~jinersong/ruleprocess.git

			@@ -60,6 +60,12 @@
			score float64 // 区域内的目标的相似度
			proportion float64 // 区域内的目标的占比
			size float64 // 区域内的目标的尺寸
			liker []LikePerson
			}

			type LikePerson struct {
			Id string // 与之相似的底库人员的id
			Score float64 // 与底库人员的相似值
			}

			// 每个区域内的图片数据集合
			@@ -83,7 +89,8 @@
			// sdk输出的图片上单个目标的数据
			type PhotoMap struct {
			Rects Rect // 矩形区域参数
			Score float64 // 相似度得分
			Score float64 // 相似度得分（有多大程度像一个目标。人脸，人体或车等等）
			Liker []LikePerson // 如果是人脸的话尤其是比对，应存下他跟底库的人员的相似情况 yolo的话给nil就行
			}

			// 从通道中获取的sdk输出的图像数据(目前主要是yolo算法的数据)
			@@ -110,7 +117,7 @@
			type Result struct {
			TaskId string // 任务id
			RuleGroupId string // 规则组id
			AlarmLevel int32 // 报警等级
			AlarmLevel int32 // 报警等级
			RuleText string // 文字版规则组
			}

			@@ -188,11 +195,17 @@
			// 将字符串格式的坐标序列化为Point格式
			func Json2points(areaPoints string) []Point {
			var pts []Point

			err := json.Unmarshal([]byte(areaPoints), &pts)
			if err != nil {
			fmt.Println("json.Unmarshal错误", err)
			panic("序列化坐标异常，程序退出")
			if areaPoints == "" {
			pts = append(pts, Point{0, 0})
			pts = append(pts, Point{0, 540})
			pts = append(pts, Point{960, 540})
			pts = append(pts, Point{960, 0})
			} else {
			err := json.Unmarshal([]byte(areaPoints), &pts)
			if err != nil {
			fmt.Println("json.Unmarshal错误", err)
			panic("序列化坐标异常，程序退出")
			}
			}
			return pts
			}
			@@ -295,19 +308,26 @@
			func singleTask(aml AreaMapList, arg ArgsFromSdk, groupRule *protomsg.GroupRule, taskId string) bool {
			var completeFormula string = ""
			for _, areaMap := range aml.areaMapList {
			//fmt.Println("当前规则组为---------：",groupRule)
			for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ {
			// 先过完条件数据
			filterRule(groupRule.Rules[j], &areaMap)
			}
			for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ {
			// 再过其他数据这步直接得到结果（真或假）
			// 再过其他数据这步直接得到结果（真或假）过目标数量
			flag := transferParameters(groupRule.Rules[j], &areaMap)
			if flag != "" {
			fmt.Println("得出的结果", flag)
			completeFormula = completeFormula + groupRule.Rules[j].RuleWithPre + "" + flag
			}
			}

			if completeFormula == "" {
			flag := splice1(&areaMap)
			if flag != "" {
			fmt.Println("强行拼凑一个人数是否大于0的结果", flag)
			completeFormula = flag
			}
			}
			for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ {
			// 这步过的是时间规则（时间段等）
			flag := timeRuleResult(groupRule.Rules[j], &areaMap)
			@@ -316,10 +336,12 @@
			completeFormula = completeFormula + groupRule.Rules[j].RuleWithPre + "" + flag
			}
			}

			for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ {
			// 最后过持续时间等时间维度的条件
			duration(groupRule.Rules[j], &areaMap)
			}

			}
			fmt.Println("拼出的数学公式为:==== ", completeFormula)
			if completeFormula != "" {
			@@ -347,7 +369,7 @@
			if flag {
			fmt.Println("定时器报警了")
			// 过完规则后打个标签，告诉调用者本帧数据针对哪个任务哪组规则报警了
			arg.RuleResult = append(arg.RuleResult, Result{taskId, groupRule.GroupId,groupRule.AlarmLevel,groupRule.GroupText})
			arg.RuleResult = append(arg.RuleResult, Result{taskId, groupRule.GroupId, groupRule.AlarmLevel, groupRule.GroupText})
			return true
			} else {
			return false
			@@ -411,7 +433,6 @@
			}
			}
			am.targetNum = len(am.filterData) // 把符合条件的目标数量更新到targetNum字段
			//fmt.Println("筛选完后的内容：", am)
			}
			}
			}
			@@ -438,6 +459,15 @@
			}
			}
			}
			}

			// 冗余拼接
			func splice1(am *AreaMap) string {
			args := am.targetNum
			formula := strconv.Itoa(args) + " " + ">" + "0"
			expression, _ := govaluate.NewEvaluableExpression(formula) // 得到数学公式
			result, _ := expression.Evaluate(nil) // 得到数学公式的结果
			return strconv.FormatBool(result.(bool))
			}

			// 给数据库的规则表达式代参 args: 一条子规则，区域数据
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			} else if rule.SdkId == "FaceDetect" { // 人脸检测
			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

			return "false"
			} else {
			return "false"
			}
			} else if rule.SdkId == "FaceCompare"{

			}

			}