[41]。但是值得注意的是，盡管目前我們已在垃圾分類與智能管理領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，但仍存在數(shù)據(jù)孤島、回收優(yōu)化不足、公眾參與度不高等問題。當(dāng)前傳統(tǒng)的垃圾管理方式仍占主流，而且面臨數(shù)據(jù)采集不夠全面，智能化程度相對較低的阻礙。因此，如何將大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合，構(gòu)建高效智能的垃圾管理體系，成為當(dāng)前研究的重點(diǎn)方向。1.3研究內(nèi)容本研究聚焦于城市垃圾分類與回收的智能化管理需求，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)與深度學(xué)習(xí)算法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套高效、可擴(kuò)展的智能分類與回收系統(tǒng)。具體研究內(nèi)容包括以下幾個方面：多種來源的數(shù)據(jù)集獲取與存儲本文提出開放數(shù)據(jù)接口與隨機(jī)生成相結(jié)合的源數(shù)據(jù)獲取方式，解決了傳統(tǒng)垃圾分類系統(tǒng)中數(shù)據(jù)孤島問題。其次，選擇基于Docker容器技術(shù)搭建ApacheCassandra分布式數(shù)據(jù)庫集群，從而實(shí)現(xiàn)海量垃圾數(shù)據(jù)的高效存儲與高并發(fā)寫入?；赮OLOv8的垃圾圖像智能識別本系統(tǒng)選擇使用YOLOv8網(wǎng)絡(luò)作為垃圾分類檢測識別的核心架構(gòu)，通過對YOLOv8模型進(jìn)行優(yōu)化，通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)來提升模型在復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性。用戶交互與可視化決策支持本系統(tǒng)基于Flask框架構(gòu)建B/S架構(gòu)的Web平臺，實(shí)現(xiàn)了用戶注冊登錄、垃圾識別、回收路線規(guī)劃等功能模塊。其中利用Matplotlib和Folium實(shí)現(xiàn)交互式數(shù)據(jù)可視化，包括垃圾回收率分布直方圖、影響因素?zé)崃D及動態(tài)路徑優(yōu)化地圖。回收策略優(yōu)化與系統(tǒng)性能提升在回收分析方面，系統(tǒng)結(jié)合K-means聚類與旅行商問題近似算法來生成最優(yōu)回收路線，以達(dá)到降低運(yùn)輸成本的目的。系統(tǒng)安全與可維護(hù)性設(shè)計(jì)本系統(tǒng)采用模塊化架構(gòu)設(shè)計(jì)，支持功能擴(kuò)展與獨(dú)立維護(hù)，還通過身份驗(yàn)證與數(shù)據(jù)加密技術(shù)保障用戶隱私與系統(tǒng)安全。1.4論文組織結(jié)構(gòu)本文共分為六章，各章節(jié)內(nèi)容安排如下：第一章為緒論。這一章用于闡述城市垃圾分類問題的研究背景與意義，分析國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，明確本文的研究目標(biāo)與內(nèi)容，并概述論文的章節(jié)結(jié)構(gòu)。第二章來介紹系統(tǒng)采用的關(guān)鍵技術(shù)與開發(fā)工具。介紹系統(tǒng)的技術(shù)選型，包括Python開發(fā)語言、Docker容器化技術(shù)、Cassandra分布式數(shù)據(jù)庫、YOLOv8圖像識別模型、Flask框架等，分析其適用性與優(yōu)勢。第三章明確可行性分析與需求分析。從技術(shù)、社會與經(jīng)濟(jì)三方面論證系統(tǒng)可行性，通過用例分析明確系統(tǒng)功能與非功能需求，包括用戶角色劃分、性能指標(biāo)及安全性要求。第四章完成了系統(tǒng)設(shè)計(jì)?；诜謱蛹軜?gòu)思想完成系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)，涵蓋數(shù)據(jù)獲取、存儲、處理、交互與可視化模塊，詳細(xì)描述各模塊的功能邏輯與交互流程。第五章詳細(xì)闡述了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。展示系統(tǒng)核心功能模塊的代碼實(shí)現(xiàn)與界面設(shè)計(jì)，包括用戶管理、圖像識別、回收路線規(guī)劃、數(shù)據(jù)分析與地圖展示等，驗(yàn)證技術(shù)方案的落地效果。第六章進(jìn)行了系統(tǒng)測試。通過黑盒與白盒測試驗(yàn)證系統(tǒng)功能穩(wěn)定性與性能指標(biāo)，分析測試結(jié)果與優(yōu)化方向。第七章是結(jié)論。總結(jié)研究成果，指出當(dāng)前不足并提出未來改進(jìn)方向。

2系統(tǒng)采用的關(guān)鍵技術(shù)和開發(fā)工具介紹2.1關(guān)鍵技術(shù)2.1.1Python簡介Python是一種高級解釋型編程語言，以其簡潔性、可讀性和靈活性而聞名。在本項(xiàng)目中，Python作為核心開發(fā)語言，貫穿系統(tǒng)的全生命周期。Python的開發(fā)效率極高，相較于其他語言，代碼量至少減少50%以上。此外，其部署過程便捷，支持Docker容器化打包，依賴管理工具（如pip和conda）也相當(dāng)成熟。Python采用縮進(jìn)式代碼塊而非大括號，語法接近自然語言，顯著降低了代碼的復(fù)雜度。變量無需顯式聲明類型，支持運(yùn)行時類型推斷。其跨平臺性能優(yōu)越，支持Windows、Linux、macOS等多種操作系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了一次編寫、多端運(yùn)行。此外，Python還擁有豐富的生態(tài)庫，有超過20萬個第三方庫（來自PyPI倉庫），涵蓋了科學(xué)計(jì)算、Web開發(fā)、人工智能等多個領(lǐng)域。2.1.2Docker容器簡介Docker是一種輕量級容器化平臺，相當(dāng)于輕量級虛擬機(jī)，但是不考慮硬件，只為要運(yùn)行的程序創(chuàng)建一個獨(dú)立的環(huán)境?？梢酝ㄟ^封裝應(yīng)用及其依賴環(huán)境（如庫、配置文件）到容器中，實(shí)現(xiàn)“一次構(gòu)建，隨處運(yùn)行”，從而規(guī)避操作系統(tǒng)不同的問題。使用Docker可滿足無需手動配置端口/IP，在資源消耗低，生產(chǎn)仿真度高的前提下將數(shù)據(jù)持久化到本地目錄，適合大數(shù)據(jù)場景下快速部署與彈性伸縮需求。 本系統(tǒng)通過Docker的可以跨平臺部署的優(yōu)點(diǎn)，在Windows系統(tǒng)下利用DockerDesktop部署Cassandra分布式集群，突破操作系統(tǒng)限制，確保了開發(fā)與生產(chǎn)環(huán)境的一致性。其次，此時每個Cassandra節(jié)點(diǎn)都運(yùn)行于獨(dú)立容器，避免資源競爭，提升了系統(tǒng)穩(wěn)定性，實(shí)現(xiàn)了資源的隔離。此外，通過DockerCompose實(shí)現(xiàn)集群的一鍵擴(kuò)容，適應(yīng)數(shù)據(jù)量增長需求，實(shí)現(xiàn)快速擴(kuò)展。2.1.3ApacheCassandra簡介Cassandra是一款高可擴(kuò)展的NoSQL分布式數(shù)據(jù)庫，但可以支持主鍵查詢。采用去中心化架構(gòu)，允許數(shù)據(jù)分區(qū)存儲，利用分區(qū)鍵（PartitionKey）實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分片。同時支持海量數(shù)據(jù)存儲與高并發(fā)寫入，通過副本機(jī)制（ReplicationFactor=3）保障數(shù)據(jù)容災(zāi)，確保單點(diǎn)故障時服務(wù)不中斷，其線性擴(kuò)展能力（每秒萬級寫入）滿足城市級垃圾數(shù)據(jù)的高吞吐需求，優(yōu)于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。適用于數(shù)據(jù)寫入操作密集，修改操作很少，支持存儲日志型、類似物聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤，針對垃圾回收時間序列數(shù)據(jù)，采用TimeWindowCompaction策略優(yōu)化存儲效率。Cassandra數(shù)據(jù)分為3類，3類數(shù)據(jù)都可以存儲在Cassandra中，且這3類數(shù)據(jù)的存儲位置都可以在配置文件中修改。