【ML backend】温度样本多标签预测

[undertaker86001]

1. 项目架构基础

该项目是基于Label Studio的托卡马克等离子体数据标注平台，支持时序数据标注和ML Backend集成 。ML Backend模块位于独立目录中，每个后端都包含完整的Docker化部署配置 。

2. 核心模型实现

• 模型类结构
  参考现有的ML Backend实现，温度标注模型需要继承LabelStudioMLBase基类，并实现setup、predict和fit方法。

• 预测器设计
  实现自定义的温度预测器，继承BasePredictor抽象类，在user_predict方法中实现温度特征识别逻辑 。

3. 温度特征识别算法

• 阈值检测方法
  利用现有的阈值检测函数start_end_time_1D来识别温度区间，支持正向和反向阈值检测 。

• 多维数据处理
  对于多通道温度数据，可以使用start_end_time函数进行批量处理，支持逻辑与/或操作 。

4. 数据获取和处理

• 数据加载
  使用项目提供的load_data函数并发加载多个温度数据文件，支持从URL批量获取CSV数据 。

• 项目配置
  通过YAML配置文件定义温度相关的数据通道和标签配置，支持多种温度测量信号的组合 。

5. 具体实现方案

• 温度预测器实现
  temperature_predictor类:
  • 检测温度上升阶段（Te > threshold_rise）
  • 识别温度峰值时刻（梯度变化检测）
  • 标记温度下降阶段（Te < threshold_fall）
  • 检测异常温度事件（突变检测）