~jinersong/ruleprocess.git

			@@ -3,53 +3,59 @@
			import (
			"basic.com/pubsub/protomsg.git"
			"github.com/knetic/govaluate"
			"ruleprocess/logger"
			"ruleprocess/structure"
			"strconv"
			)
			// 人脸算法
			func Entrance(rule protomsg.Rule, am structure.AreaMap) structure.LittleRuleResult {
			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"{ // 人脸比对
			//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)
			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("-----------------------过规则之前区域内的人脸数量为：",am.TargetNum)
			//logger.Info("-----------------------过规则之前区域内的人脸数量为：",am.TargetNum)
			var args []*structure.Arg
			if rule.RuleWithPre == "&&" {
			args = am.FilterData
			//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
			@@ -57,15 +63,16 @@
			//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)
			switch rule.SdkArgAlias {
			case "score":
			formula = strconv.FormatFloat(arg.Score, 'f', -1, 64) + " " + rule.Operator + " " + rule.SdkArgValue
			//logger.Info("相似度小公式：", formula)
			case "proportion":
			formula = strconv.FormatFloat(arg.Proportion, 'f', -1, 64) + " " + rule.Operator + " " + rule.SdkArgValue
			//logger.Info("占比公式：", formula)
			case "size":
			formula = strconv.FormatFloat(arg.Size, 'f', -1, 64) + " " + rule.Operator + " " + rule.SdkArgValue
			//logger.Info("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
			@@ -74,23 +81,23 @@
			}
			}
			am.TargetNum = len(am.FilterData) // 把符合条件的目标数量更新到targetNum字段
			logger.Info("过完条件后的目标数量为：",am.TargetNum)
			//logger.Info("过完条件后的目标数量为：",am.TargetNum)
			if am.TargetNum > 0 {
			logger.Info("！！！！！！！！！人脸检测成功")
			//logger.Info("！！！！！！！！！人脸检测成功")
			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{}
			} 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{}
			}