派生自 ruleprocess
ruleserver/ruleToformula.go
@@ -1,7 +1,7 @@ package ruleserver import ( "encoding/json" "fmt" "ruleprocess/cache" "ruleprocess/logger" "sort" @@ -9,56 +9,9 @@ "strings" "time" bigCache "basic.com/pubsub/cache.git" "basic.com/pubsub/cache.git/esutil" "basic.com/pubsub/protomsg.git" "github.com/knetic/govaluate" ) func init() { bigCache.Init() } // 任务 type Task struct { camID string //摄像机ID taskID string //任务ID sdkID string //算法ID areaId string //区域id areaName string //区域名称 topicType string //规则主题类型，目标/持续时间/灵敏度等 } // 数据库中的规则元素 type SingleRule struct { Task operatorType string // 操作符，>=,==... compareType string // 对比类型，值，被选项 compareValue string // 对比的值 ruleWithPrevious string // 跟上一条的逻辑关系 groupId string // 大规则id } // 数据库中单条子规则 跟数据库映射的 type CameraTaskArg struct { Id string `json:"id"` CameraTaskId string `json:"camera_task_id"` CameraId string `json:"camera_id"` PolygonId string `json:"polygon_id"` SdkId string `json:"sdk_id"` SdkArgAlias string `json:"sdk_arg_alias"` Operator string `json:"operator"` //操作符，>=,==... OperatorType string `json:"operator_type"` //对比类型，值，被选项 SdkArgValue string `json:"sdk_arg_value"` //对比的值 Sort int `json:"sort"` RuleWithPrevious string `json:"rule_with_previous"` //跟上一条的逻辑关系 GroupId string `json:"group_id"` //大规则id } // sdk输出的图片提取参数数据之后的数据集合，也是传给下一步用于赋值的数据集合 type AreaMapList struct { areaMapList []AreaMap } // 每个目标的参数：相似度，占比，尺寸 type Arg struct { @@ -70,11 +23,6 @@ Feature []byte ThftRes protomsg.ThftResult Liker []*protomsg.Baseinfo } 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 @@ -89,8 +37,8 @@ triggerLine string directionLine string targetNum int // 区域内目标数量 args []Arg // 区域内目标集合 filterData []Arg // 过滤后区域内目标集合 args []*Arg // 区域内目标集合 filterData []*Arg // 过滤后区域内目标集合 time string // 当前时间（用以匹配时间规则） keepRight bool // 是否靠右行 isStatic bool // 是否静止 @@ -115,32 +63,30 @@ 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 AreaMapList []AreaMap // 本sdk提取的数据按照区域划分后的数据集合 AreaMapList []*AreaMap // 本sdk提取的数据按照区域划分后的数据集合 } // 从算法模块儿拿来的对一帧图像各个算法提取的数据集合 type SdkDatas struct { CameraId string Sdkdata []*SdkData RuleResult map[string]interface{} // 过完规则后打的标签 face: []Arg yolo: []Result RuleResult map[string]interface{} // 过完规则后打的标签 face: []Arg, yolo: []Result, cacheData: SdkDatas, timeLabel: 0,1,2,3,4,5 } // 将传递过来的参数转化为 //protomsg.SdkMessage.TaskLabel.SdkmsgWithTask.sdkdata type ResultMsg struct { protomsg.SdkMessage *protomsg.SdkMessage RuleResult map[string]interface{} // 过完规则后打的标签 } // 过规则库打上的标签 type Result struct { TaskId string // 任务id SdkName string RuleGroupId string // 规则组id AlarmLevel int32 // 报警等级 RuleText string // 文字版规则组 Location []Rect TaskId string // 任务id SdkName string RuleGroupId string // 规则组id AlarmLevel int32 // 报警等级 RuleText string // 文字版规则组 Location []Rect // 目标的坐标 AlarmPolygon string // 触发的报警框 } type LittleRuleResult struct { SdkName string // 记录下此结果是哪个sdk的结果 @@ -148,44 +94,8 @@ Sort int32 } // type Face struct { Location Rect // 人脸坐标框 SdkName string ThftRes protomsg.ThftResult Liker []LikePerson // 相似人员（如果是单纯的人脸检测可无此项） } // 包含N条规则元素的一整条规则 type CompleteRule struct { rule string } // 根据摄像机id拿到摄像机所有区域 func GetPolygons(cameraId string) []protomsg.CameraPolygon { var cameraPolygons []protomsg.CameraPolygon cameraPolygons = cache.GetPolygonsByCameraId(cameraId) return cameraPolygons } // 把sdk从数据帧上提取的按照区域分类归置 