智能化数据标注在文化遗产数字化保护中的应用指导方案

1. 数据标注工具与方法

l  图像标注：

Ø  使用Label Studio、LabelMe、CVAT等标注工具，为文化遗产图像添加边界框、多边形、点、线段等标注。

Ø  对于复杂的文物细节，可以使用语义分割或实例分割技术，精细到每个物体的每一部分。

l  三维模型标注：

Ø  采用MeshLab或Blender等软件，对3D模型进行顶点、面、体素级别的标注。

Ø  实现对模型内部结构和外部特征的全面标注。

l  属性标签：

Ø  文物的材料、风格、时代、作者、位置等元数据，使用CSV、JSON等格式记录，并关联至相应的图像或模型。

Ø  可以使用数据库管理系统（如MySQL、MongoDB）来存储和管理这些信息。

2. 智能化辅助标注

l  深度学习模型：训练用于图像分割与目标检测的模型，如Mask R-CNN、U-Net等，用于自动识别和标记文物的特定特征。

l  模型训练数据集：构建一个包含大量已标注文化遗产图像的数据集，用于模型训练和验证。

l  模型迭代与优化：定期更新模型，引入新发现的文物类型和特征，提升识别精度。

3. 跨学科团队协作

l  组建由考古学家、艺术史家、计算机视觉专家、AI工程师组成的多学科协同工作团队，共同制定标注标准和工作流程。

l  定期举行会议，讨论标注过程中的问题，调整标注策略。

4. 数据安全与隐私保护

l  使用加密协议（如HTTPS、SSL）存储和传输数据，确保文化遗产信息不被非法获取。

l  遵守相关法律法规，特别是涉及文化遗产的所有权和使用权的规定。

5. 用户体验与公众教育

l  开发Web应用或移动应用程序，允许用户在线浏览、搜索和学习文化遗产的数字化资料。

l  利用虚拟现实（VR）或增强现实（AR）技术，为用户提供沉浸式文化遗产体验，增加教育和娱乐价值。

6. 技术融合与未来展望

l  探索区块链技术的应用，为文化遗产的数字档案提供不可篡改的记录，增强其权威性和可信度。

l  结合AI和物联网技术，监测和预警文化遗产的物理状态变化，及时采取保护措施。

代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import pickle
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import xgboost as xgb
    # 加载数据集
df = pd.read_csv('fitness analysis.csv')
    # 显示前五行数据
print(df.head())
    # 去除所有字符串字段的前后空格
df = df.applymap(lambda x: x.strip() if isinstance(x, str) else x)
    # 检查和清理列名
df.columns = df.columns.str.strip()
    # 选择相关特征进行建模
X = df[['Your gender', 'How important is exercise to you ?', 'How healthy do you consider yourself?']]
X = pd.get_dummies(X)  # 将分类变量转为数值变量
    # 将年龄段转为数值变量
y = df['Your age'].apply(lambda x: int(x.split(' ')[0]))  # 假设年龄段为整数
    # 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
    # 创建并训练随机森林回归模型
rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train)
    # 保存训练好的模型
with open('2.2.3_model.pkl', 'wb') as model_file:
    pickle.dump(rf_model, model_file)
    # 进行结果预测
y_pred = rf_model.predict(X_test)
results_df = pd.DataFrame(y_pred, columns=['预测结果'])
results_df.to_csv('2.2.3_results.txt', index=False)
    # 使用测试工具对模型进行测试，并记录测试结果
train_score = rf_model.score(X_train, y_train)
test_score = rf_model.score(X_test, y_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
with open('2.2.3_report.txt', 'w') as report_file:
     report_file.write(f'训练集得分: {train_score}\n')
     report_file.write(f'测试集得分: {test_score}\n')
     report_file.write(f'均方误差(MSE): {mse}\n')
     report_file.write(f'决定系数(R^2): {r2}\n')
    # 运用工具分析算法中错误案例产生的原因并进行纠正
    #初始化XGBoost回归模型（构建100棵树）
xgb_model = xgb.XGBRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
xgb_model.fit(X_train, y_train)
y_pred_xgb = xgb_model.predict(X_test)
results_df_xgb = pd.DataFrame(y_pred_xgb, columns=['预测结果'])
results_df_xgb.to_csv('2.2.3_results_xgb.txt', index=False)
with open('2.2.3_report_xgb.txt', 'w') as xgb_report_file:
     xgb_report_file.write(f'XGBoost训练集得分: {xgb_model.score(X_train, y_train)}\n')
     xgb_report_file.write(f'XGBoost测试集得分: {xgb_model.score(X_test, y_test)}\n')
     xgb_report_file.write(f'XGBoost均方误差(MSE): {mean_squared_error(y_test, y_pred_xgb)}\n')
     xgb_report_file.write(f'XGBoost决定系数(R^2): {r2_score(y_test, y_pred_xgb)}\n')

