panlei
2019-11-07 09a9fede090bec95c3083c8b29d0632dbc0d6245
ruleserver/personTrack.go
@@ -2,11 +2,14 @@
import (
   "basic.com/pubsub/protomsg.git"
   "github.com/golang/protobuf/proto"
   "ruleprocess/logger"
   "github.com/golang/protobuf/proto"
   "ruleprocess/structure"
   "sync"
)
var TrackPond = make(map[string]*PersonTrack)
var lock = sync.RWMutex{}
type PersonTrack struct {
   Faces []*Face // 人脸的数组  改为数量
@@ -17,26 +20,31 @@
   Score float32
}
var num int = 5
// 检查是否前后两次的数据id是否完全相同(人脸和yolo)     改为直接检查数量是否一致
func IsSame(msg *protomsg.SdkMessage) {
   logger.Debug("+++++++++++++++++++++追踪开始+++++++++++++++摄像机id为:", msg.Cid, "---缓存池为:", TrackPond)
var num int = 25
// 检查是否前后两次的数据id是否完全相同(人脸)
func FaceIsSame(msg *protomsg.SdkMessage) {
   logger.Debug("+++++++++++++++++++++人脸追踪开始+++++++++++++++摄像机id为:", msg.Cid, "---缓存池为:", TrackPond)
   for _, sdkinfo := range msg.Tasklab.Sdkinfos { // 遍历各算法的sdkData
      if sdkinfo.Sdktype == "FaceDetect" { // 人脸检测
         logger.Info("数据长度为:", len(sdkinfo.Sdkdata))
         if len(sdkinfo.Sdkdata) > 1 {
            num = 5
            num = 25
            FaceIsInPond(msg.Cid, sdkinfo)
         } else {
            if num > 0 { // 连续num次没有数据才算是没有数据,不然只算作丢帧
               logger.Info("我认为你只是丢帧了,此时的num值为:",num)
               logger.Info("我认为你只是丢帧了,此时的num值为:", num)
               num--
            } else {
               if TrackPond[msg.Cid] != nil {
                  logger.Info("如果不为空:", TrackPond[msg.Cid])
                  lock.Lock()
                  TrackPond[msg.Cid].Faces = nil
                  lock.Unlock()
               } else {
                  lock.Lock()
                  TrackPond[msg.Cid] = &PersonTrack{Faces: nil}
                  lock.Unlock()
                  logger.Info("如果为空:", TrackPond[msg.Cid])
               }
               logger.Info("摄像机:" + msg.Cid + "-没有人脸,被重置为空")
@@ -44,6 +52,14 @@
            }
         }
      }
   }
   logger.Debug("--------------------------------人脸追踪结束--------------------------------------")
}
//  追踪人体,检查数量是否一致
func BodyIsSame(args *structure.SdkDatas,msg *protomsg.SdkMessage) bool{
   logger.Debug("+++++++++++++++++++++人体追踪开始+++++++++++++++摄像机id为:", msg.Cid, "---缓存池为:", TrackPond)
   for _, sdkinfo := range msg.Tasklab.Sdkinfos { // 遍历各算法的sdkData
      if sdkinfo.Sdktype == "Yolo" {
         if len(sdkinfo.Sdkdata) > 1 {
            yoloParam := protomsg.ParamYoloObj{}
@@ -69,7 +85,10 @@
               if err != nil {
                  logger.Error("yolo序列化错误", err)
               }
               logger.Info("跟之前相同,清空yolo数据")
               delete(args.RuleResult,"yolo")
               logger.Info("清除yolo标签,",args.RuleResult["yolo"])
               logger.Info("跟之前相同,清空yolo数据,人体追踪结束")
               return true
            } else {
               if TrackPond[msg.Cid] != nil {
                  logger.Info("更新当前摄像机缓存池中的yolo个数:", yoloNum)
@@ -78,6 +97,8 @@
                  logger.Info("新建当前摄像机缓存池中的yolo个数:", yoloNum)
                  TrackPond[msg.Cid] = &PersonTrack{Yolo: yoloNum}
               }
               logger.Debug("---------------------------------人体追踪结束--------------------------------------")
               return false
            }
         } else {
            if TrackPond[msg.Cid] != nil {
@@ -90,43 +111,76 @@
         }
      }
   }
   logger.Debug("---------------------------------------追踪结束--------------------------------------")
   logger.Debug("---------------------------------人体追踪结束--------------------------------------")
   return false
}
func TrackOrNot(label map[string]interface{}) bool {
   if label["yolo"] != nil && len(label["yolo"].([]structure.Result)) > 0 {
      for _, res := range label["yolo"].([]structure.Result) {
         if res.TimeLabel == "10" {
            return true
         }
      }