func SdkDataFormat(cameraId string, arg *SdkData, cameraPolygons []protomsg.CameraPolygon) { logger.Info("==================================本sdkData中解出来的目标数据=======================================") for _, photo := range arg.Photo { logger.Info("--------看看解析出来的数据---", cameraId, arg.IpcId, photo.Rects, photo.Score) } for _, polygon := range cameraPolygons { //logger.Println("++++++在这儿看一下区域啊:", polygon.Polygon) areaMap := AreaMap{cameraId: cameraId, areaId: polygon.Id, areaJson: polygon.Polygon, triggerLine: polygon.TriggerLine, directionLine: polygon.DirectionLine} // 为每个摄像机区域填充数据 areaMap.CountAreaObjs(arg) arg.AreaMapList = append(arg.AreaMapList, areaMap) } } // 对单帧图像的判断 thisSdkDatas 当前传入的这帧数据，cacheSdkData 定时器里缓存的一帧数据 没有就返回nil (thisSdkDatas SdkDatas, cacheSdkDatas SdkDatas) func Judge(args *SdkDatas) { func Judge(args *SdkDatas,message *protomsg.SdkMessage) { if len(args.Sdkdata) > 0 { // 拿到本摄像机的区域 cameraPolygons := GetPolygons(args.CameraId) @@ -211,10 +121,10 @@ if len(temp) > 0 { if ruleList[i].SetType == "linkTask" { // groupId中含有link则为联动任务 LinkTask(args, ruleList[i], taskId) LinkTask(args, ruleList[i], taskId,message) } else { // 独立任务的处理 RunRule(args, ruleList[i], taskId) RunRule(args, ruleList[i], taskId,message) } } } @@ -222,83 +132,8 @@ } } } func Compare(args *SdkDatas, groupRule *protomsg.GroupRule) { compareFlag := 0 tableIds := "" // 看看是否有只配人脸比对算法但没有配对比库的规则，如果有，则比对对象为全部底库 for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ { if groupRule.Rules[j].SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a972" { // 配了人脸比对 if groupRule.Rules[j].SdkArgAlias == "compareBase" && groupRule.Rules[j].SdkArgValue != "" { // 配了比对底库的参数但没有配全部底库 compareFlag = 2 tableIds = groupRule.Rules[j].SdkArgValue + "," // 最后会多一个tableId，切出来的数组取len-1就可以 } if groupRule.Rules[j].SdkArgAlias == "compareBase" && groupRule.Rules[j].SdkArgValue == "" { // 配的参数是比对全部底库 compareFlag = 1 } } } // 为了测试作下弊，直接让其比对全部底库 compareFlag = 1 if compareFlag == 0 { logger.Info("没有配置对比底库参数") return } for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ { if groupRule.Rules[j].SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a972" { for _, sdkData := range args.Sdkdata { if sdkData.IpcId == "A8B73405-373D-4F23-CED2-A617EBD7EC55" { // 搜索到人脸检测的sdkdata 现在关于人脸的只有他一个sdk，全找他 logger.Info("============================================第一关") for _, areaMap := range sdkData.AreaMapList { // 拿区域中每个人脸特征值去对比，填充其liker if groupRule.Rules[j].PolygonId == areaMap.areaId { for _, arg := range areaMap.args { if compareFlag == 1 { bytes := bigCache.Getdbpersonmsg("", arg.Feature, true) var m map[string]float32 err1 := json.Unmarshal(bytes, &m) if err1 != nil { logger.Error("getBaseInfo解压错误", err1) } logger.Info("----------------------------------------map是", m) for key, val := range m { logger.Info("_______________________________________对比库的返回值", key, val) baseinfo, err1 := esutil.Dbpersoninfosbyid(key) if err1 != nil { logger.Error("查询底库人员信息出错", err1) } baseinfo.CompareScore = val * 100 arg.Liker = append(arg.Liker, &baseinfo) } } if compareFlag == 2 { array := strings.Split(tableIds, ",") for i := 0; i < len(array)-1; i++ { bytes := bigCache.Getdbpersonmsg(array[i], arg.Feature, true) var m map[string]float32 err1 := json.Unmarshal(bytes, &m) if err1 != nil { logger.Error("getBaseInfo解压错误", err1) } for