代码：

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

from sklearn.pipeline import Pipeline

import pickle

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 加载数据集

df = pd.read_csv('auto-mpg.csv')

# 显示前五行数据

print(df.head())

# 处理缺失值

# 将 'horsepower' 列中的所有值转换为数值类型

df['horsepower'] = pd.to_numeric(df['horsepower'], errors='coerce')

# 删除包含缺失值的行

df = df.dropna()

# 选择相关特征进行建模

X = df[['cylinders', 'displacement', 'horsepower', 'weight', 'acceleration', 'model year', 'origin']]

y = df['mpg']

# 将数据集划分为训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建包含标准化和线性回归的管道

pipeline = Pipeline([('scaler', StandardScaler()),('linreg', LinearRegression())])

# 训练模型

pipeline.fit(X_train, y_train)

# 保存训练好的模型

with open('2.2.2_model.pkl', 'wb') as model_file:

pickle.dump(pipeline, model_file)

# 预测并保存结果

y_pred = pipeline.predict(X_test)

results_df = pd.DataFrame(y_pred, columns=['预测结果'])

results_df.to_csv('2.2.2_results.txt', index=False)

# 测试模型

with open('2.2.2_report.txt', 'w') as results_file:

results_file.write(f'训练集得分: {pipeline.score(X_train, y_train)}\n')

    results_file.write(f'测试集得分: {pipeline.score(X_test, y_test)}\n')

# 训练一个随机森林回归模型,创建的决策树的数量为100

rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

rf_model.fit(X_train, y_train)

# 使用随机森林模型进行预测

y_pred_rf = rf_model.predict(X_test)

# 保存新的结果

results_rf_df = pd.DataFrame(y_pred_rf, columns=['预测结果'])

results_rf_df.to_csv('2.2.2_results_rf.txt', index=False)

# 测试模型并保存得分

with open('2.2.2_report_rf.txt', 'w') as results_rf_file:

results_rf_file.write(f'训练集得分: {rf_model.score(X_train, y_train)}\n')

results_rf_file.write(f'测试集得分: {rf_model.score(X_test, y_test)}\n')

(1) 代码：

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

import pickle

from sklearn.metrics import classification_report

from imblearn.over_sampling import SMOTE

# 加载数据

data = pd.read_csv('finance数据集.csv')

    # 显示前五行的数据

print(data.head())

    # 选择自变量和因变量

X = data.drop(['SeriousDlqin2yrs', 'Unnamed: 0'], axis=1)

y = data['SeriousDlqin2yrs']

    # 分割训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

    # 训练Logistic回归模型

model = LogisticRegression(max_iter=1000)

model.fit(X_train, y_train)

    # 保存模型

with open('2.2.1_model.pkl', 'wb') as file:

     pickle.dump(model, file)

    # 预测并保存结果

y_pred = model.predict(X_test)

pd.DataFrame(y_pred, columns=['预测结果']).to_csv('2.2.1_results.txt', index=False)

    # 生成测试报告

report = classification_report(y_test, y_pred, zero_division=1)

with open('2.2.1_report.txt', 'w') as file:

     file.write(report)

    # 分析测试结果

accuracy = (y_test == y_pred).mean()

print(f"模型准确率: {accuracy:.2f}")

    # 处理数据不平衡

 smote = SMOTE(random_state=42)

 X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train)

    # 重新训练模型

 model.fit(X_resampled, y_resampled)

    # 重新预测

 y_pred_resampled = model.predict(X_test)

    # 保存新结果

pd.DataFrame(y_pred_resampled, columns=['预测结果']).to_csv('2.2.1_results_xg.txt', index=False)