其中data目錄真正是用于存儲數(shù)據(jù)文件的目錄，data目錄中也可以指定多個目錄，而且這些目錄都可以放到不同的磁盤中，例如C、D、F盤等等，由此Cassandra可以利用更多的磁盤空間。而commitlog目錄是日志文件目錄，防止Cassandra系統(tǒng)宕機(jī)數(shù)據(jù)丟失。此外的cache目錄主要用于儲存系統(tǒng)中的緩存數(shù)據(jù)。2.1.4YOLO簡介YOLO算法的核心理念在于將目標(biāo)檢測任務(wù)簡化為一個回歸問題。具體來說，它通過一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，這個網(wǎng)絡(luò)能夠同時預(yù)測圖像中多個目標(biāo)的邊界框以及這些邊界框?qū)?yīng)的類別概率。YOLO模型的工作原理是將輸入的圖像劃分為一個SxS的網(wǎng)格系統(tǒng)，其中每個網(wǎng)格單元負(fù)責(zé)檢測其所在區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)對象。對于每個網(wǎng)格單元，YOLO會預(yù)測一組邊界框，這些邊界框包括邊界框的位置坐標(biāo)、寬度和高度，以及一個置信度分?jǐn)?shù)。置信度分?jǐn)?shù)反映了邊界框包含目標(biāo)對象的可能性以及預(yù)測的準(zhǔn)確性。通過這種方式，YOLO能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時的目標(biāo)檢測，并且在速度和準(zhǔn)確性之間取得了較好的平衡。YOLOv8是YOLO（YouOnlyLookOnce,YOLO）系列中的一個版本，專注于實(shí)時目標(biāo)檢測。它結(jié)合了深度學(xué)習(xí)的先進(jìn)技術(shù)，以提高檢測精度和速度，廣泛應(yīng)用于物體識別、視頻監(jiān)控和自動駕駛等領(lǐng)域。在YOLO系列的基礎(chǔ)上進(jìn)行了多項(xiàng)優(yōu)化，主要體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、Anchor-Free檢測、改進(jìn)的損失函數(shù)等方面。由此使得模型在處理復(fù)雜任務(wù)時更加高效和準(zhǔn)確，能夠在較低的計(jì)算成本下實(shí)現(xiàn)高精度的檢測結(jié)果，展現(xiàn)出更強(qiáng)的適應(yīng)性和靈活性，顯著提升了對小目標(biāo)的檢測精度，從而在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)出色。YOLOv8具有較強(qiáng)的垃圾圖像識別功能，可以使用預(yù)訓(xùn)練模型（COCO數(shù)據(jù)集）進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，自定義6類垃圾數(shù)據(jù)集（可回收物、有害垃圾等）。在模型優(yōu)化方面，采用TensorRT加速推理，在NVIDIAGPU上實(shí)現(xiàn)50+FPS實(shí)時檢測，支持?jǐn)z像頭視頻流分析。此外還可以進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)功能，應(yīng)用Mosaic增強(qiáng)、隨機(jī)裁剪等技術(shù)，提升模型在復(fù)雜環(huán)境（光照變化、遮擋）下的魯棒性。YOLOv8的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)可以分為三個主要部分：Backbone、Neck和Head。在Backbone部分，YOLOv8主要負(fù)責(zé)從輸入圖像中提取多層次的特征。這一部分通常采用高效的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，如CSPNet。CSPNet通過將特征圖拆分并并行處理，不僅減少了模型參數(shù)，還提高了特征表達(dá)能力。此外，YOLOv8可能會采用輕量級卷積，例如DepthwiseSeparableConvolution，以進(jìn)一步減少計(jì)算量和內(nèi)存占用，同時保持良好的特征提取效果。Neck部分利用PANet架構(gòu)，通過自上而下和自下而上的連接來聚合不同層次的特征。這種特征融合方式可以有效融合低層的空間信息和高層的語義信息，從而提升小物體的檢測能力。在Neck部分，通過構(gòu)建特征金字塔，使得不同尺度的特征能夠更好地共享信息，增強(qiáng)對各種大小物體的檢測能力。最后，YOLOv8的輸出結(jié)構(gòu)包括多個預(yù)測分支，每個分支負(fù)責(zé)不同尺度的檢測。每個預(yù)測分支輸出邊界框的位置（坐標(biāo)）、類別概率及置信度評分。此外，YOLOv8支持多標(biāo)簽分類，使得每個邊界框可以同時預(yù)測多個類別，適用于一些復(fù)雜場景，例如圖像中有多種物體的情況。2.1.5PyQt5簡介PyQt5是一個用于Python的GUI（圖形用戶界面）開發(fā)庫，它是Qt應(yīng)用程序框架的Python綁定。PyQt5是基于Qt5框架的，這使得開發(fā)者可以用Python編寫跨平臺的桌面應(yīng)用程序，并在Windows、macOS、Linux等系統(tǒng)上運(yùn)行。PyQt5提供了豐富的控件（如按鈕、表單、菜單欄等）以及強(qiáng)大的事件處理系統(tǒng)，可以構(gòu)建各種類型的桌面應(yīng)用程序。PyQt5包含多個模塊，每個模塊都提供特定的功能：QtWidgets：提供基本的GUI控件（如按鈕、標(biāo)簽、對話框）。QtCore：核心模塊，提供信號槽機(jī)制、線程、定時器等功能。QtGui：支持2D圖形、字體、顏色和圖標(biāo)等。QtNetwork：處理網(wǎng)絡(luò)通信，如HTTP請求、TCP/UDP套接字。QtMultimedia：多媒體模塊，用于處理音頻和視頻。QtChart：用于繪制圖表和可視化數(shù)據(jù)。QtSql：支持SQL數(shù)據(jù)庫的訪問和管理。PyQt5擁有多個良好的優(yōu)點(diǎn)，主要包括跨平臺，支持一次編寫，多平臺運(yùn)行如Windows、Linux、macOS；功能強(qiáng)大，支持多媒體、網(wǎng)絡(luò)通信、圖表繪制等多種功能；社區(qū)活躍：擁有豐富的文檔和社區(qū)資源；豐富的控件：內(nèi)置大量控件，減少開發(fā)工作量。2.1.6B/S架構(gòu)簡介B/S架構(gòu)（Browser/ServerArchitecture），即瀏覽器/服務(wù)器架構(gòu)，是一種基于Web的分布式系統(tǒng)架構(gòu)，其核心思想是將業(yè)務(wù)邏輯集中在服務(wù)器端，用戶通過瀏覽器（客戶端）訪問應(yīng)用程序，所有數(shù)據(jù)處理和計(jì)算任務(wù)由服務(wù)器完成。與傳統(tǒng)的C/S（Client/Server）架構(gòu)相比，B/S架構(gòu)展現(xiàn)出了諸多顯著優(yōu)勢。它無需用戶在客戶端進(jìn)行任何安裝，只需使用標(biāo)準(zhǔn)瀏覽器（如Chrome、Firefox）即可輕松訪問系統(tǒng)，為用戶帶來了極大的便利。同時，B/S架構(gòu)全面支持Windows、macOS、Linux及移動端（iOS/Android）等多種主流操作系統(tǒng)，展現(xiàn)出了強(qiáng)大的跨平臺兼容性。此外，系統(tǒng)的升級與功能更新在B/S架構(gòu)中僅需通過服務(wù)器端完成，有效降低了運(yùn)維成本。更重要的是，B/S架構(gòu)通過HTTP協(xié)議和標(biāo)準(zhǔn)化接口（如RESTfulAPI）實(shí)現(xiàn)了前后端的分離，這種松耦合性極大地方便了系統(tǒng)的擴(kuò)展與集成。2.1.7Flask框架簡介Flask是一種輕量級的PythonWeb框架，其架構(gòu)建立在Werkzeug和Jinja2之上，具有無強(qiáng)制依賴性，便于實(shí)現(xiàn)模塊化應(yīng)用的快速開發(fā)。該框架的核心優(yōu)勢在于其輕量級和靈活性，它僅提供Web開發(fā)的基礎(chǔ)性功能，例如路由處理、請求響應(yīng)機(jī)制以及模板渲染等，從而為敏捷開發(fā)提供了理想的環(huán)境。對于數(shù)據(jù)庫管理、表單驗(yàn)證等高級功能，F(xiàn)lask支持通過集成Flask-SQLAlchemy等擴(kuò)展來實(shí)現(xiàn)。此外，F(xiàn)lask的路由系統(tǒng)是其核心組件之一，它支持動態(tài)URL的構(gòu)建和多種HTTP方法的處理。在模板渲染方面，F(xiàn)lask集成了Jinja2模板引擎，能夠高效地生成動態(tài)的數(shù)據(jù)分析頁面，并且支持將ECharts圖表嵌入其中，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)可視化的能力。