你好，这篇文章咱们讨论一下关于「如何进行智慧城市建设中的图像处理应用」的事情...
智慧城市建设中的图像处理应用
随着城市化的快速发展，城市面临着许多问题，如交通拥堵、环境污染、资源短缺等等。智慧城市是指利用信息技术手段，对城市的各类资源进行快速高效的管理和利用，以提升城市的综合竞争力、建设成为宜居、智能、可持续发展的现代城市。在智慧城市建设中，图像处理技术是其中重要的一环，本文主要介绍图像处理技术在智慧城市建设中的应用。
智慧交通
智慧交通是智慧城市的重点领域之一。交通拥堵是城市化进程中的一大难题，在智慧城市建设中，利用图像处理技术实现智慧交通是一个有效的解决方案。
交通流量检测
交通流量检测是智慧交通中的一个重要环节。通过摄像头对道路上行驶的车辆进行识别，可以得出车辆密度、车速等重要的信息，从而实现交通拥堵的监测和预测。图像处理技术中的计算机视觉算法可以有效地实现车辆的检测和识别，从而得到道路上的流量信息。
车辆违规检测
在智慧交通中，对于道路上的违规行为的检测和处理也是非常重要的。例如，违规停车、疲劳驾驶、超载等违法行为都可能引起事故，对于市民的生命安全和财产安全都构成了很大的威胁。通过安装摄像头对道路上的车辆进行实时监测，可以有效地发现和处理违法行为。结合图像处理技术中的计算机视觉算法，可以实现对于车辆违规行为的自动检测和自动处罚。
路面安全监测
在智慧交通中，路面安全的监测也是一个重要的方面。通过摄像头对道路上的交通情况进行实时监测，可以发现路面上存在的危险行为，如行人、自行车闯红灯、驾驶员疲劳等等。图像处理技术中的计算机视觉算法可以有效地实现行人和自行车的检测和识别，从而实现对于路面安全的监测。
智慧环保
智慧环保是智慧城市建设中的另一个重点领域。环境污染对于人们的身体健康和生存环境构成了很大的威胁。通过图像处理技术的应用，可以实现对于环境污染的实时监测和预警，从而提高环保的效率和精度。
空气质量监测
空气污染是城市环保面临的主要问题之一。通过在城市各种重要地点安装空气质量检测设备，并利用图像处理技术中的计算机视觉算法，可以检测并识别各种空气污染物，从而实现对于城市空气质量的实时监测和排放量的估算。这些信息可以为政府和环保机构提供科学依据，以指导环境保护和城市控制。
垃圾分类识别
垃圾分类是环保工作的一个重要组成部分。通过应用图像处理技术，可以检测并识别垃圾，使其可以自动进行分类。利用计算机视觉算法中的物体识别技术，可以对垃圾进行分类和识别，从而实现资源的回收和利用。
智慧安全
智慧安全是智慧城市建设中的另一个重点领域。在城市日益增长的复杂性和挑战性下，智慧安全通过采用新一代的图像处理技术，拓展了保障互联网安全、提高到场应对和紧急处理反应能力、防控高发重大事件和犯罪等领域。
安防监控
在智慧安全领域下，安防监控是一个非常重要的方面，通过利用计算机视觉算法，对于城市中的重要地点，如商业区、公共场所、警察局等都可进行安全监控。同时，将智能化的处理技术与建筑物的策略化以及网络化的有效结合，以分布式系统的方法建立起最大程度的安全防护保障体系，提升城市内部的安全面。
网警智慧监测
智慧安全建设的另一个重要方面是网络安全。近年来，网络犯罪日趋严重。在智慧城市建设中，通过应用图像处理技术和计算机视觉算法来监控城市中的网络行为，可以有效地发现和防止网络攻击和其它网络犯罪。
结论
图像处理技术在智慧城市建设中的应用，可以显著提高城市的管理效率，同时提高各项服务水平。通过摄像头的安装和图像处理技术的应用，可以实现对于城市中各种活动的实时监控和预警，从而为政府决策提供科学依据。目前这一领域正在不断发展和完善，今后远景非常广阔，期待在新技术和新的领域中，图像处理技术有更广泛的应用。
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【深度学习笔记1】-pytorch的dataloader参数shuffle设置true或false
作为一名深度学习的小白，最近在做LSTM预测股票问题，发现训练集的shuffle必须为true而测试集的shuffle必须为false。如果训练集的shuffle不设置为true的话训练出来的模型不泛化，也就是只适合预测这一个数据集，换到别的数据集上效果不好也有可能在本数据集上预测的效果也不好。而测试集的shuffle不建议设置为true，一般的教程上只是提了要把训练集的shuffle设置为true，没有提测试集的要不要设置为true，所以困扰了我好几天。至于为什么测试集不能设置为true，我还没有整明白，在这里只是记录一下自己的学习过程和错误。
在LSTM预测时序数据的背景下，不把测试集shuffle设置为true是因为：
该模型的目的是去寻找该序列数据的规律，如果把测试集的顺序打乱那么LSTM预测结果的target就是混乱的，而LSTM预测出来的结果还是按照序列数据的那个规律预测的，那么展示的结果就是不准确的，驴唇对马嘴了属于是
