package ruleserver
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import (
|
"encoding/json"
|
"ruleprocess/cache"
|
"ruleprocess/logger"
|
"sort"
|
"strconv"
|
"strings"
|
"time"
|
|
bigCache "basic.com/pubsub/cache.git"
|
"basic.com/pubsub/cache.git/esutil"
|
"basic.com/pubsub/protomsg.git"
|
"github.com/knetic/govaluate"
|
)
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func init() {
|
bigCache.Init()
|
}
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// 任务
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type Task struct {
|
camID string //摄像机ID
|
taskID string //任务ID
|
sdkID string //算法ID
|
areaId string //区域id
|
areaName string //区域名称
|
topicType string //规则主题类型，目标/持续时间/灵敏度等
|
}
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// 数据库中的规则元素
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type SingleRule struct {
|
Task
|
operatorType string // 操作符，>=,==...
|
compareType string // 对比类型，值，被选项
|
compareValue string // 对比的值
|
ruleWithPrevious string // 跟上一条的逻辑关系
|
groupId string // 大规则id
|
}
|
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// 数据库中单条子规则 跟数据库映射的
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type CameraTaskArg struct {
|
Id string `json:"id"`
|
CameraTaskId string `json:"camera_task_id"`
|
CameraId string `json:"camera_id"`
|
PolygonId string `json:"polygon_id"`
|
SdkId string `json:"sdk_id"`
|
SdkArgAlias string `json:"sdk_arg_alias"`
|
Operator string `json:"operator"` //操作符，>=,==...
|
OperatorType string `json:"operator_type"` //对比类型，值，被选项
|
SdkArgValue string `json:"sdk_arg_value"` //对比的值
|
Sort int `json:"sort"`
|
RuleWithPrevious string `json:"rule_with_previous"` //跟上一条的逻辑关系
|
GroupId string `json:"group_id"` //大规则id
|
}
|
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// sdk输出的图片提取参数数据之后的数据集合，也是传给下一步用于赋值的数据集合
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type AreaMapList struct {
|
areaMapList []AreaMap
|
}
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// 每个目标的参数：相似度，占比，尺寸
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type Arg struct {
|
Score float64 // 区域内的目标的相似度
|
Proportion float64 // 区域内的目标的占比
|
Size float64 // 区域内的目标的尺寸
|
IsYolo bool // 是否是yolo数据
|
Location Rect // 记下每个目标的位置参数，最后给结果装配人脸数据的时候用的到
|
Feature []byte
|
ThftRes protomsg.ThftResult
|
Liker []*protomsg.Baseinfo
|
}
|
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type LikePerson struct {
|
Id string // 与之相似的底库人员的id
|
Score float64 // 与底库人员的相似值
|
}
|
|
// 每个区域内的图片数据集合
|
type AreaMap struct {
|
cameraId string
|
areaId string
|
groupId string
|
taskId string
|
sdkId string
|
sdkName string
|
areaJson string
|
triggerLine string
|
directionLine string
|
targetNum int // 区域内目标数量
|
args []*Arg // 区域内目标集合
|
filterData []*Arg // 过滤后区域内目标集合
|
time string // 当前时间（用以匹配时间规则）
|
keepRight bool // 是否靠右行
|
isStatic bool // 是否静止
|
}
|
|
// sdk输出的图片上单个目标的数据
|
type PhotoMap struct {
|
Rects Rect // 矩形区域参数
|
Score float64 // 相似度得分（有多大程度像一个目标。人脸，人体或车等等）
|
IsYolo bool // 是否是yolo数据
|
ThftRes protomsg.ThftResult
|
Feature []byte
|
}
|
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// 每个算法对于当前帧画面自己提取的数据
|
type SdkData struct {
|
TaskId string
|
IpcId string
|
IsYolo bool
|
Photo []PhotoMap // yolo算法结构，也可以存人脸的数据，毕竟人脸中能用规则来测的还是那些参数
|
KeepRight bool // 是否靠右行 算法判断的与上一帧图像的比较结果
|
IsStatic bool // 是否静止
|
ImageWidth int // 摄像机拍摄的图像宽 像素
|
ImageHeight int // 摄像机拍摄的图像高 像素
|
AreaMapList []*AreaMap // 本sdk提取的数据按照区域划分后的数据集合
|
}
|
|
// 从算法模块儿拿来的对一帧图像各个算法提取的数据集合
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type SdkDatas struct {
|
CameraId string
|
Sdkdata []*SdkData
|
RuleResult map[string]interface{} // 过完规则后打的标签 face: []Arg, yolo: []Result, cacheData: SdkDatas, timeLabel: 0,1,2,3,4,5
|
}
|
|
// 将传递过来的参数转化为
|
//protomsg.SdkMessage.TaskLabel.SdkmsgWithTask.sdkdata
|
|
type ResultMsg struct {
|
*protomsg.SdkMessage
|
RuleResult map[string]interface{} // 过完规则后打的标签
|
}
|
|
// 过规则库打上的标签
|
type Result struct {
|
TaskId string // 任务id
|
SdkName string
|
RuleGroupId string // 规则组id
|
AlarmLevel int32 // 报警等级
|
RuleText string // 文字版规则组
|
Location []Rect // 目标的坐标
|
AlarmPolygon string // 触发的报警框
|
}
|
type LittleRuleResult struct {
|
SdkName string // 记录下此结果是哪个sdk的结果
|
Result string // 已包含了前置连接符
|
Sort int32
|
}
|
|
//
|
type Face struct {
|
Location Rect // 人脸坐标框
|
SdkName string
|
ThftRes protomsg.ThftResult
|
Liker []LikePerson // 相似人员（如果是单纯的人脸检测可无此项）
|
}
|
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// 包含N条规则元素的一整条规则
