label重大更新

panlei

2019-09-12 3fc92c3ead67b494fa4c99cdcc5edb31bdd40d69

 ruleserver/personTrack.go

@@ -17,7 +17,7 @@
   Score float32
}

var num int = 5
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("+++++++++++++++++++++追踪开始+++++++++++++++摄像机id为：", msg.Cid, "---缓存池为：", TrackPond)
@@ -25,7 +25,7 @@
      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
@@ -45,11 +45,11 @@
         }
      }
   }
   logger.Debug("---------------------------------------人脸追踪结束--------------------------------------")
   logger.Debug("--------------------------------人脸追踪结束--------------------------------------")
}

//  追踪人体，检查数量是否一致
func BodyIsSame(msg *protomsg.SdkMessage) {
func BodyIsSame(msg *protomsg.SdkMessage) bool{
   logger.Debug("+++++++++++++++++++++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" {
@@ -72,12 +72,13 @@
                     logger.Info("================追踪之前yolo的个数：", yoloNum, "还没有这个摄像机的缓存")
                  }
                  if yoloParam.Infos != nil && TrackPond[msg.Cid] != nil && yoloNum == TrackPond[msg.Cid].Yolo { // yolo的如果数量相同则视为不变、把yolo的sdkData清空
                     yoloParam.Infos = (yoloParam.Infos)[0:0]
                     sdkinfo.Sdkdata, err = proto.Marshal(&yoloParam)
                     if err != nil {
                        logger.Error("yolo序列化错误", err)
                     }
                     //yoloParam.Infos = (yoloParam.Infos)[0:0]
                     //sdkinfo.Sdkdata, err = proto.Marshal(&yoloParam)
                     //if err != nil {
                     //   logger.Error("yolo序列化错误", err)
                     //}
                     logger.Info("跟之前相同，清空yolo数据")
                     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)
@@ -86,6 +87,7 @@
                        logger.Info("新建当前摄像机缓存池中的yolo个数：", yoloNum)
                        TrackPond[msg.Cid] = &PersonTrack{Yolo: yoloNum}
                     }
                     return false
                  }
               } else {
                  if TrackPond[msg.Cid] != nil {
@@ -98,7 +100,18 @@
         }
      }
   }
   logger.Debug("---------------------------------------追踪结束--------------------------------------")
   logger.Debug("---------------------------------追踪结束--------------------------------------")
   return false
}
func TrackOrNot(label map[string]interface{}) bool{
   if label["yolo"] != nil && len(label["yolo"].([]Result)) > 0 {
      for _,res := range label["yolo"].([]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）
@@ -111,7 +124,12 @@
         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

      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 {