    # 生成新的测试报告

report_resampled = classification_report(y_test, y_pred_resampled, zero_division=1)

with open('2.2.1_report_xg.txt', 'w') as file:

     file.write(report_resampled)

    # 分析新的测试结果

accuracy_resampled = (y_test == y_pred_resampled).mean()

print(f"重新采样后的模型准确率: {accuracy_resampled:.2f}")

代码：

import pandas as pd
    # 加载数据集
data = pd.read_csv('健康咨询客户数据集.csv')
    # 查看表的数据类型和表结构
print(data.info())
    # 显示每一列的空缺值数量
print(data.isnull().sum())
    # 删除含有缺失值的行
data_cleaned = data.dropna()
    # 转换 'Your age' 列的数据类型为整数类型，并处理异常值
data_cleaned.loc[:, 'Your age'] = pd.to_numeric(data_cleaned['Your age'], errors='coerce')
data_cleaned = data_cleaned.dropna(subset=['Your age'])
data_cleaned = data_cleaned[data_cleaned['Your age'] >= 0]
data_cleaned.loc[:, 'Your age'] = data_cleaned['Your age'].astype(int)
print(data_cleaned['Your age'].dtype)
    # 检查和删除重复值
duplicates_removed = data_cleaned.duplicated().sum()
data_cleaned = data_cleaned.drop_duplicates()
print(f"Removed {duplicates_removed} duplicate rows")
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
    # 归一化 'How do you describe your current level of fitness ?' 列
label_encoder = LabelEncoder()
data_cleaned['How do you describe your current level of fitness ?'] = label_encoder.fit_transform(data_cleaned['How do you describe your current level of fitness ?'])
print(data_cleaned['How do you describe your current level of fitness ?'].unique())
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import matplotlib.pyplot as plt
    # 去掉列名中的空格
data.columns = data.columns.str.strip()
    # 显示数据集的列名
print(data.columns)
    # 删除包含缺失值的行
data_cleaned = data.dropna(subset=['How often do you exercise?'])
    # 统计不同健身频率的分布情况
exercise_frequency_counts = data_cleaned['How often do you exercise?'].value_counts()
    # 绘制饼图
plt.figure(figsize=(10, 6))
exercise_frequency_counts.plot.pie(autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=plt.cm.Paired.colors)
plt.title('Distribution of Exercise Frequency')
plt.ylabel('')
plt.show()
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
    # 填充缺失值
data_filled = data.apply(lambda x: x.fillna(x.mode()[0]))
    # 划分数据
train_data, test_data = train_test_split(data_filled, test_size=0.2, random_state=42)
    # 保存数据
cleaned_file_path = '2.1.5_cleaned_data.csv'
data_filled.to_csv(cleaned_file_path, index=False)

代码：

import pandas as pd

#加载数据集并指定编码为gbk

data = pd.read_csv('medical_data.csv', encoding='gbk')

# 查看数据类型

print(data.dtypes)

# 查看表结构

print(data.info())

# 显示每一列的空缺值数量

print(data.isnull().sum())

# 规范日期格式

data['就诊日期'] = pd.to_datetime(data['就诊日期'])

data['诊断日期'] = pd.to_datetime(data['诊断日期'])

# 重命名列

data.rename(columns={'病人ID': '患者ID'}, inplace=True)