Flask運(yùn)行原理如圖2-1所示。圖2-1Flask運(yùn)行原理圖2.1.8Leaflet簡介Leaflet是一款開源的JavaScript庫，專為構(gòu)建交互式地圖應(yīng)用而設(shè)計(jì)，支持GeoJSON、矢量圖層等多種數(shù)據(jù)格式。其應(yīng)用場景豐富多樣，包括回收路線規(guī)劃：通過集成OpenStreetMap（OSM）底圖，利用蟻群算法生成最優(yōu)路徑，并以Polyline圖層進(jìn)行可視化展示。在熱力地圖分析方面，Leaflet基于垃圾堆積的GPS數(shù)據(jù)，使用Heatmap.js插件直觀呈現(xiàn)區(qū)域垃圾分布密度。此外，在回收站選址應(yīng)用中，Leaflet結(jié)合人口密度和交通數(shù)據(jù)，可以借助Leaflet.MarkerCluster插件標(biāo)記候選站點(diǎn)。選擇Leaflet的依據(jù)在于其輕量級特性和豐富的插件生態(tài)，相較于GoogleMapsAPI，Leaflet不僅成本更低，而且具備更高的可定制性。2.1.9Pandas與Matplotlib簡介Pandas是Python的數(shù)據(jù)分析庫，其核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括DataFrame和Series。它支持對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行高效操作，并能處理CSV、Excel、SQL、JSON等多種格式的數(shù)據(jù)導(dǎo)入與導(dǎo)出。Pandas廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)清洗（如缺失值填充和異常值過濾）、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)聚合以及統(tǒng)計(jì)分析等領(lǐng)域。Matplotlib是Python的基礎(chǔ)繪圖庫，提供面向?qū)ο蠛蚆ATLAB風(fēng)格的pyplot接口，支持生成靜態(tài)、動態(tài)及交互式圖表，涵蓋線圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖、3D圖等。系統(tǒng)通過Matplotlib繪制折線圖、餅圖，支持導(dǎo)出為PDF/PNG格式，用于生成最終的垃圾回收報告。Pandas與Matplotlib組成的數(shù)據(jù)科學(xué)生態(tài)鏈，可高效完成從預(yù)處理到可視化的全流程分析。2.1.10SQLite簡介SQLite屬于輕量級的嵌入式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，其最大的優(yōu)點(diǎn)就是無需安裝、配置或管理，可以直接通過庫函數(shù)訪問，且數(shù)據(jù)庫可以以單個文件（.db或.sqlite）形式存儲于磁盤，無需獨(dú)立服務(wù)進(jìn)程。與MySQL等數(shù)據(jù)庫相比，SQLite具有輕量化、高性能的特點(diǎn)。SQLite的資源占用率低，讀寫高效，非常適合用于類似于本系統(tǒng)的開發(fā)場景。此外，SQLite支持多種數(shù)據(jù)類型，也可以自動將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為匹配的列類型，提升容錯性。2.2開發(fā)工具2.2.1開發(fā)環(huán)境開發(fā)環(huán)境主要包括如下：操作系統(tǒng)：MicrosoftWindows10開發(fā)工具：PyCharm2022.3.3大數(shù)據(jù)集群：ApacheCassandra4.0Python開發(fā)環(huán)境：python3.8瀏覽器：MicrosoftEdge136.0.3240.64繪圖工具：MicrosoftVisioProfessional2021

3可行性分析與需求分析3.1可行性分析3.1.1技術(shù)可行性 首先，開源數(shù)據(jù)充足，垃圾圖像數(shù)據(jù)可以從Kaggle、TACO等充分獲得，NOAA全球氣象站數(shù)據(jù)支持按經(jīng)緯度下載歷史溫濕度數(shù)據(jù)。其次，基于Pandas的3σ原則清洗異常值可以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，DockerDesktop對Windows系統(tǒng)的完整支持，可以規(guī)避依賴沖突風(fēng)險。而ApacheCassandra是一套成熟的分布式存儲框架，可以完成海量數(shù)據(jù)的存儲工作。此外，使用YOLOv8網(wǎng)絡(luò)作為垃圾分類檢測識別的核心架構(gòu)。作為一種基于單階段檢測的深度學(xué)習(xí)模型，其主要特點(diǎn)在于高效的特征提取和快速推理能力，尤其適合在實(shí)時檢測任務(wù)中應(yīng)用，可以充分完成垃圾圖像識別工作。3.1.2社會環(huán)境可行性 《“十四五”城鎮(zhèn)生活垃圾分類和處理設(shè)施發(fā)展規(guī)劃》明確要求“2025年底全國城市生活垃圾回收利用率達(dá)到35%以上”，擁有國家層面的政策支持，同時，從資源節(jié)約效益來看，據(jù)《中國再生資源白皮書》測算，提高玻璃/金屬回收率1%就可使全國年節(jié)約能源相當(dāng)于減少1.2萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤消耗，有充分的社會要求。此外，隨著社會各界對環(huán)保重視度的不斷提升，垃圾分類已成為全民關(guān)注的焦點(diǎn)。各級政府、教育機(jī)構(gòu)及企業(yè)紛紛投身于垃圾分類的普及教育，有效提升了公眾對垃圾分類重要性的理解和參與積極性。與此同時，垃圾分類回收的產(chǎn)業(yè)鏈也在不斷完善，為城市垃圾分類與回收系統(tǒng)的推進(jìn)創(chuàng)造了有利的社會條件。綜合來看，該項(xiàng)目在社會環(huán)境可行性方面，得到了有力的政策扶持、廣泛的社會認(rèn)同以及日益提升的公眾環(huán)保參與度，為項(xiàng)目的順利推進(jìn)提供了堅(jiān)實(shí)的社會基礎(chǔ)。3.1.3經(jīng)濟(jì)可行性從經(jīng)濟(jì)角度來看，垃圾分類和處理的自動化系統(tǒng)可以顯著降低人工成本和提高分類效率。隨著技術(shù)的進(jìn)步和規(guī)模效應(yīng)的實(shí)現(xiàn)，相關(guān)設(shè)備和軟件的成本正在逐漸降低。例如，使用YOLOv8網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識別的硬件需求可以通過使用成本較低的GPU或優(yōu)化算法來進(jìn)一步降低。此外，通過提高垃圾回收利用率，可以減少對原材料的依賴，從而降低生產(chǎn)成本。長期來看，自動化垃圾分類系統(tǒng)能夠?yàn)槌鞘泄?jié)約大量處理垃圾的費(fèi)用，并且隨著系統(tǒng)的普及和優(yōu)化，其經(jīng)濟(jì)效益將更加顯著。因此，從經(jīng)濟(jì)可行性角度分析，實(shí)施垃圾分類自動化系統(tǒng)是可行的。3.2系統(tǒng)功能需求分析本系統(tǒng)是集數(shù)據(jù)采集、智能分類、回收管理與決策支持于一體的綜合性平臺，主要是通過大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)城市垃圾分類的智能化與高效化，可以供普通用戶及系統(tǒng)管理員使用。系統(tǒng)客戶端提供用戶管理、實(shí)時分類檢測、回收信息查詢、用戶反饋等功能，支持通過圖像上傳或語音輸入獲取垃圾種類識別結(jié)果，結(jié)合交互式地圖實(shí)現(xiàn)回收站定位與路線規(guī)劃。而服務(wù)器端構(gòu)建多源數(shù)據(jù)處理體系，通過開放數(shù)據(jù)接入與模擬數(shù)據(jù)生成獲取原始數(shù)據(jù)，經(jīng)清洗預(yù)處理后存儲于基于Docker的Cassandra分布式集群。同時，集成YOLO圖像識別模型實(shí)現(xiàn)自動分類，利用K-means聚類分析、近似算法等完成回收路線規(guī)劃、選址分析及回收率影響因素分析，并提供用戶權(quán)限管理與數(shù)據(jù)安全保障，從而可以完成從用戶交互到數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。3.3用例分析整個系統(tǒng)有普通用戶和系統(tǒng)管理員兩種用例模型。普通用戶普通用戶可以先注冊個人信息，之后可以由此登錄系統(tǒng)。