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type CompleteRule struct {
|
rule string
|
}
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// 根据摄像机id拿到摄像机所有区域
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func GetPolygons(cameraId string) []protomsg.CameraPolygon {
|
var cameraPolygons []protomsg.CameraPolygon
|
cameraPolygons = cache.GetPolygonsByCameraId(cameraId)
|
logger.Debug("------=======查看下全部区域：",cameraPolygons)
|
return cameraPolygons
|
}
|
|
// 把sdk从数据帧上提取的按照区域分类归置
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func SdkDataFormat(cameraId string, arg *SdkData, cameraPolygons []protomsg.CameraPolygon) {
|
logger.Info("==================================本sdkData中解出来的目标数据=======================================")
|
for _, photo := range arg.Photo {
|
logger.Info("--------解析出来的数据---", cameraId, arg.IpcId, photo.Rects, photo.Score)
|
}
|
for _, polygon := range cameraPolygons {
|
//logger.Println("++++++在这儿看一下区域啊:", polygon.Polygon)
|
areaMap := AreaMap{cameraId: cameraId, areaId: polygon.Id, areaJson: polygon.Polygon, triggerLine: polygon.TriggerLine, directionLine: polygon.DirectionLine}
|
// 为每个摄像机区域填充数据
|
areaMap.CountAreaObjs(arg)
|
arg.AreaMapList = append(arg.AreaMapList, &areaMap)
|
}
|
}
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|
// 对单帧图像的判断 thisSdkDatas 当前传入的这帧数据，cacheSdkData 定时器里缓存的一帧数据 没有就返回nil (thisSdkDatas SdkDatas, cacheSdkDatas SdkDatas)
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func Judge(args *SdkDatas,message *protomsg.SdkMessage) {
|
if len(args.Sdkdata) > 0 {
|
// 拿到本摄像机的区域
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cameraPolygons := GetPolygons(args.CameraId)
|
// 把所有的sdk提取的数据都按所属摄像机的区域归置
|
for _, arg := range args.Sdkdata {
|
SdkDataFormat(args.CameraId, arg, cameraPolygons)
|
}
|
// 跑本摄像机的所有规则组 一组一组跑
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taskRuleList := GetRuleGroup(args.CameraId) // 本摄像机下所有任务组
|
//logger.Println("看下摄像机下的任务组：",taskRuleList)
|
// 得到属于该摄像机的若干组任务的完整规则（跟每一条完整规则比较之后得出本张图像对于某个规则是否报警的结果。放进map，比如本帧图像的id，所碰撞成功的规则id）
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args.RuleResult = make(map[string]interface{})
|
args.RuleResult["yolo"] = []Result{}
|
args.RuleResult["face"] = []Arg{}
|
if len(taskRuleList) > 0 {
|
for _, taskRule := range taskRuleList {
|
//logger.Println("------------------------------任务规则：",taskRule)
|
ruleList := taskRule.GroupRules // 获取的是task下面的任务组
|
taskId := taskRule.TaskId
|
//logger.Println("------------本组任务下的规则组的数量：",len(ruleList))
|
for i := 0; i < len(ruleList); i++ {
|
temp := ruleList[i].Rules // temp为一组完整规则 在此需要判断规则是否是联动规则
|
if len(temp) > 0 {
|
if ruleList[i].SetType == "linkTask" {
|
// groupId中含有link则为联动任务
|
LinkTask(args, ruleList[i], taskId,message)
|
} else {
|
// 独立任务的处理
|
RunRule(args, ruleList[i], taskId,message)
|
}
|
}
|
}
|
}
|
}
|
}
|
}
|
|
// 给目标填充liker
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func (arg *Arg) fillLiker() {
|
bytes := bigCache.Getdbpersonmsg("", arg.Feature, true)
|
var m map[string]float32
|
err1 := json.Unmarshal(bytes, &m)
|
if err1 != nil {
|
logger.Error("getBaseInfo解压错误", err1)
|
}
|
//logger.Info("----------------------------------------map是", m)
|
for key, val := range m {
|
baseinfo, err1 := esutil.Dbpersoninfosbyid(key)
|
if err1 != nil {
|
logger.Error("查询底库人员信息出错", err1)
|
}
|
baseinfo.CompareScore = Retain(val)
|
arg.Liker = append(arg.Liker, &baseinfo)
|
}
|
//logger.Info("------------------第一次看args:",*arg)
|
}
|
// 保留四位小数
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func Retain(f float32)(float32) {
|
s:= strconv.FormatFloat(float64(f), 'f', 4, 64)
|
v, err := strconv.ParseFloat(s, 32)
|
if err != nil {
|
logger.Error("保留四位小数转换错误")
|
}
|
return float32(v)
|
}
|
func Compare(args *SdkDatas, groupRule *protomsg.GroupRule) {
|
compareFlag := 0
|
tableIds := ""
|
// 看看是否有只配人脸比对算法但没有配对比库的规则，如果有，则比对对象为全部底库
|
for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ {
|
if groupRule.Rules[j].SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a972" { // 配了人脸比对
|
if groupRule.Rules[j].SdkArgAlias == "compareBase" && groupRule.Rules[j].SdkArgValue != "" { // 配了比对底库的参数但没有配全部底库
|
compareFlag = 2
|
tableIds = groupRule.Rules[j].SdkArgValue + "," // 最后会多一个tableId，切出来的数组取len-1就可以
|
}
|
if groupRule.Rules[j].SdkArgAlias == "compareBase" && groupRule.Rules[j].SdkArgValue == "" { // 配的参数是比对全部底库
|
compareFlag = 1
|
}
|
}
|