最后，
因为LSTM需要的是序列数据，而训练集加载器的shuffle=true的话不就把这个序列打乱了吗？
猜想1：因为在将时序数据切割成监督数据的时候，比如time_step=3，那么就是三个数据一组，这个时候序列数据的顺序还是没有被打乱的，shuffle=true被打乱的顺序只是组与组之间的顺序，而组内数据与数据之间的顺序没有被打乱。
猜想2：如果上面的猜想1不成立的话，有两种解决办法：第一种就是训练集的加载器shuffle不设置为true，第二种方法是向数据中添加一个维度，这个维度代表了数据在序列中的位置信息（也就是顺序）
在预测时间序列的背景下，不管训练集的shuffle还是测试集的shuffle都不能设置为true。因为会打乱时序的前后关系。
Pytorch的DataLoader中的shuffle是 先打乱，再取batch 。
import sys
import torch
import random
import argparse
import numpy as np
import pandas as pd
import torch.nn as nn
from torch.nn import functional as F
from torch.optim import lr_scheduler
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader, Dataset
class DealDataset(Dataset):
def __init__(self):
xy = np.loadtxt(open('./iris.csv','rb'), delimiter=',', dtype=np.float32)
#data = pd.read_csv("iris.csv",header=None)
#xy = data.values
self.x_data = torch.from_numpy(xy[:, 0:-1])
self.y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]])
self.len = xy.shape[0]
def __getitem__(self, index):
return self.x_data[index], self.y_data[index]
def __len__(self):
return self.len
dealDataset = DealDataset()
train_loader2 = DataLoader(dataset=dealDataset,
batch_size=2,
shuffle=True)
#print(dealDataset.x_data)
for i, data in enumerate(train_loader2):
inputs, labels = data
#inputs, labels = Variable(inputs), Variable(labels)
print(inputs)
#print("epoch：", epoch, "的第" , i, "个inputs", inputs.data.size(), "labels", labels.data.size())
该测试shuffle来自：我对PyTorch dataloader里的shuffle=True的理解
在使用lstm时如果用移动窗口切数据，比如100天的数据，1-10天切一个样本，2-11天切一个样本，依此类推，lstm找寻的是10天内的时序依赖关系，即使打乱顺序，对lstm来说时间序列仍然存在。但是如果你用sgd或者minibatch，那么样本输入的先后对结果会产生影响，但不是来自lstm，而是由于通常先输入的样本会获得较大的梯度，对模型产生更大的影响。不打乱顺序会导致局部的时序关系影响力更大，打乱顺序后训练，效果会更好
二维图像拉成一维向量只能说是一个序列，但是序列中前一个数据与后一个数据有没有时序相关，不能保证，要看具体二维图像怎么抽成向量的，图像的子图像有没有时序相关性。
至于二维图像完全可以拉成一个一维的序列数据啊，比如一个m＊n的图像，我们可以处理成m个n维向量，m就是这个序列的长度，每个n维向量是这个序列的元素。图像的信息很好的被继承。这个你可以用mnist数据集做个实验，效果很不错。
Original: https://blog.csdn.net/qq_41165844/article/details/122155383
Author: Sunny亮
Title: 【深度学习笔记1】-pytorch的dataloader参数shuffle设置true或false