普通用戶可以實(shí)現(xiàn)的功能包括可以查看垃圾回收率分析直方圖、各種類垃圾回收率柱狀圖、影響垃圾回收率因素?zé)崃D（人均收入、政策強(qiáng)度、教育水平）、優(yōu)化預(yù)估成本等分析報告，以及交互式查看回收站、回收路線、實(shí)時垃圾圖像識別和提交反饋。普通用戶用例圖如圖3-1所示。圖3-1普通注冊用戶用例圖系統(tǒng)管理員系統(tǒng)的管理員可以以實(shí)現(xiàn)部分常規(guī)功能，此外還負(fù)責(zé)系統(tǒng)的管理功能。管理員用例圖如圖3-2所示。圖3-2管理員用例圖3.4系統(tǒng)非功能需求3.4.1系統(tǒng)的可用性與用戶的體驗(yàn)性整個系統(tǒng)應(yīng)具備高度的可用性，才能確保用戶能夠持續(xù)、穩(wěn)定地訪問系統(tǒng)服務(wù)。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，系統(tǒng)應(yīng)采用負(fù)載均衡、故障轉(zhuǎn)移等技術(shù)手段，確保在任何時間點(diǎn)上，用戶都能獲得及時、有效的服務(wù)。同時，在系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)時非常簡潔明了，操作流程直觀易懂，在用戶的每次請求命令發(fā)出后都有相應(yīng)的彈窗進(jìn)行提示，以降低用戶操作錯誤的可能性。此外，系統(tǒng)具備較為完善的錯誤恢復(fù)機(jī)制，能夠在發(fā)生異常或故障時，及時給出出錯原因和反饋機(jī)制，確保用戶的使用體驗(yàn)不受影響。3.4.2系統(tǒng)的性能需求在整個開發(fā)過程中，系統(tǒng)性能是衡量系統(tǒng)質(zhì)量的重要指標(biāo)之一。系統(tǒng)設(shè)定了合理的響應(yīng)時間閾值，對于常規(guī)操作，響應(yīng)時間應(yīng)控制在用戶可接受的范圍內(nèi)，如不超過2秒。此外，系統(tǒng)還應(yīng)具備良好的擴(kuò)展性，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展和用戶需求的變化，進(jìn)行水平或垂直擴(kuò)展，確保系統(tǒng)性能可以滿足實(shí)際需求。3.4.3系統(tǒng)的安全與可維護(hù)需求系統(tǒng)安全性是保障用戶數(shù)據(jù)和隱私的根本，也是用戶考慮是否使用此系統(tǒng)的最重要影響因素之一。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，系統(tǒng)添加了身份登錄驗(yàn)證這一機(jī)制，確保僅有認(rèn)證通過的用戶才能訪問系統(tǒng)資源，保障了數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全，防止數(shù)據(jù)被泄露或篡改。此外，良好的可維護(hù)性是確保本系統(tǒng)可以長期穩(wěn)定運(yùn)行的核心。因此系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計(jì)，將系統(tǒng)分解為多個獨(dú)立模塊，便于后續(xù)的維護(hù)和升級。同時，在編寫過程中，底層代碼都標(biāo)注了全面的依賴和注釋，由此可以方便檢查和維護(hù)，從而降低后期成本。此外，系統(tǒng)具有異常檢測機(jī)制，可以及時發(fā)現(xiàn)并處理異常事件，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。3.4.4系統(tǒng)的性能優(yōu)化與可靠性需求系統(tǒng)性能的優(yōu)化對于提升用戶體驗(yàn)至關(guān)重要。我們將通過持續(xù)監(jiān)控和分析系統(tǒng)性能數(shù)據(jù)，識別并解決潛在的瓶頸問題。同時，采用先進(jìn)的算法和技術(shù)手段，確保系統(tǒng)在高并發(fā)、大數(shù)據(jù)量等復(fù)雜場景下依然能夠保持流暢運(yùn)行。而系統(tǒng)可靠性則是確保系統(tǒng)能夠持續(xù)穩(wěn)定提供服務(wù)的關(guān)鍵因素。系統(tǒng)將定期進(jìn)行備份和恢復(fù)測試，以保障數(shù)據(jù)的完整性和可恢復(fù)性。3.4.5系統(tǒng)的及時相應(yīng)系統(tǒng)的響應(yīng)速度是衡量用戶體驗(yàn)和系統(tǒng)效率的重要指標(biāo)。為了提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度，我們首先通過優(yōu)化數(shù)據(jù)庫查詢語句用來減少不必要的復(fù)雜運(yùn)算，確保數(shù)據(jù)能夠快速準(zhǔn)確地返回給用戶。其次，對系統(tǒng)進(jìn)行緩存設(shè)計(jì)，緩存常用數(shù)據(jù)和查詢結(jié)果，減少數(shù)據(jù)庫的訪問次數(shù)，從而加快響應(yīng)速度。同時，我們還對前端頁面進(jìn)行性能優(yōu)化，減少頁面加載時間和資源消耗，提升用戶體驗(yàn)。通過這些措施的實(shí)施，基本可以確保系統(tǒng)在面對大量用戶請求時依然能夠保持快速響應(yīng)。

4系統(tǒng)設(shè)計(jì)4.1系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)本垃圾分類與回收系統(tǒng)采用B/S架構(gòu)，通過Docker容器在Windows下搭建ApacheCassandra分布式存儲系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，按照邏輯進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，搭建Flask框架，使用Flask內(nèi)置web服務(wù)器接受瀏覽器發(fā)來的HTTP/HTTPS請求，展示HTML、JSON等頁面或數(shù)據(jù)。本系統(tǒng)的架構(gòu)圖如圖4-1所示。圖4-1系統(tǒng)架構(gòu)圖4.2系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)本系統(tǒng)先根據(jù)系統(tǒng)邏輯分別設(shè)計(jì)多個小的功能模塊，在各模塊的設(shè)計(jì)完成后，最后通過接口將各模塊集成，統(tǒng)一測試。本系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)如圖4-2所示。圖4-2垃圾分類與回收系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖本系統(tǒng)的可視化結(jié)構(gòu)圖如圖4-3所示。圖4-3可視化模塊的結(jié)構(gòu)圖

5系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)5.1系統(tǒng)主界面登錄界面如圖5-1所示。圖5-1系統(tǒng)登陸界面注冊界面如圖5-2所示。圖5-2系統(tǒng)注冊界面管理員登錄系統(tǒng)后的界面如圖5-3所示。圖5-3管理員主界面普通用戶登錄系統(tǒng)后的界面如圖5-4所示。圖5-4普通用戶主界面5.2用戶登錄注冊模塊5.2.1登錄模塊時序圖用戶登錄模塊要求用戶必須通過驗(yàn)證自己的唯一的身份來使用系統(tǒng)，登錄模塊的時序圖如圖5-5所示。圖5-5用戶登錄時序圖5.2.2注冊模塊時序圖當(dāng)用戶想要添加一個新的賬戶來使用此系統(tǒng)時，可以通過注冊功能實(shí)現(xiàn)。注冊模塊時序圖如圖5-6所示。圖5-6用戶注冊時序圖5.2.3登錄流程為了確保用戶可以用自己的正確賬號密碼登錄系統(tǒng)，系統(tǒng)設(shè)置了登錄模塊。登錄模塊的流程圖如圖5-7所示。圖5-7用戶登錄流程圖5.2.4注冊流程當(dāng)新用戶想要登錄系統(tǒng)時，需要確保新用戶可以創(chuàng)建一個新的賬號進(jìn)行登錄，就要求其先進(jìn)行注冊后才能使用。組測模塊的流程圖如圖5-8所示。圖5-8新用戶注冊流程圖5.2.5核心代碼部分以下為本模塊涉及到的核心代碼內(nèi)容：用戶注冊時訪問/register路由@app.route('/register',methods=['GET','POST'])defregister():ifrequest.method=='POST':username=request.form.get('username')password=request.form.get('password')#檢查用戶名是否已存在existing_user=User.query.filter_by(username=username).first()ifexisting_user:returnrender_template('register.html',error='該用戶已存在！')