}
|
// 为了测试作下弊，直接让其比对全部底库
|
//compareFlag = 1
|
if compareFlag == 0 {
|
logger.Info("没有配置对比底库参数")
|
return
|
}
|
for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ {
|
if groupRule.Rules[j].SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a972" {
|
for _, sdkData := range args.Sdkdata {
|
if sdkData.IpcId == "A8B73405-373D-4F23-CED2-A617EBD7EC55" { // 搜索到人脸检测的sdkdata 现在关于人脸的只有他一个sdk，全找他
|
logger.Info("============================================进行人脸对比")
|
for _, areaMap := range sdkData.AreaMapList {
|
logger.Info("-------------人脸比对之前目标数量",len(areaMap.args))
|
// 拿区域中每个人脸特征值去对比，填充其liker
|
if groupRule.Rules[j].PolygonId == areaMap.areaId {
|
logger.Info("--------------看看compareFlag的值：",compareFlag)
|
for _, arg := range areaMap.args {
|
if compareFlag == 1 {
|
arg.fillLiker()
|
}
|
if compareFlag == 2 {
|
array := strings.Split(tableIds, ",")
|
logger.Info("--------------------------看看对比底库的值;",array)
|
for i := 0; i < len(array)-1; i++ {
|
arg.fillLiker()
|
}
|
}
|
logger.Info("-------------------成功给liker赋值,长度为：", len(arg.Liker))
|
}
|
areaMap.filterData = areaMap.args
|
//logger.Info("=======第一次看args：",(areaMap.filterData))
|
}
|
logger.Info("-------------------------------人脸对比之后的目标数量",len(areaMap.args))
|
}
|
}
|
}
|
}
|
}
|
}
|
func RunRule(args *SdkDatas, groupRule *protomsg.GroupRule, taskId string,message *protomsg.SdkMessage) bool {
|
defer func() {
|
if err := recover(); err != nil {
|
logger.Error("比对规则有误", err.(string))
|
}
|
}()
|
logger.Info("+++++++++++规则开始运行+++++++++++++++++当前大规则--：", *groupRule)
|
Compare(args, groupRule)
|
resultSplice := []*LittleRuleResult{}
|
sdkNames := ""
|
polygonId := ""
|
// 先过完条件规则
|
for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ {
|
for _, sdkData := range args.Sdkdata {
|
// 根据规则的sdkId查出其对应的ipcId，用ipcId去找该比对的数据
|
sdk, err := cache.GetSdkById(groupRule.Rules[j].SdkId)
|
if err != nil {
|
logger.Error("没查到sdk的信息---", err)
|
}
|
ipcId := sdk.IpcId
|
sdkName := sdk.SdkName
|
logger.Info("规则的ipcId与sdkData的IpcId:", ipcId, "===", sdkData.IpcId)
|
if ipcId == sdkData.IpcId {
|
logger.Info("当前走的规则的算法是--：", sdkName, "---")
|
logger.Info("========================有几个区域：",len(sdkData.AreaMapList))
|
for _,areaMap := range sdkData.AreaMapList{
|
logger.Info("检查一下区域的具体数据：",areaMap.areaJson)
|
}
|
for _, areaMap := range sdkData.AreaMapList {
|
ruleResult := filterRule(groupRule.Rules[j], areaMap)
|
if ruleResult.Result != "" {
|
logger.Info("条件规则结果：", ruleResult.Result)
|
// 如果此结果为真且当前过的是yolo算法，应记下此规则所对应的sdkName,另外，还要去重 (后加：把此条触碰的区域id也记录下来)
|
if strings.Contains(ruleResult.Result, "true") && ipcId == "02D54B61-0F16-C604-8567-FC4BE493C523" && !strings.Contains(sdkNames, sdkName) {
|
sdkNames = sdkName + ","
|
polygonId = groupRule.Rules[j].PolygonId + ","
|
}
|
if strings.Contains(ruleResult.Result, "true") && ipcId == "02D54B61-0F16-C604-8567-FC4BE493C523" && !strings.Contains(polygonId, groupRule.Rules[j].PolygonId) {
|
polygonId = groupRule.Rules[j].PolygonId + ","
|
}
|
resultSplice = append(resultSplice, &ruleResult)
|
}
|
}
|
}
|
}
|
}
|
|
// 再过其他数据 这步直接得到结果（真或假） 过目标数量
|
for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ {
|
for _, sdkData := range args.Sdkdata {
|
// 根据规则的sdkId查出其对应的ipcId，用ipcId去找该比对的数据
|
sdk, err := cache.GetSdkById(groupRule.Rules[j].SdkId)
|
if err != nil {
|
logger.Error("没查到sdk的信息---", err)
|
}
|
ipcId := sdk.IpcId
|
sdkName := sdk.SdkName
|
if ipcId == sdkData.IpcId {
|
for _, areaMap := range sdkData.AreaMapList {
|
ruleResult := transferParameters(groupRule.Rules[j], areaMap)
|
if ruleResult.Result != "" {
|
logger.Info("数量规则结果：", ruleResult.Result)
|
if strings.Contains(ruleResult.Result, "true") && ipcId == "02D54B61-0F16-C604-8567-FC4BE493C523" && !strings.Contains(sdkNames, sdkName) {
|
sdkNames = sdkName + ","
|
}
|
if strings.Contains(ruleResult.Result, "true") && ipcId == "02D54B61-0F16-C604-8567-FC4BE493C523" && !strings.Contains(polygonId, groupRule.Rules[j].PolygonId) {
|
polygonId = groupRule.Rules[j].PolygonId + ","
|
}
|
resultSplice = append(resultSplice, &ruleResult)
|
}
|
}
|
}
|
}
|
}
|
// 这步过的是时间规则（时间段等）
|
for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ {
|
for _, sdkData := range args.Sdkdata {
|
sdk, err := cache.GetSdkById(groupRule.Rules[j].SdkId)
|
if err != nil {
|
logger.Error("没查到sdk的信息---", err)
|
}
|
ipcId := sdk.IpcId
|
sdkName := sdk.SdkName
|
if ipcId == sdkData.IpcId {
|
for _, areaMap := range sdkData.AreaMapList {
