~jinersong/ruleprocess.git

			@@ -1,42 +1,48 @@
			package face
			package main

			import (
			"basic.com/pubsub/protomsg.git"
			"basic.com/valib/logger.git"
			"github.com/knetic/govaluate"
			"ruleprocess/logger"
			"ruleprocess/structure"
			"strconv"
			)

			func Entrance () {

			// 人脸算法
			func Entrance(rule protomsg.Rule, am structure.AreaMap,lable structure.Others,args structure.SdkDatas,message *protomsg.SdkMessage) structure.LittleRuleResult {
			logger.Debug("---------走了人脸检测算法",rule.Id,rule.SdkArgAlias,rule.Operator,rule.SdkArgValue,am.AreaId)
			return filterRule(rule,am)
			}

			// 过滤规则先筛选出符合条件的目标数量
			func filterRule(rule protomsg.Rule, am structure.AreaMap) structure.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"{
			//logger.Debug("当前小规则是：",rule)
			flag := "false"
			// 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
			logger.Info("看看相似者人数：",len(am.FilterData[index].Liker))
			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 rule.SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a972" && rule.SdkArgAlias != "time_rule" {
			if rule.RuleWithPre == "\|\|" {
			return structure.LittleRuleResult{}
			} else {
			//logger.Debug("当前小规则是：",rule)
			flag := "false"
			// 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
			logger.Info("看看相似者人数：",len(am.FilterData[index].Liker))
			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"
			}
			logger.Info("---------人脸比对符合条件的数量为：",len(am.FilterData))
			return structure.LittleRuleResult{am.SdkName, rule.RuleWithPre + "" + flag, rule.Sort}
			}
			if len(am.FilterData) > 0 {
			flag = "true"
			}
			logger.Info("---------人脸比对符合条件的数量为：",len(am.FilterData))
			return structure.LittleRuleResult{am.SdkName, rule.RuleWithPre + "" + flag, rule.Sort}
			}
			if rule.SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a97e" { // 人脸检测
			//logger.Debug("当前小规则是：",rule)
			@@ -50,6 +56,7 @@
			//logger.Info("过滤后的args的长度为：",len(args))
			} else {
			args = am.Args
			//不清空之前的过滤数据，继续塞
			//logger.Info("没过滤的args的长度为：",len(args))
			}
			// 先清空过滤后的数据，再往里塞本次过滤后的数据
			@@ -81,16 +88,16 @@
			} else {
			return structure.LittleRuleResult{am.SdkName, rule.RuleWithPre + "" + "false", rule.Sort}
			}
			} else {
			return structure.LittleRuleResult{}
			}
			} else {
			return structure.LittleRuleResult{}
			} else if rule.SdkArgAlias == "" { // 什么参数都不配的情况
			if am.TargetNum > 0 {
			return structure.LittleRuleResult{am.SdkName, rule.RuleWithPre + "" + "true", rule.Sort}
			} else {
			return structure.LittleRuleResult{am.SdkName, rule.RuleWithPre + "" + "false", rule.Sort}
			}
			}
			} else {
			return structure.LittleRuleResult{}
			}
			} else {
			return structure.LittleRuleResult{}
			}
			}
			return structure.LittleRuleResult{}
			}