#創(chuàng)建新用戶new_user=User(username=username,password=password)try:db.session.add(new_user)mit()returnrender_template('register.html',success='注冊成功！請去登錄')except:returnrender_template('register.html',error='注冊失敗，請重試')returnrender_template('register.html')Register.html頁面加載時執(zhí)行JavaScript檢查是否有錯誤/成功消息window.onload=function(){consterror="{{error}}";constsuccess="{{success}}";if(error)alert(error);if(success){alert(success);window.location.href="{{url_for('login')}}";}};用戶填寫注冊表單并提交POST請求@app.route('/register',methods=['GET','POST'])defregister():ifrequest.method=='POST':username=request.form.get('username')password=request.form.get('password')#檢查用戶名是否已存在existing_user=User.query.filter_by(username=username).first()ifexisting_user:returnrender_template('register.html',error='該用戶已存在！')#創(chuàng)建新用戶new_user=User(username=username,password=password)try:db.session.add(new_user)mit()returnrender_template('register.html',success='注冊成功！請去登錄')except:returnrender_template('register.html',error='注冊失敗，請重試')returnrender_template('register.html')用戶提交登錄表單，通過/login路由實(shí)現(xiàn)@app.route('/login',methods=['GET','POST'])deflogin():ifrequest.method=='POST':username=request.form.get('username')password=request.form.get('password')#檢查用戶是否存在user=User.query.filter_by(username=username).first()ifnotuser:returnrender_template('login.html',error='請先注冊！')5.3圖像識別模塊5.3.1模型構(gòu)建與訓(xùn)練模型構(gòu)建本系統(tǒng)選擇PyTorch作為深度學(xué)習(xí)框架。PyTorch支持動態(tài)圖計(jì)算，因此能夠更靈活地調(diào)試和調(diào)整模型結(jié)構(gòu)，依托PyTorch可以有效利用YOLOv8預(yù)訓(xùn)練模型并進(jìn)行自定義訓(xùn)練，從而提升垃圾分類檢測的效率和準(zhǔn)確性。為了使模型在垃圾分類任務(wù)中的檢測精度和效率更高，初期對YOLOv8進(jìn)行了數(shù)據(jù)增強(qiáng)，從而可在訓(xùn)練過程中增加模型對不同光照、角度和形狀垃圾樣本的泛化能力。此外還采用了CosineAnnealing調(diào)整學(xué)習(xí)率策略，逐步減小學(xué)習(xí)率，以更精確地收斂到最優(yōu)解模型訓(xùn)練基于垃圾分類數(shù)據(jù)集，對預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，使模型更加專注于垃圾特征，提升分類和檢測的效果。在每輪訓(xùn)練后，使用驗(yàn)證集評估模型性能，通過計(jì)算準(zhǔn)確率（accuracy）、平均精度（mAP）等指標(biāo)監(jiān)測模型的訓(xùn)練進(jìn)展。驗(yàn)證結(jié)果用于調(diào)整模型的學(xué)習(xí)率和其他超參數(shù)，保證訓(xùn)練的穩(wěn)定性和高效性。最后，為防止過擬合，訓(xùn)練過程中使用早停機(jī)制（earlystopping），也就是當(dāng)驗(yàn)證集性能在多輪內(nèi)不提升時，提前終止訓(xùn)練，以減少過擬合風(fēng)險。模型評估隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加，模型的平均精度呈現(xiàn)出一種穩(wěn)定上升的趨勢，這表明模型在訓(xùn)練過程中的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性較高，能夠持續(xù)地輸出高質(zhì)量的預(yù)測結(jié)果。5.3.2圖像識別模塊簡介用戶可以點(diǎn)擊按鍵，分別選擇上傳圖像或視頻進(jìn)行識別，也支持實(shí)時通過攝像頭捕捉垃圾圖像進(jìn)行檢測。同時，在識別界面也會給出該垃圾所屬種類的介紹，支持用戶補(bǔ)充，從而提高市民參與度和環(huán)保意識。檢測識別結(jié)果展示頁面如圖5-9所示。圖5-9圖像識別5.3.3核心代碼展示添加每次訓(xùn)練時的損失記錄append_loss，在在訓(xùn)練循環(huán)中每個epoch結(jié)束時調(diào)用。defappend_loss(self,epoch,loss,val_loss):ifnotos.path.exists(self.log_dir):os.makedirs(self.log_dir)#記錄訓(xùn)練損失self.losses.append(loss)#記錄驗(yàn)證損失self.val_loss.append(val_loss)#將損失值寫入文本文件withopen(os.path.join(self.log_dir,"epoch_loss.txt"),'a')asf:f.write(str(loss)+"\n")withopen(os.path.join(self.log_dir,"epoch_val_loss.txt"),'a')asf:f.write(str(val_loss)+"\n")#記錄到TensorBoardself.writer.add_scalar('loss',loss,epoch)self.writer.add_scalar('val_loss',val_loss,epoch)#繪制損失曲線self.loss_plot()5.4分析報告模塊5.4.1分析報告模塊簡介通過此模塊，可以向用戶直觀展示出分析后的垃圾回收率分布情況，各種不同類型垃圾的回收率對比以及從不同影響因子來分析垃圾回收率的相關(guān)性。5.4.2核心實(shí)現(xiàn)代碼可視化分析，生成圖標(biāo)#回收率分布直方圖（帶核密度估計(jì)）fig1=plt.figure(figsize=(10,6))sns.histplot(df['回收率'],kde=True,bins=20)plt.title('回收率分布')figs['rate_fig']=fig1#關(guān)閉圖表釋放內(nèi)存plt.close(fig1)#垃圾類型對比條形圖fig2=plt.figure(figsize=(12,6))sns.barplot(x='垃圾類型',y='回收率',data=df,estimator=np.mean)plt.title('不同類型回收率對比')figs['type_fig']=fig2plt.close(fig2)#影響因素相關(guān)性熱圖fig3=plt.figure(figsize=(10,8))sns.heatmap(df[['回收率','人均收入(千元)','政策強(qiáng)度','教育水平 ']].corr(numeric_only=True),annot=True)plt.title('影響因素相關(guān)性分析')figs['corr_fig']=fig3plt.close(fig3)線性建?；貧w分析model=LinearRegression()#選擇影響因子，預(yù)測特征X=df[['人均收入(千元)','政策強(qiáng)度','教育水平']]y=df['回收率']#預(yù)測目標(biāo)model.fit(X,y)#系數(shù)解釋，獲取特征系數(shù)coefs=dict(zip(X.columns,model.coef_))5.5地圖展示模塊5.5.1Folium介紹本系統(tǒng)選擇使用Folium可交互式地圖來展示回收路線與回收站選址。Folium非常支持在Web應(yīng)用中嵌入動態(tài)地圖，相比于leaflet的直接使用或其他Python庫，F(xiàn)olium支持鼠標(biāo)懸停提示、縮放、圖層切換功能，非常適合展示路徑長度、回收率數(shù)值、回收站序號等信息。