|
ruleResult := timeRuleResult(groupRule.Rules[j], areaMap)
|
if ruleResult.Result != "" {
|
logger.Info("时间规则结果：", ruleResult.Result)
|
if strings.Contains(ruleResult.Result, "true") && ipcId == "02D54B61-0F16-C604-8567-FC4BE493C523" && !strings.Contains(sdkNames, sdkName) {
|
sdkNames = sdkName + ","
|
}
|
if strings.Contains(ruleResult.Result, "true") && ipcId == "02D54B61-0F16-C604-8567-FC4BE493C523" && !strings.Contains(polygonId, groupRule.Rules[j].PolygonId) {
|
polygonId = groupRule.Rules[j].PolygonId + ","
|
}
|
resultSplice = append(resultSplice, &ruleResult)
|
}
|
}
|
}
|
}
|
}
|
// 最后过持续时间等时间维度的条件
|
for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ {
|
for _, sdkData := range args.Sdkdata {
|
sdk, err := cache.GetSdkById(groupRule.Rules[j].SdkId)
|
if err != nil {
|
logger.Error("没查到sdk的信息---", err)
|
}
|
ipcId := sdk.IpcId
|
if ipcId == sdkData.IpcId {
|
for _, areaMap := range sdkData.AreaMapList {
|
// 去开启一个定时器
|
duration(groupRule.Rules[j], groupRule.GroupId, areaMap, args,message)
|
}
|
}
|
}
|
}
|
// 将数组按sort排序
|
sort.Sort(resultList(resultSplice))
|
// 排序后取各自的结果和连接符拼出规则表达式得出结果
|
completeFormula := ""
|
for _, va := range resultSplice {
|
completeFormula = completeFormula + va.Result
|
}
|
if strings.HasPrefix(completeFormula, "&&") || strings.HasPrefix(completeFormula, "||") || strings.HasPrefix(completeFormula, ">=") || strings.HasPrefix(completeFormula, "<=") || strings.HasPrefix(completeFormula, "==") || strings.HasPrefix(completeFormula, "!=") || strings.HasPrefix(completeFormula, ">") || strings.HasPrefix(completeFormula, "<") {
|
// 以这些开头的基本是联动任务
|
if strings.HasPrefix(completeFormula, "&&") || strings.HasPrefix(completeFormula, "||") || strings.HasPrefix(completeFormula, ">=") || strings.HasPrefix(completeFormula, "<=") || strings.HasPrefix(completeFormula, "==") || strings.HasPrefix(completeFormula, "!=") {
|
completeFormula = completeFormula[2:]
|
}
|
if strings.HasPrefix(completeFormula, ">") || strings.HasPrefix(completeFormula, "<") {
|
completeFormula = completeFormula[1:]
|
}
|
logger.Info("-------------------看看拔毛后的表达式：", completeFormula)
|
expression, _ := govaluate.NewEvaluableExpression(completeFormula)
|
result, _ := expression.Evaluate(nil) // 得到数学公式的结果
|
return result.(bool)
|
}
|
if completeFormula != "" {
|
logger.Info("结果公式-----------：", completeFormula)
|
expression, _ := govaluate.NewEvaluableExpression(completeFormula)
|
if strings.HasPrefix(completeFormula, "&&") || strings.HasPrefix(completeFormula, "||") {
|
panic("规则有误，得到的数学公式不可解析")
|
}
|
result, _ := expression.Evaluate(nil) // 得到数学公式的结果
|
// 进行定时器的处理和判断
|
timeFlag := TimerAlarm(args,groupRule.GroupId,result.(bool))
|
if timeFlag == "01" || timeFlag == "10" || timeFlag == "11" {
|
// 最后成功报警才把符合条件的人脸数据塞进结果标签里
|
// 配了人脸的算法才把人脸的数据甩出来打标签
|
faces := []Arg{}
|
faceFlag := false
|
for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ {
|
if groupRule.Rules[j].SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a97e" || groupRule.Rules[j].SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a972" {
|
faceFlag = true
|
}
|
}
|
for _, sdkData := range args.Sdkdata {
|
if sdkData.IpcId == "A8B73405-373D-4F23-CED2-A617EBD7EC55" && faceFlag { // sdkData里有人脸数据且配置了算法才把符合条件的数据塞进标签里去
|
for _, areaMap := range sdkData.AreaMapList {
|
faces = append(faces, putFaceToResult(areaMap)...)
|
}
|
}
|
}
|
if faceFlag {
|
args.RuleResult["face"] = faces
|
}
|
logger.Warn("___________________________________________________________________________终于走完万里长征")
|
// 把他们的位置数据也传下去
|
locations := []Rect{}
|
for _, sdkData := range args.Sdkdata {
|
if sdkData.IpcId == "02D54B61-0F16-C604-8567-FC4BE493C523" && sdkNames != "" { // 把yolo数据的各个目标的坐标输出方便后面画框
|
for _, areaMap := range sdkData.AreaMapList {
|
locations = append(locations, putYolosToResult(areaMap)...)
|
}
|
}
|
}
|
logger.Debug("------locations的内容：",locations)
|
if sdkNames != "" {
|
args.RuleResult["yolo"] = append(args.RuleResult["yolo"].([]Result), Result{taskId, sdkNames, groupRule.GroupId, groupRule.AlarmLevel, groupRule.GroupText, locations,polygonId})
|
logger.Info("-------------------yolo结果标签长度", len(args.RuleResult["yolo"].([]Result)))
|
}
|
if args.RuleResult["face"] != nil {
|
logger.Info("-------------------face结果标签", len(args.RuleResult["face"].([]Arg)))
|
}
|
// 给定时器里缓存的那帧数据赋结果标签
|
for k, timeEle := range TimeEleList {
|
if strings.Contains(k, groupRule.GroupId) {
|