# 查看修改后的表结构
print(data.head())
from datetime import datetime
# 增加诊断延迟和病程
data['诊断延迟'] = (data['诊断日期'] - data['就诊日期']).dt.days
data['病程'] = (datetime(2024, 9, 1) - data['诊断日期']).dt.days
# 删除不合理的数据
data = data[(data['诊断延迟'] >= 0) & (data['年龄'] > 0) & (data['年龄'] < 120)]
# 查看修改后的数据
print(data.describe())
# 删除重复值并记录删除的行数
initial_rows = data.shape[0]
data.drop_duplicates(inplace=True)
deleted_rows = initial_rows - data.shape[0]
print(f'删除的重复行数: {deleted_rows}')
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 对需要归一化的列进行处理
scaler = MinMaxScaler()
columns_to_normalize = ['年龄', '体重', '身高']
data[columns_to_normalize] = scaler.fit_transform(data[columns_to_normalize])
# 查看归一化后的数据
print(data.head())
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
# 统计治疗结果分布
treatment_outcome_distribution = data.groupby('疾病类型')['治疗结果'].value_counts().unstack()
# 设置中文字体
#font_path = 'C:/Windows/Fonts/simhei.ttf'  # 根据你的系统调整字体路径
font_path = '/System/Library/Fonts/Hiragino Sans GB.ttc'  # 根据你的系统调整字体路径
my_font = fm.FontProperties(fname=font_path)
# 绘制柱状图
treatment_outcome_distribution.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.title('不同疾病类型的治疗结果分布', fontproperties=my_font)
plt.xlabel('疾病类型', fontproperties=my_font)
plt.ylabel('治疗结果数量', fontproperties=my_font)
plt.xticks(fontproperties=my_font)  # 设置x轴刻度标签的字体
plt.yticks(fontproperties=my_font)  # 设置y轴刻度标签的字体
plt.legend(prop=my_font)  # 设置图例字体
plt.show()
# 绘制散点图
plt.scatter(data['年龄'], data['疾病严重程度'])
plt.title('年龄和疾病严重程度的关系', fontproperties=my_font)
plt.xlabel('年龄', fontproperties=my_font)
plt.ylabel('疾病严重程度', fontproperties=my_font)
plt.xticks(fontproperties=my_font)  # 设置x轴刻度标签的字体
plt.yticks(fontproperties=my_font)  # 设置y轴刻度标签的字体
plt.legend(prop=my_font)  # 设置图例字体
plt.show()
# 保存数据
output_path = '2.1.4_cleaned_data.csv'
data.to_csv(output_path, index=False)

代码：

import pandas as pd

# Load the data

data = pd.read_csv('finance数据集.csv’)

# 显示前五行的数据

print(data.head())

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

# 设置图像尺寸

plt.figure(figsize=(12, 8))

# 识别数值列用于箱线图

numeric_cols = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']).columns

# 创建箱线图

for i, col in enumerate(numeric_cols, 1):

plt.subplot(3, 4, i)

sns.boxplot(x=data[col])

plt.title(col)

plt.tight_layout()

plt.show()

# 使用IQR处理异常值

Q1 = data[numeric_cols].quantile(0.25)

Q3 = data[numeric_cols].quantile(0.75)

IQR = Q3 - Q1

# 移除异常值

data_cleaned = data[

~((data[numeric_cols] < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (data[numeric_cols] > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]

# 检查重复值

duplicates = data_cleaned.duplicated()

num_duplicates = duplicates.sum()

data_cleaned = data_cleaned[~duplicates]

print(f'删除的重复行数: {num_duplicates}')

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()

data_cleaned[numeric_cols] = scaler.fit_transform(data_cleaned[numeric_cols])

# 将SeriousDlqin2yrs设为目标变量

target_variable = 'SeriousDlqin2yrs'

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 定义特征和目标

X = data_cleaned.drop(columns=['SeriousDlqin2yrs','Unnamed: 0'])

y = data_cleaned[target_variable]

# 划分数据

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 显示划分后的数据形状

print(f'训练数据形状: {X_train.shape}')

print(f'测试数据形状: {X_test.shape}')

# 保存清洗后的数据到CSV

cleaned_file_path = '2.1.3_cleaned_data.csv'

data_cleaned.to_csv(cleaned_file_path, index=False)

代码：

import pandas as pd

# 读取一个Excel文件，并将读取到的数据存储在变量data中

data = pd.read_excel('大学生低碳生活行为的影响因素数据集.xlsx')

# 打印出数据集的前5行

print(data.head())

# 处理数据集中的缺失值

initial_row_count = data.shape[0]

data = data.dropna()

final_row_count = data.shape[0]

print(f'处理后数据行数: {final_row_count}, 删除的行数: {initial_row_count - final_row_count}')

# 删除重复行

data = data.drop_duplicates()

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

numerical_features = ['4.您的月生活费○≦1,000元   ○1,001-2,000元   ○2,001-3,000元   ○≧3,001元']

scaler = StandardScaler()

data[numerical_features] = scaler.fit_transform(data[numerical_features])

selected_features = ['1.您的性别○男性   ○女性', '2.您的年级○大一   ○大二   ○大三   ○大四', '3.您的生源地○农村   ○城镇（乡镇）   ○地县级城市  ○省会城市及直辖市','4.您的月生活费○≦1,000元   ○1,001-2,000元   ○2,001-3,000元   ○≧3,001元','5.您进行过绿色低碳的相关生活方式吗?', '6.您觉得“低碳”，与你的生活关系密切吗？','7.低碳生活是否会成为未来的主流生活方式？', '8.您是否认为低碳生活会提高您的生活质量？']