其次Folium可視化庫與Pandas無縫集成，可直接將DataFrame中的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為地圖元素，通過圖層渲染和瓦片加載，使垃圾站的地理位置可以清晰標(biāo)注出來。5.5.2地圖展示簡介該模塊主要展示的內(nèi)容為四個集群垃圾站的分別的最佳回收站以及各集群內(nèi)部站點(diǎn)間的運(yùn)輸路徑。其中用戶鼠標(biāo)懸停時會顯示站點(diǎn)與路徑的相關(guān)信息。內(nèi)嵌在Flask應(yīng)用中的可交互式地圖如圖5-10所示。圖5-10可交互式地圖5.5.3核心代碼展示使用folium創(chuàng)建交互式地圖，添加標(biāo)記聚類，為每個站點(diǎn)創(chuàng)建圓形標(biāo)記，顏色根據(jù)回收率是否超過50%決定綠色或橙色，半徑根據(jù)日均垃圾量調(diào)整M=folium.Map(location=DATA_SETTINGS['city_center'],zoom_start=12)marker_cluster=MarkerCluster().add_to(m)for_,rowinstations.iterrows():folium.CircleMarker( #Folium使用緯度優(yōu)先坐標(biāo) location=[row['緯度'],row['經(jīng)度']], #調(diào)整半徑，按垃圾量縮放半徑radius=row['日均垃圾量']/10, color='green'ifrow['回收率']>50else'orange', fill=True, tooltip=f"{row['站點(diǎn)ID']}<br>回收率:{row['回收率']:.1f}%" ).add_to(marker_cluster)路線優(yōu)化。對每個集群內(nèi)的站點(diǎn)構(gòu)建圖，計(jì)算站點(diǎn)之間的距離作為邊的權(quán)重，使用近似算法解決旅行商問題（TSP），生成最優(yōu)路線，并在地圖上繪制路線。optimal_routes={}forclusterinstations['集群'].unique():cluster_stations=stations[stations['集群']==cluster]G=nx.Graph()forrowincluster_stations.iterrows():G.add_node(row['站點(diǎn)ID'],pos=(row['經(jīng)度'],row['緯度']))nodes=list(G.nodes)foriinrange(len(nodes)):forjinrange(i+1,len(nodes)):dist=np.linalg.norm(stations[stations['站點(diǎn)ID']==nodes[i]][['經(jīng)度','緯度']].values–stations[stations['站點(diǎn)ID']==nodes[j]][['經(jīng)度','緯度']].values)G.add_edge(nodes[i],nodes[j],weight=dist)找出該集群的最佳回收站點(diǎn)并在地圖上標(biāo)注#找出該集群的最佳回收站點(diǎn)best_station=cluster_stations.loc[cluster_stations['回收率'].idxmax()]best_station_id=best_station['站點(diǎn)ID']#在地圖上標(biāo)記最佳回收站點(diǎn)

folium.Marker(location=[best_station['緯度'],best_station['經(jīng)度']],icon=folium.Icon(color='red',icon='star'),tooltip=f"最佳站點(diǎn):{best_station_id}<br>回收率:{best_station['回收率']:.1f}%").add_to(m)計(jì)算該集群內(nèi)其余站點(diǎn)到最佳站點(diǎn)的最佳路徑fornodeinnodes:ifnode!=best_station_id:try:path=nx.shortest_path(G,source=node,target=best_station_id,weight='weight')path_coords=[stations[stations['站點(diǎn)ID']==n][['緯度','經(jīng)度']].values[0]forninpath]#計(jì)算路徑長度path_length=0foriinrange(len(path)-1):start_point=stations[stations['站點(diǎn)ID']==path[i]][['經(jīng)度','緯度']].values[0]end_point=stations[stations['站點(diǎn)ID']==path[i+1]][['經(jīng)度','緯度']].values[0]dist=np.linalg.norm(start_point-end_point)path_length+=distexceptnx.NetworkXNoPath: print(f"從站點(diǎn){node}到最佳站點(diǎn){best_station_id}沒有路徑")在地圖上繪制TSP路線并添加tooltippath_coords=[stations[stations['站點(diǎn)ID']==node][['緯度','經(jīng)度']].values[0]fornodeinroute]folium.PolyLine(path_coords,color='blue',tooltip=f"TSP路徑長度:{tsp_path_length:.2f}").add_to(m)5.6用戶管理模塊5.6.1用戶管理簡介系統(tǒng)設(shè)置唯一一個管理員可以查看各用戶的信息和操作，而凡是已在系統(tǒng)注冊過的用戶都會將信息存入SQLite數(shù)據(jù)庫中。各普通用戶間的個人信息互不可知，管理員可以處理各用戶提出的請求，可以更好地操作各個功能模塊。5.6.2核心代碼實(shí)現(xiàn)通過明確設(shè)置is_admin狀態(tài)來確保唯一管理員#驗(yàn)證密碼user=User.query.filter_by(username=username,password=password).first()ifuser:session['username']=username#設(shè)置管理員狀態(tài)session['is_admin']=(username=='楊偉英'andpassword=='111')returnredirect(url_for('middleboard'))else:returnrender_template('login.html',error='用戶名或密碼錯誤')由控制session機(jī)制來實(shí)現(xiàn)用戶認(rèn)證和狀態(tài)管理{%ifsession.get('is_admin')%}<ahref="#"onclick="loadUserList()">用戶列表</a>{%endif%}functionloadUserList(){//隱藏其他內(nèi)容document.getElementById('contentFrame').style.display='none';document.getElementById('allFeedbackRecords').style.display='none';//顯示用戶列表容器constcontainer=document.getElementById('userListContainer');//獲取用戶數(shù)據(jù)fetch('/get_user_list').then(response=>response.json()).then(data=>{constuserListBody=document.getElementById('userListBody');userListBody.innerHTML='';if(data.status==='error'){userListBody.innerHTML=`<tr><tdcolspan="2">${data.message}</td></tr>`;return;}if(data.data.length===0){userListBody.innerHTML='<tr><tdcolspan="2">暫無用戶數(shù)據(jù)</td></tr>';return;}//渲染用戶數(shù)據(jù)data.data.forEach(user=>{constrow=document.createElement('tr');constusernameCell=document.createElement('td');usernameCell.textContent=user.username;constroleCell=document.createElement('td');roleCell.textContent=user.is_admin?'