派生自 ruleprocess
ruleserver/ruleToformula.go
@@ -3,6 +3,7 @@ import ( "encoding/json" "fmt" "log" "sort" "strconv" "strings" @@ -60,6 +61,12 @@ 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 @@ -83,19 +90,20 @@ // 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) type ArgsFromSdk struct { Photo []PhotoMap CameraId string TaskId string KeepRight bool // 是否靠右行 算法判断的与上一帧图像的比较结果 IsStatic bool // 是否静止 ImageWidth int // 摄像机拍摄的图像宽 像素 ImageHeight int // 摄像机拍摄的图像高 像素 RuleResult []Result // 过完规则后打的标签 Photo []PhotoMap // yolo算法结构，也可以存人脸的数据，毕竟人脸中能用规则来测的还是那些参数 KeepRight bool // 是否靠右行 算法判断的与上一帧图像的比较结果 IsStatic bool // 是否静止 ImageWidth int // 摄像机拍摄的图像宽 像素 ImageHeight int // 摄像机拍摄的图像高 像素 RuleResult []Result // 过完规则后打的标签 } // 将传递过来的参数转化为 @@ -110,22 +118,14 @@ type Result struct { TaskId string // 任务id RuleGroupId string // 规则组id AlarmLevel int32 // 报警等级 RuleText string // 文字版规则组 } // 包含N条规则元素的一整条规则 type CompleteRule struct { rule string } // 摄像机区域 跟数据库映射的 // type CameraPolygon struct { // Id string `json:"id"` // CameraId string `json:"camera_id"` // Name string `json:"name"` // Polygon string `json:"polygon"` // 坐标点区域 // TriggerLine string `json:"trigger_line"` // DirectionLine string `json:"direction_line"` // } // 根据摄像机id拿到摄像机所有区域 func GetPolygons(cameraId string) []protomsg.CameraPolygon { @@ -196,11 +196,17 @@ // 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 } @@ -303,19 +309,26 @@ 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) @@ -324,16 +337,18 @@ 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 != "" { expression, _ := govaluate.NewEvaluableExpression(completeFormula) result, _ := expression.Evaluate(nil) // 得到数学公式的结果 fmt.Println("这帧图像在任务下的除了持续时间外的一整条规则下的判断结果", result) //fmt.Println("这帧图像在任务下的除了持续时间外的一整条规则下的判断结果", result) // 由于天然或的关系，满足一个就该报警,即该帧数据对于某个任务的某个规则组应该报警 if !result.(bool) { // 如果不符合条件，应该重置定时器元素，等符合时再开启,把key中包含任务id的timeEle都重置 for k, timeEle := range TimeEleList { @@ -355,7 +370,7 @@ 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: taskId, RuleGroupId: groupRule.GroupId}) arg.RuleResult = append(arg.RuleResult, Result{taskId, groupRule.GroupId, groupRule.AlarmLevel, groupRule.GroupText}) return true } else { return false @@ -377,9 +392,11 @@ for i := 0; i < len(ruleList); i++ { temp := ruleList[i].Rules // temp为一组完整规则 在此需要判断规则是否是联动规则 if len(temp) > 0 { if strings.Contains(ruleList[i].GroupId, "link") { // groupId中含有link则为联动任务 if strings.Contains(ruleList[i].GroupId, "link") { // groupId中含有link则为联动任务 linkTask(aml, arg, ruleList[i], taskId) } else { // 独立任务的处理 } else { // 独立任务的处理 singleTask(aml, arg, ruleList[i], taskId) } } @@ -388,7 +405,7 @@ } } // 过滤规则先筛选人数 // 过滤规则先筛选出符合条件的目标数量 func filterRule(rule *protomsg.Rule, am *AreaMap) { if rule.PolygonId == am.areaId { // 首先规则所对应的区域id要跟区域数据的id对的上 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 @@ -401,12 +418,14 @@ } // 先清空过滤后的数据，再往里塞本次过滤后的数据 am.filterData = am.filterData[0:0] log.Println("看一下当前小规则：",*rule) 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 } else if rule.SdkArgAlias == "proportion" { formula = strconv.FormatFloat(arg.proportion, 'f', -1, 64) + " " + rule.Operator + " " + rule.SdkArgValue // 得到字符串公式 fmt.Println("占比的字符串公式：--------",formula) } else { formula = strconv.FormatFloat(arg.size, 'f', -1, 64) + " " + rule.Operator + " " + rule.SdkArgValue // 得到字符串公式 } @@ -417,7 +436,6 @@ } } 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) } } } @@ -446,10 +464,20 @@ } } // 冗余拼接 func splice1(am *AreaMap) string { args := am.targetNum log.Println("看看区域内目标数量：----------",args) 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 func transferParameters(rule *protomsg.Rule, am *AreaMap) string { if rule.PolygonId == am.areaId { // 首先规则所对应的区域id要跟区域数据的id对的上 if rule.SdkArgAlias == "targetNum" { // 如果参数是要区域内目标数量 if rule.SdkArgAlias == "targetNum" { // 如果参数是要区域内目标数量 即yolo //fmt.Println("得出结果阶段", "比较的规则是：", rule) if rule.Operator == "" { return strconv.Itoa(am.targetNum) // 如果后面不跟操作符就直接返回数量 比如要跟下一个区域比较数量的就直接返回本区域的数量 @@ -460,18 +488,29 @@ result, _ := expression.Evaluate(nil) // 得到数学公式的结果 return strconv.FormatBool(result.(bool)) // 加上关于算法的判断条件，不能只有关于规则的，有的算法本身就是一个规则，如个体静止，靠右行,所以，拿到当前子规则的sdkid来判断是否是那些特殊的规则 } else if rule.SdkId == "个体静止" { // 暂时用汉字代替啦，晚些替换成正式的id } else if rule.SdkId == "IsStatic" { // 静止算法 if am.isStatic { return "true" } else { return "false" } } else if rule.SdkId == "靠右行" { // 暂时用汉字代替啦，晚些替换成正式的id } else if rule.SdkId == "KeepRight" { // 靠右行算法 if am.keepRight { return "true" } else { return "false" } } 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"{ // 只需要过滤阈值，过滤完后数组长度大于0即为报警，但如何对每一张都报警呢 } }