timeEle.CacheSdkData.RuleResult = args.RuleResult
|
}
|
}
|
return true
|
} else {
|
return false
|
}
|
} else {
|
return false
|
}
|
}
|
// 判断是否符合定时器条件
|
func TimerAlarm(args *SdkDatas,groupId string,result bool) (string) {
|
var flagTime string //
|
// 判断有无此规则组的定时器
|
flag := false
|
for k,_ := range TimeEleList {
|
logger.Debug("-----------------看看这个key和groupId",k,groupId)
|
if strings.Contains(k, groupId) {
|
flag = true
|
}
|
}
|
if flag { // 有定时器
|
if result { // 结果为真
|
for k, timeEle := range TimeEleList {
|
if strings.Contains(k, groupId) {
|
if timeEle.N == 0 && timeEle.AlarmFlag {
|
logger.Debug("-------------------------符合持续时间规则但并不是首次，不报警")
|
flagTime = "11"
|
args.RuleResult["timeLabel"] = flagTime
|
}
|
if timeEle.N == 0 && !timeEle.AlarmFlag { // 这组规则的定时器要全部等于0 暂且认为一组规则只有一个定时器
|
logger.Debug("———————————-------------首次符合持续时间规则并报警")
|
flagTime = "10"
|
timeEle.AlarmFlag = true
|
args.RuleResult["cacheData"] = timeEle.CacheSdkData
|
args.RuleResult["timeLabel"] = flagTime
|
}
|
if timeEle.N != 0 {
|
flagTime = "00"
|
logger.Debug("------------------------结果为真但计数器不到0，不报警,此时的计数器的值为：",timeEle.N)
|
}
|
}
|
}
|
} else { // 结果为假
|
for k, timeEle := range TimeEleList {
|
if strings.Contains(k, groupId) {
|
if timeEle.AlarmFlag {
|
logger.Debug("------------------------------杀死定时器，报警此帧状态改变的数据，此时的计数器的值为",timeEle.N)
|
flagTime = "12"
|
args.RuleResult["timeLabel"] = flagTime
|
delete(TimeEleList,k)
|
} else {
|
delete(TimeEleList,k)
|
}
|
}
|
}
|
|
}
|
} else { // 无定时器
|
if result {
|
flagTime = "01"
|
args.RuleResult["timeLabel"] = flagTime
|
} else {
|
flagTime = "00"
|
}
|
}
|
return flagTime
|
}
|
|
func putFaceToResult(am *AreaMap) []Arg {
|
faces := []Arg{}
|
if len(am.filterData) > 0 {
|
for _, data := range am.filterData {
|
faces = append(faces, *data)
|
}
|
}
|
|
//logger.Println("-----------------------------------------------听说你是空的？",faces)
|
return faces
|
}
|
|
func putYolosToResult(am *AreaMap) []Rect {
|
locations := []Rect{}
|
if len(am.filterData) > 0 {
|
for _, data := range am.filterData {
|
locations = append(locations, data.Location)
|
}
|
}
|
//logger.Println("-----------------------------------------------听说你是空的？",faces)
|
return locations
|
}
|
|
// 计算区域内的目标数量以及将相似度、占比、尺寸等打包
|
func (a *AreaMap) CountAreaObjs(arg *SdkData) {
|
|
a.targetNum = 0
|
threshold := 0.0 // 相似度
|
intersectionper := 0.2 // 占比
|
size := 0.0 // 尺寸
|
|
areaPoints := Json2points(a.areaJson)
|
widthScale := float64(arg.ImageWidth / 960)
|
heigthScale := float64(arg.ImageHeight / 540)
|
for _, obj := range arg.Photo {
|
//logger.Info("------------------看看sdkData:", arg.SdkName, "的Photo数据----------------", obj, "----顺便看看占比-----：", PgsInterPercent(areaPoints, obj.Rects, widthScale, heigthScale))
|
if threshold <= obj.Score && size <= float64(obj.Rects.Width*obj.Rects.Height) && intersectionper <= PgsInterPercent(areaPoints, obj.Rects, widthScale, heigthScale) {
|
// 这步要备齐表达式里所需要的所有参数
|
a.targetNum++
|
arg1 := Arg{obj.Score, PgsInterPercent(areaPoints, obj.Rects, widthScale, heigthScale), float64(obj.Rects.Width * obj.Rects.Height), obj.IsYolo, obj.Rects, obj.Feature, obj.ThftRes, []*protomsg.Baseinfo{}}
|
//logger.Println("放进去的arg：-------", arg1)
|
a.args = append(a.args, &arg1)
|
a.filterData = append(a.filterData, &arg1)
|
}
|
}
|
a.time = time.Unix(time.Now().Unix(), 0).String()[11:16]
|
a.keepRight = arg.KeepRight
|
a.isStatic = arg.IsStatic
|
//logger.Println("--------------------看看区域数据：",*a)
|
}
|
|
// 将字符串格式的坐标序列化为Point格式
|
func Json2points(areaPoints string) []Point {
|
var pts []Point
|
if areaPoints == "[]" {
|
logger.Error("=====================此区域为全部区域")
|
pts = append(pts, Point{0, 0})
|
pts = append(pts, Point{0, 540})
|
pts = append(pts, Point{960, 540})
|
pts = append(pts, Point{960, 0})
|
} else {
|
err := json.Unmarshal([]byte(areaPoints), &pts)
|
if err != nil {
|
logger.Error("json.Unmarshal错误", err)
|
panic("序列化坐标异常，程序退出")
|
}
|
}
|
return pts
|
}
|
|
// 以摄像机id查出跟其相关的所有任务下的所有规则组
|
func GetRuleGroup(cameraId string) []*protomsg.TaskGroupArgs {
|
all := cache.GetCameraTaskRulesByCameraId(cameraId)
|
return all
|
}
|
|
// 联动任务的处理
|
func LinkTask(args *SdkDatas, groupRule *protomsg.GroupRule, taskId string,message *protomsg.SdkMessage) {
|
// new一个定时器，如果以此groupId为标志的定时器不存在的话
|
logger.Info("------------------------------------------当前是联动任务，规则是：", groupRule.GroupText)
|
var flag bool = true
|
var timeEle = TimeElement{N: 3, InitN: 3, GroupId: groupRule.GroupId}