管理員':'普通用戶';row.appendChild(usernameCell);row.appendChild(roleCell);userListBody.appendChild(row);});});}5.7用戶反饋模塊5.7.1用戶反饋簡述用戶可以向系統(tǒng)提交對周邊垃圾的處理以及系統(tǒng)的改進(jìn)提出反饋意見，支持用戶一次性提交多條記錄，且每條已提交記錄都有相應(yīng)的時間戳。用戶提交反饋界面如圖5-11所示。圖5-11用戶反饋提交界面5.7.2核心代碼實(shí)現(xiàn)允許用戶提交反饋，構(gòu)建/submit_feedback路由@app.route('/submit_feedback',methods=['POST'])defsubmit_feedback():if'username'notinsession:returnjsonify({'status':'error','message':'請先登錄'}),401try:data=request.get_json()ifnotdataor'content'notindata:returnjsonify({'status':'error','message':'無效的請求數(shù)據(jù)'}),400feedback=Feedback(username=session['username'],content=data['content'])db.session.add(feedback)mit()returnjsonify({'status':'success'})exceptExceptionase:returnjsonify({'status':'error','message':str(e)}),5005.8反饋管理模塊反饋管理是指要求用戶在登錄后可以向管理員提供反饋意見并上傳到數(shù)據(jù)庫，在用戶提交反饋后管理員可以查看并將查收狀態(tài)告知普通用戶，從而不斷完善系統(tǒng)各項(xiàng)功能。用戶反饋流程圖如圖5-12所示。圖5-12用戶反饋流程圖要完成用戶提交反饋和管理員處理反饋首先應(yīng)建立反饋模型#反饋模型classFeedback(db.Model):id=db.Column(db.Integer,primary_key=True)username=db.Column(db.String(80),nullable=False)content=db.Column(db.Text,nullable=False)timestamp=db.Column(db.DateTime,default=datetime.utcnow)checked=db.Column(db.Boolean,default=False)管理員處理反饋，構(gòu)建/mark_feedback_checked路由@app.route('/mark_feedback_checked',methods=['POST'])defmark_feedback_checked():if'username'notinsessionornotsession.get('is_admin'):returnjsonify({'status':'error','message':'無權(quán)操作'}),403feedback_ids=request.json.get('ids',[])try:Feedback.query.filter(Feedback.id.in_(feedback_ids)).update({'checked':True},synchronize_session=False)mit()returnjsonify({'status':'success'})exceptExceptionase:returnjsonify({'status':'error','message':str(e)}),500管理員查收反饋函數(shù)functionloadAllFeedback(){fetch('/get_all_feedback').then(response=>response.json()).then(data=>{constrecordsList=document.getElementById('allRecordsList');recordsList.innerHTML='';data.data.forEach(record=>{constrecordDiv=document.createElement('div');recordDiv.className=`record-item${record.checked?'checked-feedback':''}`;constcheckbox=document.createElement('input');checkbox.type='checkbox';checkbox.className='feedback-checkbox';checkbox.value=record.id;//渲染反饋內(nèi)容...recordDiv.appendChild(checkbox);recordsList.appendChild(recordDiv);});});}管理員標(biāo)記反饋functionmarkChecked(){Constcheckboxes=document.querySelectorAll('.feedback-checkbox:checked');constids=Array.from(checkboxes).map(cb=>cb.value);fetch('/mark_feedback_checked',{method:'POST',headers:{'Content-Type':'application/json'},body:JSON.stringify({ids:ids})}).then(response=>response.json()).then(data=>{if(data.status==='success'){alert('標(biāo)記成功');loadAllFeedback();//刷新列表}});}5.9主頁面管理模塊當(dāng)用戶成功登錄后跳轉(zhuǎn)到/middleboard.html頁面，控制面板會根據(jù)用戶的身份顯示不同內(nèi)容：@app.route('/middleboard')defmiddleboard():if'username'insession:returnrender_template('middleboard.html')else:returnredirect(url_for('login'))5.10數(shù)據(jù)處理模塊5.10.1環(huán)境配置在Windows下安裝Docker直接在Windows下搭建偽分布式過于復(fù)雜，也容易受到端口號沖突。而Docker不考慮硬件，只為要運(yùn)行的程序創(chuàng)建一個獨(dú)立的環(huán)境，因此就可以在Docker容器內(nèi)規(guī)避掉操作系統(tǒng)不同的問題。首先需要修改在Windows下的虛擬化配置，包括開啟WSL2必要功能，安裝Ubuntu等。在操作成功后，在官網(wǎng)下載Docker，修改鏡像源下載來源，測試并運(yùn)行。主要的操作命令如下：wsl--update //shell中配置wsl--installwsl.exe-dUbuntu //啟動Ubuntuwsl--set-default-version2docker--version //檢查docker的版本號，是否下載成功dockerrunhello-world //運(yùn)行一個簡單容器測試Docker，顯示容器信息表明啟動成功在Docker中安裝Cassandra主要操作步驟為：創(chuàng)建D:\Docker\cassandra-dev目錄；目錄下創(chuàng)建docker-compose.yml文件（用Notebook編寫，防止后期解析容器錯誤）；cmd中輸入命令，啟動容器并配置集群通信。主要的操作命令如下：D:\>cdDocker\cassandra-dev#cassandra-dev文件夾是.yml文件所在位置

D:\Docker\cassandra-dev>docker-composedown-v#刪除舊容器和數(shù)據(jù)卷

D:\Docker\cassandra-dev>docker-composeup-d#啟動一個新容器

