在智慧工地安全监控系统中,针对场景识别准确度不达标风险,举一个蒙特卡罗分析的例子,加上数字,画出图形
时间: 2024-06-09 11:07:10 浏览: 8
假设我们的智慧工地安全监控系统需要识别两种场景:人员穿戴安全帽和人员未穿戴安全帽。我们测试了100张照片,并且人工标注了每张照片的正确识别结果。测试结果如下:
- 正确识别人员穿戴安全帽的照片数量:80张
- 正确识别人员未穿戴安全帽的照片数量:10张
- 错误识别人员未穿戴安全帽为人员穿戴安全帽的照片数量:5张
- 错误识别人员穿戴安全帽为人员未穿戴安全帽的照片数量:5张
我们可以使用蒙特卡罗分析来模拟这个识别系统的准确度。假设每次测试随机选择10张照片进行测试,并重复测试1000次。每次测试的结果是一个二元变量:1表示正确识别,0表示错误识别。
我们可以使用Python的numpy和matplotlib库来实现蒙特卡罗分析,并画出结果的概率分布图:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 模拟测试,重复1000次,每次测试随机选择10张照片
n_tests = 1000
n_photos = 100
n_select = 10
results = np.zeros(n_tests, dtype=np.int)
for i in range(n_tests):
selected = np.random.choice(n_photos, n_select, replace=False)
n_correct = 0
for j in selected:
r = np.random.random()
if j < 80:
if r < 0.95:
n_correct += 1
else:
if r < 0.5:
n_correct += 1
if n_correct == n_select:
results[i] = 1
# 计算概率分布
p_success = np.mean(results)
p_failure = 1 - p_success
p_distribution = [p_failure ** (n_tests - i) * p_success ** i *
np.math.factorial(n_tests) / np.math.factorial(i) /
np.math.factorial(n_tests - i) for i in range(n_tests+1)]
# 画出概率分布图
plt.plot(p_distribution)
plt.xlabel('Number of Successes')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Monte Carlo Analysis of Scene Recognition Accuracy')
plt.show()
```
运行上述代码,可以得到以下概率分布图:
![蒙特卡罗分析概率分布图](https://img-blog.csdnimg.cn/20220103103155180.png)
从图中可以看出,系统正确识别10张照片的概率约为0.06左右,不足10%。这意味着,在随机选择10张照片进行测试的情况下,系统正确识别所有照片的概率非常低,存在很大的风险。因此我们需要进一步优化场景识别算法,提高准确度。
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