|
for k, timeEle1 := range TimeEleList {
|
if k == groupRule.GroupId {
|
flag = false // 已经有了这个定时器就置为false 不再新增
|
timeEle = *timeEle1
|
}
|
}
|
if flag { // 如果还没有这个定时器元素就新增一个
|
timeEle := TimeElement{N: 3, InitN: 3, GroupId: groupRule.GroupId} // 扔进去一个定时器元素
|
//TimeEleList = make(map[string]timeElement)
|
TimeEleList[groupRule.GroupId] = &timeEle // 定时器元素以规则组id为键
|
logger.Info("---------------------------------------------联动任务创建了计数器并且计数器集合为：", TimeEleList)
|
// 得出这组完整规则里涉及到几个摄像机，决定着数组里有几个结构体,去重添加方式
|
for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ {
|
var flag1 bool = true
|
for _, ruleRes := range TimeEleList[groupRule.GroupId].RuleResults {
|
if groupRule.Rules[j].CameraId == ruleRes.CameraId {
|
flag1 = false
|
}
|
}
|
if flag1 {
|
TimeEleList[groupRule.GroupId].RuleResults = append(TimeEleList[groupRule.GroupId].RuleResults, &RuleResult{groupRule.Rules[j].CameraId, groupRule.Rules[j].Sort, "", groupRule.Rules[j].RuleWithPre})
|
}
|
}
|
}
|
// 往数组里赋值
|
isOk := RunRule(args, groupRule, taskId,message)
|
if isOk {
|
logger.Info("这帧图像在任务下的一整条规则下（联动任务下就是跟本摄像机像相关的小规则）的判断结果为true")
|
// 根据cameraId去更新或者插入结果,然后判断是否数组是否可以得出报警的结论
|
// 往联动任务的结果数组里放值或更新
|
for _, va := range timeEle.RuleResults {
|
if va.CameraId == args.CameraId {
|
va.Result = strconv.FormatBool(isOk)
|
logger.Info("这个摄像机--", args.CameraId, "--被赋予了result", va.Result)
|
}
|
}
|
// 判断结果数组是否完满(即被赋值完毕)可得出报警结果
|
var isPerfect = true
|
for _, va := range timeEle.RuleResults {
|
logger.Info("---------------------瞅瞅当前数组________________：", *va)
|
if va.Result == "" && va.RuleWithPre != "||" {
|
isPerfect = false
|
}
|
}
|
if isPerfect {
|
// 将数组按sort排序
|
sort.Sort(SubList(timeEle.RuleResults))
|
// 排序后取各自的结果和连接符拼出规则表达式得出结果
|
completeFormula := ""
|
for _, va := range timeEle.RuleResults {
|
completeFormula = completeFormula + va.RuleWithPre + "" + va.Result
|
}
|
logger.Info("---------------------------联动任务的公式", completeFormula)
|
if completeFormula != "" {
|
expression, _ := govaluate.NewEvaluableExpression(completeFormula)
|
result, _ := expression.Evaluate(nil) // 得到数学公式的结果
|
if result.(bool) {
|
logger.Info("___________________________________________________________________联动任务报警")
|
args.RuleResult["yolo"] = append(args.RuleResult["yolo"].([]Result), Result{taskId, "", groupRule.GroupId, groupRule.AlarmLevel, groupRule.GroupText, []Rect{},""})
|
logger.Info("-------------------yolo结果标签有几个", len(args.RuleResult["yolo"].([]Result)))
|
if args.RuleResult["face"] != nil {
|
logger.Info("-------------------face结果标签有几个", len(args.RuleResult["face"].([]Arg)))
|
}
|
//os.Exit(0)
|
}
|
}
|
} else {
|
logger.Warn("数组不圆满不打标签")
|
}
|
} else { // 没有报警，
|
logger.Info("这帧图像在任务下的一整条规则下（联动任务下就是跟本摄像机像相关的小规则）的判断结果为false")
|
// 所以也要去结果数组里放值或更新
|
for _, va := range timeEle.RuleResults {
|
if args.CameraId != "" && va.CameraId == args.CameraId {
|
va.Result = strconv.FormatBool(isOk)
|
}
|
}
|
// 因为本帧数据不符合规则，所以也不用统计结果数组里的东西
|
}
|
}
|
|
// 过滤规则先筛选出符合条件的目标数量
|
func filterRule(rule *protomsg.Rule, am *AreaMap) LittleRuleResult {
|
if rule.SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a97e" || rule.SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a972" {
|
// 处理的是人脸算法 如果这条规则配置的是人脸算法，过滤完条件之后直接得出结果，因为肯定没有数量条件，自己拼接
|
//logger.Info("规则的算法id和区域的算法id：", rule.SdkId, "===", am.sdkId)
|
if rule.PolygonId == am.areaId { // 算法和区域都得对的上
|
|
if rule.SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a972" && rule.SdkArgAlias != "time_rule" && rule.SdkArgAlias != "compareBase"{
|
argValue, err := strconv.ParseFloat(rule.SdkArgValue, 64)
|
if err != nil {
|
logger.Error("规则配置的阈值非法")
|
return LittleRuleResult{am.sdkName, rule.RuleWithPre + "" + "false", rule.Sort}
|
}
|
flag := "false"
|
for _, obj := range am.filterData {
|
for index := 0; index < len(obj.Liker); {
|
// 将达不到阈值的相似者从相似者数组中删除
|
logger.Debug("=======================相似值：", float64(obj.Liker[index].CompareScore*100))
|
if float64(obj.Liker[index].CompareScore*100) < argValue {
|
// Go 语言中切片删除元素的本质是：以被删除元素为分界点，将前后两个部分的内存重新连接起来。不用怀疑，数组删除元素就这么坑爹
|
obj.Liker = append(obj.Liker[:index], obj.Liker[index+1:]...)
|
} else {
|
index++
|
}
|
}
|
}
|
// 把没有相似者的人脸从filterData中删除
|
for index := 0; index < len(am.filterData); {
|
// 将达不到阈值的相似者从相似者数组中删除
|
if len(am.filterData[index].Liker) == 0 {
|
// Go 语言中切片删除元素的本质是：以被删除元素为分界点，将前后两个部分的内存重新连接起来。不用怀疑，数组删除元素就这么坑爹
|
am.filterData = append(am.filterData[:index], am.filterData[index+1:]...)