D:\Docker\cassandra-dev>dockerpsCONTAINERIDIMAGECOMMANDCREATEDSTATUSPORTSNAMESa9c55749ace9cassandra:4.0"docker-entrypoint.s…"33secondsagoUp33seconds7001/tcp,:7000->7000/tcp,7199/tcp,:9042->9042/tcp,9160/tcpcassandraCassandra啟動成功的提示如圖5-13所示。圖5-13Cassandra成功啟動展示圖5.10.2數(shù)據(jù)來源與處理對于用來訓(xùn)練的基礎(chǔ)垃圾圖片數(shù)據(jù)集，選擇從Kaggle平臺獲取，通過搜索相關(guān)關(guān)鍵詞找到合適的數(shù)據(jù)，在下載數(shù)據(jù)后，針對圖片數(shù)據(jù)出現(xiàn)的問題，進(jìn)行了去重、去破損、去噪聲的清洗工作。下面是去除重復(fù)圖像和破損圖像核心實(shí)現(xiàn)代碼：try:#檢驗(yàn)文件完整性withImage.open(src_path)asimg:img.verify()#檢查圖像是否損壞、檢查文件頭和數(shù)據(jù)是否匹配#打開圖像文件并對圖像進(jìn)行預(yù)處理（一致化處理）img=Image.open(src_path)img=img.convert('RGB')#保證所有圖像具有相同的顏色模式img=img.resize((100,100),Image.Resampling.LANCZOS)#將圖像調(diào)整為指定大小，提高圖像質(zhì)量#計(jì)算圖像的哈希值，并與已有的哈希值進(jìn)行比較img_bytes=img.tobytes()img_hash=hashlib.sha256(img_bytes).hexdigest()#僅保存非重復(fù)文件ifimg_hashnotinimage_hashes:shutil.copy2(src_path,dest_path)#保留源文件的元數(shù)據(jù)信息image_hashes[img_hash]=dest_path#刪除重復(fù)的圖像并打印信息else:print(f"Skippingduplicate:{src_path}")#異常處理，在處理過程中出現(xiàn)異常時，打印錯誤信息并跳過當(dāng)前文件except(IOError,SyntaxError,Exception)ase:#異常處理，捕獲異常損壞的圖片print(f"Skippingcorrupted:{src_path}-{str(e)}")#打印異常信息下面是去除含有椒鹽噪聲的圖片：defdetect_salt_and_pepper_noise(image,threshold=0.01):#新增單通道圖像處理iflen(image.shape)==2:#灰度圖像gray=imageelse:#彩色圖像gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)min_val=np.min(gray)max_val=np.max(gray)min_count=np.count_nonzero(gray==min_val)max_count=np.count_nonzero(gray==max_val)total_pixels=gray.sizenoise_ratio=(min_count+max_count)/total_pixelsreturnnoise_ratio>threshold對于不同地區(qū)各類垃圾回收率的分析以及回收路線的確定，選擇自定義數(shù)據(jù)集。以下是用于生成分析垃圾回收率的影響因素數(shù)據(jù)集的核心代碼：np.random.seed(42)data={'地區(qū)':np.random.choice(['A區(qū)','B區(qū)','C區(qū)','D區(qū)'],DATA_SETTINGS['n_records']),'垃圾類型':np.random.choice(['塑料','紙張','玻璃','金屬','廚余'],DATA_SETTINGS['n_records']),'回收量(噸)':np.random.randint(10,1000,DATA_SETTINGS['n_records']),'總產(chǎn)量(噸)':np.random.randint(50,2000,DATA_SETTINGS['n_records']),'人口密度':np.random.normal(5000,1500,DATA_SETTINGS['n_records']),'人均收入(千元)':np.random.uniform(5,25,DATA_SETTINGS['n_records']),'教育水平':np.random.choice(['低','中','高'],DATA_SETTINGS['n_records'],p=[0.3,0.5,0.2]),'政策強(qiáng)度':np.random.randint(1,5,DATA_SETTINGS['n_records']),'經(jīng)度':np.random.uniform(116.0,117.0,DATA_SETTINGS['n_records']),#北京大致經(jīng)度范圍'緯度':np.random.uniform(39.0,40.5,DATA_SETTINGS['n_records'])#北京大致緯度范圍}df=pd.DataFrame(data)df['回收率']=(df['回收量(噸)']/df['總產(chǎn)量(噸)']*100).clip(0,100)#添加分類變量編碼df['教育水平']=pd.Categorical(df['教育水平'],categories=['低','中','高']).codes#新增數(shù)據(jù)過濾(添加在創(chuàng)建DataFrame之后)df=df[(df['經(jīng)度'].between(116.0,117.0))&(df['緯度'].between(39.0,40.5))&(df['回收率']<=100)].reset_index(drop=True)returndf生成的generated_data.csv數(shù)據(jù)集如圖5-14所示。圖5-14generated_data.csv數(shù)據(jù)集以下是生成用于分析站點(diǎn)與回收路徑數(shù)據(jù)集的核心代碼：#設(shè)置隨機(jī)種子，確保生成的數(shù)據(jù)一直不變可以復(fù)現(xiàn)

np.random.seed(42)#從配置字典獲取參數(shù)center_lng,center_lat=DATA_SETTINGS['city_center']#生成坐標(biāo)數(shù)據(jù)（在市中心周圍0.3度范圍內(nèi)浮動）station_ids=[f'ST{i:03d}'foriinrange(n_stations)]areas=np.random.choice(df['地區(qū)'].unique(),n_stations)lng=np.random.uniform(center_lng-DATA_SETTINGS['area_range'],center_lng+DATA_SETTINGS['area_range'],n_stations)lat=np.random.uniform(center_lat-DATA_SETTINGS['area_range'],center_lat+DATA_SETTINGS['area_range'],n_stations)#生成垃圾量數(shù)據(jù)（泊松分布模擬離散事件）daily_waste=np.random.poisson(30,n_stations)#生成回收率數(shù)據(jù)（均勻分布20-80%）recycling_rates=np.random.uniform(20,80,n_stations)#創(chuàng)建一個geopandas的GeoDataFrame，包含站點(diǎn)ID、地區(qū)、經(jīng)度、緯度、日均垃圾量和回收率。#創(chuàng)建地理數(shù)據(jù)框架stations=gpd.GeoDataFrame({'站點(diǎn)ID':station_ids,'設(shè)施類型':np.random.choice(['中轉(zhuǎn)站','處理中心'],n_stations),#新增設(shè)施類型,直接生成'地區(qū)':areas,'經(jīng)度':lng,'緯度':lat,'日均垃圾量':daily_waste,'回收率':recycling_rates,'geometry':gpd.points_from_xy(lng,lat)#直接創(chuàng)建幾何字段},crs="EPSG:4326")#接著將經(jīng)度和緯度轉(zhuǎn)換為地理坐標(biāo)系（WGS84），轉(zhuǎn)換為GeoDataFramefromshapely.geometryimportPointgeometry=[Point(xy)forxyinzip(stations['經(jīng)度'],stations['緯度'])]geo_stations=gpd.GeoDataFrame(stations,geometry=geometry,crs="EPSG:4326")構(gòu)建的stations.geojson數(shù)據(jù)集如圖5-15所示。圖5-15stations.geojson數(shù)據(jù)集5.10.3數(shù)據(jù)存儲將處理后的圖片數(shù)據(jù)存儲在Cassandra中，運(yùn)行DockerDesktop后顯示連接處理后的圖片集，保存在卷中。如下是連接Cassandra的配置核心代碼：auth_provider=PlainTextAuthProvider(username='cassandra',password='cassandra')cluster=Cluster(['localhost'],a