   }
   return false
}
// 过滤掉那些已在缓存中且分值更低的人脸,更新缓存(没有的加上,分值更新为更高的,多的删除)
func FaceIsInPond(cameraId string, sdkinfor *protomsg.SdkmsgWithTask) string {
func FaceIsInPond(cameraId string, sdkinfor *protomsg.SdkmsgWithTask) {
   if TrackPond[cameraId] != nil {
      logger.Info("----马前炮:", TrackPond[cameraId], "=====", len(TrackPond[cameraId].Faces))
      for _, face := range TrackPond[cameraId].Faces {
         logger.Info("缓存中存储的face数据:", face.Id, face.Score)
      }
      faceParam := protomsg.ParamFacePos{}
      err := proto.Unmarshal(sdkinfor.Sdkdata, &faceParam)
      if err != nil {
         logger.Info("解析face sdk数据时出现错误", err)
      }
      logger.Info("================追踪之前人脸的个数:", len(faceParam.Faces))
      var facesTemp = faceParam.Faces // 先把数据转存一份,不然一会儿数据删减之后找不到原始数据,不能让缓存数据更新了
      for _, face := range faceParam.Faces {
         logger.Info("新来的的face数据:", face.Pos.FaceID, face.Pos.FAngle.Confidence)
      }
      var facesTemp []protomsg.ResultFaceDetect
      for _, face := range faceParam.Faces {
         facesTemp = append(facesTemp, *face) // 先把数据转存一份,不然一会儿数据删减之后找不到原始数据,不能让缓存数据更新了
      }
      for i := 0; i < len(faceParam.Faces); {
         faceFlag := false
         for _, val := range TrackPond[cameraId].Faces {
            if faceParam.Faces[i].Pos.FaceID == val.Id && faceParam.Faces[i].Pos.FAngle.Confidence <= val.Score { // 在池子里并且分值更低,是要抛弃的数据
               faceFlag = true
               //return "true"
               logger.Info("分值为:", faceParam.Faces[i].Pos.FAngle.Confidence, "--缓存的分值为:", val.Score, "此数据由于在池子中且分值更低,是要被抛弃的数据")
               faceParam.Faces = append(faceParam.Faces[:i], faceParam.Faces[i+1:]...)
               logger.Info("此数据由于在池子中且分值更低,是要被抛弃的数据")
               break
            }
            if faceParam.Faces[i].Pos.FaceID == val.Id && faceParam.Faces[i].Pos.FAngle.Confidence <= val.Score { // 在池子里并且分值更高,更新缓存
            if faceParam.Faces[i].Pos.FaceID == val.Id && faceParam.Faces[i].Pos.FAngle.Confidence > val.Score { // 在池子里并且分值更高,更新缓存
               faceFlag = true
               logger.Info("分值由", val.Score, "更新为:", faceParam.Faces[i].Pos.FAngle.Confidence, "此数据由于在池子中且分值更低,是要被传递下去的数据")
               logger.Info("分值由", val.Score, "更新为:", faceParam.Faces[i].Pos.FAngle.Confidence, "此数据由于在池子中且分值更高,是要被传递下去的数据")
               lock.Lock()
               val.Score = faceParam.Faces[i].Pos.FAngle.Confidence
               lock.Unlock()
            }
         }
         if !faceFlag { // 此人脸不在池子中
            logger.Info("添加数据更新缓存")
            logger.Info("此人脸不在池子中,往池子中添加数据更新缓存")
            TrackPond[cameraId].Faces = append(TrackPond[cameraId].Faces, &Face{faceParam.Faces[i].Pos.FaceID, faceParam.Faces[i].Pos.FAngle.Confidence})
            i++
         }
      }
      // 反向循环 ,看那些缓存有而数据没有的
      logger.Info("反序列化重新装配之前人脸的个数:", len(faceParam.Faces))
      logger.Info("临时存储的新来数据:")
      for _, temp := range facesTemp {
         logger.Info("临时存储的新来的的face数据:", temp.Pos.FaceID, temp.Pos.FAngle.Confidence)
      }
      sdkinfor.Sdkdata, err = proto.Marshal(&faceParam)
      if err != nil {
         logger.Error("人脸序列化错误", err)
      }
      // 反向循环 ,看那些缓存有而数据没有的就删除数据更新缓存
      for i := 0; i < len(TrackPond[cameraId].Faces); {
         flag := false
         for _, temp := range facesTemp {
@@ -138,12 +192,15 @@
            i++
         } else {
            // 此数据在缓存中但不在来的数据帧中,删除此数据更新缓存
            logger.Info("删除数据更新缓存")
            logger.Info("删除池子中的数据更新缓存")
            lock.Lock()
            TrackPond[cameraId].Faces = append(TrackPond[cameraId].Faces[:i], TrackPond[cameraId].Faces[i+1:]...)
            lock.Unlock()
         }
      }
   } else {
      return "false"
      lock.Lock()
      TrackPond[cameraId] = &PersonTrack{Faces: nil}
      lock.Unlock()
   }
   return "false"
}