsize=16, pad=15) ax1.view_init(elev=30, azim=45) fig.colorbar(surf1, ax=ax1, shrink=0.6, aspect=10, pad=0.1, label='维修次数') # 总损失金额曲面图 ax2 = fig.add_subplot(212, projection='3d') surf2 = ax2.plot_surface(WP, RC, total_losses.T, cmap='plasma', edgecolor='none', alpha=0.8, rstride=1, cstride=1) ax2.set_xlabel('水价 (元/吨)', fontsize=12, labelpad=10) ax2.set_ylabel('维修成本 (元/次)', fontsize=12, labelpad=10) ax2.set_zlabel('总损失金额 (元)', fontsize=12, labelpad=10) ax2.set_title('总损失金额与水价和维修成本的关系', fontsize=16, pad=15) ax2.view_init(elev=30, azim=45) fig.colorbar(surf2, ax=ax2, shrink=0.6, aspect=10, pad=0.1, label='总损失金额 (元)') plt.tight_layout() plt.savefig('repair_3d_analysis.png', dpi=300, bbox_inches='tight') plt.show() return WP, RC, repair_counts, total_losses # ====================== # 4. 维修计划可视化 # ====================== def visualize_repair_schedule(leakage, optimal_decision, water_price, repair_cost): """可视化维修安排计划""" # 创建时间序列 dates = leakage.index n_days = len(dates) # 计算每损失成本 daily_loss = np.where(optimal_decision == 1, repair_cost, water_price * leakage) # 创建子图 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(16, 10), sharex=True) # 漏水量和维修决策 ax1.bar(dates, leakage, color='skyblue', alpha=0.7, label='漏水量') ax1.plot(dates, leakage.rolling(7).mean(), 'r-', linewidth=2, label='7移动平均') repair_dates = dates[optimal_decision == 1] ax1.scatter(repair_dates, leakage[optimal_decision == 1], color='red', s=80, zorder=5, label='维修') ax1.set_ylabel('漏水量 (吨)', fontsize=12) ax1.set_title(f'漏水量监测与维修决策 (水价={water_price}元/吨, 维修成本={repair_cost}元/次)', fontsize=14) ax1.legend(loc='upper left') ax1.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) # 维修状态 ax2.fill_between(dates, 0, 1, where=optimal_decision == 1, color='red', alpha=0.3, label='维修') ax2.fill_between(dates, 0, 1, where=optimal_decision == 0, color='blue', alpha=0.3, label='非维修') ax2.set_xlabel('期', fontsize=12) ax2.set_ylabel('维修状态', fontsize=12) ax2.set_yticks([]) ax2.legend(loc='upper left') ax2.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) # 添加月度分隔线 months = pd.date_range(start=dates[0], end=dates[-1], freq='MS') for month in months: ax1.axvline(month, color='gray', linestyle='--', alpha=0.5) ax2.axvline(month, color='gray', linestyle='--', alpha=0.5) plt.tight_layout() plt.savefig('repair_schedule.png', dpi=300, bbox_inches='tight') plt.show() # 创建损失金额数据框 loss_df = pd.DataFrame({ '期': dates, '漏水量': leakage.values, '维修决策': optimal_decision, '损失金额': daily_loss }) # 按月汇总 monthly_summary = loss_df.resample('M', on='期').agg({ '漏水量': 'sum', '维修决策': 'sum', '损失金额': 'sum' }).rename(columns={ '漏水量': '月漏水量', '维修决策': '月维修次数', '损失金额': '月损失金额' }) print("\n月度维修与损失摘要:") print(monthly_summary) return loss_df, monthly_summary # ====================== # 5. 执行主程序 # ====================== def main(): """主执行函数""" print("=" * 70) print("校园供水系统漏损维修决策优化系统") print("=" * 70) # 1. 模拟漏水量数据 print("\n步骤1: 模拟漏水量数据...") leakage_data = simulate_leakage_data() # 2. 三维曲面分析 print("\n步骤2: 进行水价与维修成本的三维曲面分析...") WP, RC, repair_counts, total_losses = plot_3d_surface_analysis(leakage_data) # 3. 特定参数分析(文档中的案例) water_price_case = 6.0 repair_cost_case = 1000 print(f"\n步骤3: 分析特定案例 (水价={water_price_case}元/吨, 维修成本={repair_cost_case}元/次)...") optimal_decision, repair_count, total_loss = repair_optimization_model( leakage_data.values, water_price_case, repair_cost_case ) print(f"维修次数: {repair_count}次") print(f"总损失金额: {total_loss:.2f}元") # 4. 可视化维修安排 print("\n步骤4: 可视化维修安排...") loss_df, monthly_summary = visualize_repair_schedule( leakage_data, optimal_decision, water_price_case, repair_cost_case ) # 5. 结果总结 print("\n" + "=" * 70) print("优化结果总结") print("=" * 70) print(f"1. 全年总漏水量: {leakage_data.sum():.2f} 吨") print(f"2. 最优维修次数: {repair_count} 次") print(f"3. 总损失金额: {total_loss:.2f} 元") print(f"4. 平均每次维修节省损失: {leakage_data.sum() * water_price_case / repair_count:.2f} 元/次") # 保存结果到CSV loss_df.to_csv('daily_repair_loss.csv', index=False) monthly_summary.to_csv('monthly_repair_summary.csv') print("\n结果已保存至 daily_repair_loss.csv 和 monthly_repair_summary.csv") if __name__ == "__main__": main() 输出可视化
08-12
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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