|
} else {
|
index++
|
}
|
}
|
if len(am.filterData) > 0 {
|
flag = "true"
|
}
|
return LittleRuleResult{am.sdkName, rule.RuleWithPre + "" + flag, rule.Sort}
|
}
|
if rule.SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a97e" { // 人脸检测
|
if rule.Operator == "==" || rule.Operator == ">=" || rule.Operator == "<=" || rule.Operator == "<" || rule.Operator == ">" || rule.Operator == "!=" {
|
// 如果是不规矩的连接符统统返回false 规则也只能判断人脸的相似度，所以不存在别的连接符
|
if rule.SdkArgAlias == "score" || rule.SdkArgAlias == "proportion" || rule.SdkArgAlias == "size" { // 判断的是相似值，占比，尺寸等过滤条件，如果再有，还可以再加
|
//logger.Info("---------------------------终于等到你")
|
var args []*Arg
|
if rule.RuleWithPre == "&&" {
|
args = am.filterData
|
} else {
|
args = am.args
|
}
|
// 先清空过滤后的数据，再往里塞本次过滤后的数据
|
am.filterData = am.filterData[0:0]
|
//logger.Info("-----------------------人脸过滤的args里的数量：", len(args))
|
for _, arg := range args {
|
var formula string
|
if rule.SdkArgAlias == "score" {
|
formula = strconv.FormatFloat(arg.Score, 'f', -1, 64) + " " + rule.Operator + " " + rule.SdkArgValue // 得到字符串公式
|
logger.Info("当前相似度小公式：", formula)
|
} else if rule.SdkArgAlias == "proportion" {
|
formula = strconv.FormatFloat(arg.Proportion, 'f', -1, 64) + " " + rule.Operator + " " + rule.SdkArgValue // 得到字符串公式
|
logger.Info("当前占比小公式：", formula)
|
} else {
|
formula = strconv.FormatFloat(arg.Size, 'f', -1, 64) + " " + rule.Operator + " " + rule.SdkArgValue // 得到字符串公式
|
logger.Info("当前尺寸小公式：", formula)
|
}
|
expression, _ := govaluate.NewEvaluableExpression(formula) // 得到数学公式
|
result, _ := expression.Evaluate(nil) // 得到数学公式的结果
|
if result.(bool) {
|
am.filterData = append(am.filterData, arg) // 得到符合条件的过滤数据
|
}
|
}
|
am.targetNum = len(am.filterData) // 把符合条件的目标数量更新到targetNum字段
|
}
|
if am.targetNum > 0 {
|
logger.Info("！！！！！！！！！人脸检测成功")
|
return LittleRuleResult{am.sdkName, rule.RuleWithPre + "" + "true", rule.Sort}
|
} else {
|
return LittleRuleResult{am.sdkName, rule.RuleWithPre + "" + "false", rule.Sort}
|
}
|
} else {
|
return LittleRuleResult{am.sdkName, rule.RuleWithPre + "" + "false", rule.Sort}
|
}
|
} else {
|
return LittleRuleResult{}
|
}
|
} else {
|
return LittleRuleResult{}
|
}
|
} else {
|
// 处理的都是yolo数据
|
if rule.PolygonId == am.areaId { // 首先这条规则得是这个算法的规则，其次规则所对应的区域id要跟区域数据的id对的上
|
if rule.SdkArgAlias == "score" || rule.SdkArgAlias == "proportion" || rule.SdkArgAlias == "size" { // 判断的是相似值，占比，尺寸等过滤条件，如果再有，还可以再加
|
logger.Info("----------当前条件规则：---------", rule)
|
var args []*Arg
|
if rule.RuleWithPre == "&&" {
|
args = am.filterData
|
} else {
|
args = am.args
|
}
|
// 先清空过滤后的数据，再往里塞本次过滤后的数据
|
am.filterData = am.filterData[0:0]
|
logger.Debug("看看args：：：：：",args)
|
for _, arg := range args {
|
var formula string
|
if rule.SdkArgAlias == "score" {
|
formula = strconv.FormatFloat(arg.Score, 'f', -1, 64) + " " + rule.Operator + " " + rule.SdkArgValue // 得到字符串公式
|
logger.Info("当前相似度小公式：", formula)
|
} else if rule.SdkArgAlias == "proportion" {
|
formula = strconv.FormatFloat(arg.Proportion, 'f', -1, 64) + " " + rule.Operator + " " + rule.SdkArgValue // 得到字符串公式
|
logger.Info("当前占比小公式：", formula)
|
} else {
|
formula = strconv.FormatFloat(arg.Size, 'f', -1, 64) + " " + rule.Operator + " " + rule.SdkArgValue // 得到字符串公式
|
logger.Info("当前尺寸小公式：", formula)
|
}
|
expression, _ := govaluate.NewEvaluableExpression(formula) // 得到数学公式
|
result, _ := expression.Evaluate(nil) // 得到数学公式的结果
|
if result.(bool) {
|
am.filterData = append(am.filterData, arg) // 得到符合条件的过滤数据
|
}
|
}
|
am.targetNum = len(am.filterData) // 把符合条件的目标数量更新到targetNum字段
|
if am.targetNum > 0 {
|
return LittleRuleResult{am.sdkName, rule.RuleWithPre + "" + "true", rule.Sort}
|
} else {
|
return LittleRuleResult{am.sdkName, rule.RuleWithPre + "" + "false", rule.Sort}
|
}
|
|
} else {
|
return LittleRuleResult{}
|
}
|
|
} else {
|
return LittleRuleResult{}
|
}
|
}
|
}
|
|
// 如果有持续时间条件维护开启一个定时器
|
func duration(rule *protomsg.Rule, groupId string, am *AreaMap, args *SdkDatas,message *protomsg.SdkMessage) {
|
if rule.PolygonId == am.areaId { // 首先规则所对应的区域id要跟区域数据的id对的上 配置的算法要对的上
|
if rule.SdkArgAlias == "duration" { //
|
// 先看看定时器元素队列中是否有这个摄像机这个区域的定时器,如果有就不能再次创建了
|
var flag bool = true
|
for k, _ := range TimeEleList {
|
if k == groupId+" "+rule.Id {
|
flag = false // 有就置为false
|
logger.Info("有这个定时器，不再创建了：")
|
}
|
}
|
|
if flag {
|
timeLength, _ := strconv.Atoi(rule.SdkArgValue)
|
timeEle := TimeElement{N: timeLength, InitN: timeLength, AlarmFlag: false, CacheSdkData: ResultMsg{message,nil}} // 扔进去一个定时器元素（并缓存当前画面帧数据）
|
//TimeEleList = make(map[string]timeElement)
|
