import os CHARPOINT_CONVERSION_DICT = { "": "leeg", "101_Q19_2": "buitenkruin", "101_Q19_3": "binnenkruin", "101_Q19_5": "binnenteen", "105_T09_11": "insteek_sloot", "811_T13_8": "leeg", "351_T03_10": "leeg", "_T01_KKW": "leeg", "108_Q06_250": "leeg", "303_Q05_1": "leeg", "353__11": "leeg", "_T00_17": "leeg", "109_Q08_13": "leeg", "_Q07_KDM": "leeg", "_Q07_KDW": "leeg", '0': "leeg", None: "leeg", 'nan': "leeg" } CLASS_DICT_REGIONAL = { "leeg": 0, "startpunt": 1, "buitenkruin": 2, "binnenkruin": 3, "binnenteen": 4, "insteek_sloot": 5 } WEIGHT_DICT_REGIONAL = [0.1, 1.0, 1.1, 1.0, 0.1] CLASS_DICT_FULL = { 'leeg': 0, 'Maaiveld binnenwaarts': 1, 'Insteek sloot polderzijde': 2, 'Slootbodem polderzijde': 3, 'Slootbodem dijkzijde': 4, 'Insteek sloot dijkzijde': 5, 'Teen dijk binnenwaarts': 6, 'Kruin binnenberm': 7, 'Insteek binnenberm': 8, 'Kruin binnentalud': 9, 'Verkeersbelasting kant binnenwaarts': 9, # 10 'Verkeersbelasting kant buitenwaarts': 10, 'Kruin buitentalud': 10, # 12 'Insteek buitenberm': 11, 'Kruin buitenberm': 12, 'Teen dijk buitenwaarts': 13, 'Insteek geul': 14, 'Teen geul': 15, 'Maaiveld buitenwaarts': 16, } # TODO: write this out explicitely WEIGHT_DICT_FULL = [1.0] * 17 CLASS_DICT_SIMPLE = { 'leeg': 0, 'Maaiveld buitenwaarts': 1, 'Teen dijk buitenwaarts': 2, 'Kruin buitentalud': 3, 'Kruin binnentalud': 4, 'Teen dijk binnenwaarts': 5, } WEIGHT_DICT_SIMPLE = [0.1, 0.5, 0.7, 1.0, 1.0, 0.5] CLASS_DICT_SIMPLE_SLOOT = { 'leeg': 0, 'Maaiveld buitenwaarts': 1, 'Teen dijk buitenwaarts': 2, 'Kruin buitentalud': 3, 'Kruin binnentalud': 4, 'Teen dijk binnenwaarts': 5, 'Insteek sloot dijkzijde': 6, 'Insteek sloot polderzijde': 7, 'Slootbodem polderzijde': 8, 'Slootbodem dijkzijde': 9, } WEIGHT_DICT_SIMPLE_SLOOT = [0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.1] CLASS_DICT_SIMPLE_BERM = { 'leeg': 0, 'Maaiveld buitenwaarts': 1, 'Teen dijk buitenwaarts': 2, 'Kruin buitentalud': 3, 'Kruin binnentalud': 4, 'Teen dijk binnenwaarts': 5, 'Insteek sloot dijkzijde': 6, 'Insteek sloot polderzijde': 7, 'Slootbodem polderzijde': 8, 'Slootbodem dijkzijde': 9, 'Kruin binnenberm': 10, 'Insteek binnenberm': 11, } WEIGHT_DICT_SIMPLE_BERM = [0.1, 0.1, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.1] HEADER = ["LOCATIONID", "X_Maaiveld binnenwaarts", "Y_Maaiveld binnenwaarts", "Z_Maaiveld binnenwaarts", "X_Insteek sloot polderzijde", "Y_Insteek sloot polderzijde", "Z_Insteek sloot polderzijde", "X_Slootbodem polderzijde", "Y_Slootbodem polderzijde", "Z_Slootbodem polderzijde", "X_Slootbodem dijkzijde", "Y_Slootbodem dijkzijde", "Z_Slootbodem dijkzijde", "X_Insteek sloot dijkzijde", "Y_Insteek sloot dijkzijde", "Z_Insteek sloot dijkzijde", "X_Teen dijk binnenwaarts", "Y_Teen dijk binnenwaarts", "Z_Teen dijk binnenwaarts", "X_Kruin binnenberm", "Y_Kruin binnenberm", "Z_Kruin binnenberm", "X_Insteek binnenberm", "Y_Insteek binnenberm", "Z_Insteek binnenberm", "X_Kruin binnentalud", "Y_Kruin binnentalud", "Z_Kruin binnentalud", "X_Verkeersbelasting kant binnenwaarts", "Y_Verkeersbelasting kant binnenwaarts", "Z_Verkeersbelasting kant binnenwaarts", "X_Verkeersbelasting kant buitenwaarts", "Y_Verkeersbelasting kant buitenwaarts", "Z_Verkeersbelasting kant buitenwaarts", "X_Kruin buitentalud", "Y_Kruin buitentalud", "Z_Kruin buitentalud", "X_Insteek buitenberm", "Y_Insteek buitenberm", "Z_Insteek buitenberm", "X_Kruin buitenberm", "Y_Kruin buitenberm", "Z_Kruin buitenberm", "X_Teen dijk buitenwaarts", "Y_Teen dijk buitenwaarts", "Z_Teen dijk buitenwaarts", "X_Insteek geul", "Y_Insteek geul", "Z_Insteek geul", "X_Teen geul", "Y_Teen geul", "Z_Teen geul", "X_Maaiveld buitenwaarts", "Y_Maaiveld buitenwaarts", "Z_Maaiveld buitenwaarts"] SCALER_PATH = os.path.join("data", "trained_models", "scaler.pik") MODEL_PATH = os.path.join('data', 'trained_models', 'dijknet_simple_95.pt') INVERSE_CLASS_DICT_FULL = {v: k for k, v in CLASS_DICT_FULL.items()} INVERSE_CLASS_DICT_SIMPLE = {v: k for k, v in CLASS_DICT_SIMPLE.items()} INVERSE_CLASS_DICT_SIMPLE_BERM = {v: k for k, v in CLASS_DICT_SIMPLE_BERM.items()} INVERSE_CLASS_DICT_SIMPLE_SLOOT = {v: k for k, v in CLASS_DICT_SIMPLE_SLOOT.items()} INVERSE_CLASS_DICT_REGIONAL = {v: k for k, v in CLASS_DICT_REGIONAL.items()} # manual mappings to get the correct names for plotting later if 11 in INVERSE_CLASS_DICT_FULL: INVERSE_CLASS_DICT_FULL[10] = 'Kruin buitentalud'