| | |
| | | timeEle.N = timeEle.InitN // 重置定时器 |
| | | } |
| | | } |
| | | logger.Info("--------------------走这里了吗---------------") |
| | | logger.Info("-------------------重置定时器并返回false---------------") |
| | | return false |
| | | } else { |
| | | // 最后成功报警才把符合条件的人脸数据塞进结果标签里 |
| | |
| | | |
| | | // 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-5c1c3278a971" { |
| | | 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 |
| | | |
| | | if rule.SdkId == am.sdkId && rule.PolygonId == am.areaId { // 算法和区域都得对的上 |
| | | |
| | | if rule.SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a971" && rule.SdkArgAlias != "time_rule"{ |
| | | if rule.SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a972" && rule.SdkArgAlias != "time_rule"{ |
| | | // 只需要过滤阈值,过滤完后数组长度大于0即为报警,但要考虑如何对每一张都报警呢 |
| | | argValue, err := strconv.ParseFloat(rule.SdkArgValue, 64) |
| | | if err != nil { |
| | |
| | | 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 |
| | | if float64(obj.Liker[index].CompareScore) < argValue { |
| | | logger.Warn("=======================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 { |