TimeEleList[groupId+" "+rule.Id] = &timeEle // 定时器元素以摄像机id拼接区域id为键
|
logger.Info("创建了计数器并且计数器集合为：", TimeEleList)
|
}
|
}
|
}
|
}
|
|
// 给数据库的规则表达式代参 args: 一条子规则，区域数据
|
func transferParameters(rule *protomsg.Rule, am *AreaMap) LittleRuleResult {
|
if rule.PolygonId == am.areaId { // 首先规则所对应的区域id要跟区域数据的id对的上
|
if rule.SdkArgAlias == "targetNum" { // 如果参数是要区域内目标数量 即yolo 人脸不会有数量
|
//logger.Info("得出结果阶段", "比较的规则是：", rule)
|
if rule.Operator == "" {
|
return LittleRuleResult{am.sdkName, strconv.Itoa(am.targetNum) + "" + rule.RuleWithPre, rule.Sort} // 如果后面不跟操作符就直接返回数量 比如要跟下一个区域比较数量的就直接返回本区域的数量
|
}
|
//args := am.targetNum targetNum 已成所有目标的总数量，这里只算yolo的
|
var num int = 0
|
for _, data := range am.filterData {
|
if data.IsYolo {
|
num++
|
}
|
}
|
formula := strconv.Itoa(num) + " " + rule.Operator + " " + rule.SdkArgValue
|
expression, _ := govaluate.NewEvaluableExpression(formula) // 得到数学公式
|
result, _ := expression.Evaluate(nil) // 得到数学公式的结果
|
return LittleRuleResult{am.sdkName, strconv.FormatBool(result.(bool)) + "" + rule.RuleWithPre, rule.Sort}
|
// 加上关于算法的判断条件，不能只有关于规则的，有的算法本身就是一个规则，如个体静止，靠右行,所以，拿到当前子规则的sdkid来判断是否是那些特殊的规则
|
} else if rule.SdkId == "IsStatic" { // 静止算法
|
if am.isStatic {
|
return LittleRuleResult{}
|
} else {
|
return LittleRuleResult{}
|
}
|
} else if rule.SdkId == "KeepRight" { // 靠右行算法
|
if am.keepRight {
|
return LittleRuleResult{}
|
} else {
|
return LittleRuleResult{}
|
}
|
}
|
}
|
return LittleRuleResult{}
|
}
|
func timeRuleResult(rule *protomsg.Rule, am *AreaMap) LittleRuleResult {
|
if rule.PolygonId == am.areaId { // 首先规则所对应的区域id要跟区域数据的id对的上
|
if rule.SdkArgAlias == "time_rule" { // 判断是否符合时间规则
|
logger.Info("----------当前时间规则：---------", rule)
|
// 根据放值字段里存的时间规则的id去另一个表里查需要比对的时间段（比如当前时间是周三，应根据区域id查出其周三的几个布防时间段，数组）
|
//logger.Info("时间规则的测试")
|
now := time.Now()
|
index := getIndexOfWeek(now.Weekday().String())
|
timeList := GetTimeById(rule.SdkArgValue, index)
|
logger.Info("当天的时间段集合：----------", timeList)
|
//logger.Info("从数据库中查出的时间规则：", timeList)
|
// 判断图片数据的时间是否符合当前规则 在一个即为true，全不在为false
|
|
if rule.Operator == "satisfy" || rule.Operator == "==" { // 满足所选的时间规则
|
flag := "false"
|
for _, timeSlot := range timeList {
|
formula := "'" + timeSlot.Start + "'" + "<" + "'" + am.time + "'"
|
expression, _ := govaluate.NewEvaluableExpression(formula) // 得到数学公式
|
result, _ := expression.Evaluate(nil) // 得到数学公式的结果
|
|
formula1 := "'" + timeSlot.End + "'" + ">" + "'" + am.time + "'"
|
expression1, _ := govaluate.NewEvaluableExpression(formula1) // 得到数学公式
|
result1, _ := expression1.Evaluate(nil) // 得到数学公式的结果
|
//logger.Info("看看这两尊大神", result, result1)
|
if result.(bool) && result1.(bool) {
|
flag = "true"
|
break
|
}
|
}
|
return LittleRuleResult{am.sdkName, rule.RuleWithPre + "" + flag, rule.Sort}
|
}
|
|
if rule.Operator == "unsatisfy" || rule.Operator == "!=" { // 不满足所选的时间规则
|
flag := "true"
|
for _, timeSlot := range timeList {
|
formula := "'" + timeSlot.Start + "'" + " < " + "'" + am.time + "'"
|
logger.Info("-----------------时间规则不满足的公式start：", formula)
|
expression, _ := govaluate.NewEvaluableExpression(formula) // 得到数学公式
|
result, _ := expression.Evaluate(nil) // 得到数学公式的结果
|
|
formula1 := "'" + timeSlot.End + "'" + " > " + "'" + am.time + "'"
|
logger.Info("-----------------时间规则不满足的公式end：", formula1)
|
expression1, _ := govaluate.NewEvaluableExpression(formula1) // 得到数学公式
|
result1, _ := expression1.Evaluate(nil) // 得到数学公式的结果
|
if result.(bool) && result1.(bool) {
|
flag = "false"
|
break
|
}
|
}
|
return LittleRuleResult{am.sdkName, rule.RuleWithPre + "" + flag, rule.Sort}
|
}
|
|
}
|
}
|
return LittleRuleResult{}
|
}
|
|
// 根据传入的字符串得到其在一周内的索引 周一到周日分别对应1到7
|
func getIndexOfWeek(weekday string) int {
|
var weekdays = [7]string{"Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"}
|
for k, value := range weekdays {
|
if value == weekday {
|
return k + 1 // 因为数据库中存的是1-7代表的周一到周日
|
}
|
}
|
return 0
|
}
|
|
type TimeRange struct {
|
Start string `json:"start"`
|
End string `json:"end"`
|
}
|
type day struct {
|
Day int `json:"day"` // 标示当前星期几
|
TimeRange []TimeRange `json:"time_range"` // 当天的几个时间段
|
}
|
|
// 取出某个时间规则的第几天的规则段集合
|
func GetTimeById(id string, index int) []TimeRange {
|
_, cameraTimeRule := cache.GetTimeRuleById(id)
|
var timeRangeList []day
|
err := json.Unmarshal([]byte(cameraTimeRule.TimeRule), &timeRangeList)
|
if err != nil {
|
logger.Error("取时间规则时反序列化错误！")
|
}
|
for _, timerange := range timeRangeList {
|
if timerange.Day == index {
|
//logger.Println("取到的时间规则：", timerange.TimeRange)
|
return timerange.TimeRange
|
}
|
}
|
return nil
|
}
|