X = data[selected_features]

# 创建目标变量

y = data['低碳行为积极性']

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 数据划分

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 保存处理后的数据

cleaned_data = pd.concat([X, y], axis=1)

cleaned_data.to_csv('2.1.2_cleaned_data.csv', index=False, encoding='gbk')

在现代交通中，燃油效率（MPG）是衡量汽车性能和交通系统优化的重要指标之一。高效的燃油利用不仅能够降低车辆运营成本，还能减少碳排放，促进环保。开发一个用于预测汽车燃油效率的模型可以帮助智慧交通系统优化路线规划和车辆调度，从而提升整体交通效率和减少能源消耗。此外，这样的模型还可以帮助消费者做出更明智的购车决策，并帮助厂商优化汽车设计。现要求根据提供的汽车燃油效率数据集，补全 2.1.1.ipynb 代码。选择合适的特征，开发一个燃油效率预测模型。在开发预测模型之前，首先要对数据进行数据清洗和标注，请完成下面的数据预处理任务，并设计一套标注流程规范：
(1)正确加载数据集，并显示前五行的数据及数据类型。
(2)检查数据集中的缺失值并删除缺失值所在的行。
(3)将“horsepower”列转换为数值类型，并处理转换中的异常值。
(4)对数值型数据进行标准化处理，确保数据在同一量纲下进行分析。
(5)根据业务 需求和数据特性， 选择对燃油效率预 测最有用的特征 ：选择以下特征：'cylinders'、'displacement'、'horsepower'、'weight'、'acceleration'、'model year'、
'origin'
(6)将“mpg”设为目标变量并标注；
(7)对数据进行标注和划分；
(8)保存处理后的数据，并命名为：2.1.1_cleaned_data.csv，保存到考生文件夹；
(9) 制 定 数 据 清 洗 和 标 注 规 范 ， 将 答 案 写 到 答 题 卷 文 件 中 ， 答 题 卷 文 件 命 名 为“2.1.1.docx”，保存到考生文件夹；
(10)将以上代码以及运行结果，以 html 格式保存并命名为 2.1.1.html，保存到考生文件夹，考生文件夹命名为“准考证号+身份证后 6 位”。

代码：

# 加载数据集并显示数据集的前五行 1分

    data = pd.read_csv('auto-mpg.csv')  

    print("数据集的前五行:")

    print(data.head())

    # 显示每一列的数据类型

    print(data.dtypes)

    # 检查缺失值并删除缺失值所在的行  2分

    print("\n检查缺失值:")

    print(data.isnull().sum())

    data = data.dropna()

    # 将 'horsepower' 列转换为数值类型，并处理转换中的异常值 1分

    data['horsepower'] = pd.to_numeric(data['horsepower'], errors='coerce')

    data = data.dropna(subset=['horsepower'])

    # 显示每一列的数据类型

    print(data.horsepower.dtypes)

    # 检查清洗后的缺失值

    print("\n检查清洗后的缺失值:")

    print(data.isnull().sum())

    from sklearn.preprocessing import StandardScaler

    # 对数值型数据进行标准化处理 1分

    numerical_features = ['displacement', 'horsepower', 'weight', 'acceleration']

    scaler = StandardScaler()

    data[numerical_features] = scaler.fit_transform(data[numerical_features])

    from sklearn.model_selection import train_test_split

    # 选择特征和目标变量 2分

    selected_features = ['cylinders', 'displacement', 'horsepower', 'weight', 'acceleration', 'model year', 'origin']

    X = data[selected_features]

    y = data['mpg']

    # 划分数据集为训练集和测试集 1分

    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

    # 将特征和目标变量合并到一个数据框中

    cleaned_data = X.copy()

    cleaned_data['mpg'] = y

    # 保存清洗和处理后的数据

    cleaned_data.to_csv('2.1.1_cleaned_data.csv', index=False)

    # 打印消息指示文件已保存

    print("\n清洗后的数据已保存到 2.1.1_cleaned_data.csv")