key, val := range m { baseinfo, err1 := esutil.Dbpersoninfosbyid(key) if err1 != nil { logger.Error("查询底库人员信息出错", err1) } baseinfo.CompareScore = val arg.Liker = append(arg.Liker, &baseinfo) } } } logger.Info("-------------------成功给liker赋值：", arg.Liker) } } } } } } } } func RunRule(args *SdkDatas, groupRule *protomsg.GroupRule, taskId string) bool { func RunRule(args *SdkDatas, groupRule *protomsg.GroupRule, taskId string,message *protomsg.SdkMessage) bool { defer func() { if err := recover(); err != nil { logger.Error("比对规则有误", err.(string)) @@ -308,6 +143,7 @@ Compare(args, groupRule) resultSplice := []*LittleRuleResult{} sdkNames := "" polygonId := "" // 先过完条件规则 for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ { for _, sdkData := range args.Sdkdata { @@ -318,16 +154,24 @@ } ipcId := sdk.IpcId sdkName := sdk.SdkName logger.Info("规则的ipcId与sdkData的IpcId:", ipcId, "===", sdkData.IpcId) if ipcId == sdkData.IpcId { logger.Info("当前走的规则的算法是--：", sdkName, "---") logger.Info("========================有几个区域：",len(sdkData.AreaMapList)) for _,areaMap := range sdkData.AreaMapList{ logger.Info("检查一下区域的具体数据：",areaMap.areaJson) } for _, areaMap := range sdkData.AreaMapList { ruleResult := filterRule(groupRule.Rules[j], &areaMap) ruleResult := filterRule(groupRule.Rules[j], areaMap) if ruleResult.Result != "" { logger.Info("条件规则结果：", ruleResult.Result) // 如果此结果为真且当前过的是yolo算法，应记下此规则所对应的sdkName,另外，还要去重 if ruleResult.Result == "true" && ipcId == "02D54B61-0F16-C604-8567-FC4BE493C523" && !strings.Contains(sdkNames, sdkName) { // 如果此结果为真且当前过的是yolo算法，应记下此规则所对应的sdkName,另外，还要去重 (后加：把此条触碰的区域id也记录下来) if strings.Contains(ruleResult.Result, "true") && ipcId == "02D54B61-0F16-C604-8567-FC4BE493C523" && !strings.Contains(sdkNames, sdkName) { sdkNames = sdkName + "," polygonId = groupRule.Rules[j].PolygonId + "," } if strings.Contains(ruleResult.Result, "true") && ipcId == "02D54B61-0F16-C604-8567-FC4BE493C523" && !strings.Contains(polygonId, groupRule.Rules[j].PolygonId) { polygonId = groupRule.Rules[j].PolygonId + "," } resultSplice = append(resultSplice, &ruleResult) } @@ -348,11 +192,14 @@ sdkName := sdk.SdkName if ipcId == sdkData.IpcId { for _, areaMap := range sdkData.AreaMapList { ruleResult := transferParameters(groupRule.Rules[j], &areaMap) ruleResult := transferParameters(groupRule.Rules[j], areaMap) if ruleResult.Result != "" { logger.Info("数量规则结果：", ruleResult.Result) if ruleResult.Result == "true" && ipcId == "02D54B61-0F16-C604-8567-FC4BE493C523" && !strings.Contains(sdkNames, sdkName) { if strings.Contains(ruleResult.Result, "true") && ipcId == "02D54B61-0F16-C604-8567-FC4BE493C523" && !strings.Contains(sdkNames, sdkName) { sdkNames = sdkName + "," } if strings.Contains(ruleResult.Result, "true") && ipcId == "02D54B61-0F16-C604-8567-FC4BE493C523" && !strings.Contains(polygonId, groupRule.Rules[j].PolygonId) { polygonId = groupRule.Rules[j].PolygonId + "," } resultSplice = append(resultSplice, &ruleResult) } @@ -371,11 +218,14 @@ sdkName := sdk.SdkName if ipcId == sdkData.IpcId { for _, areaMap := range sdkData.AreaMapList { ruleResult := timeRuleResult(groupRule.Rules[j], &areaMap) ruleResult := timeRuleResult(groupRule.Rules[j], areaMap) if ruleResult.Result != "" { logger.Info("时间规则结果：", ruleResult.Result) if ruleResult.Result == "true" && ipcId == "02D54B61-0F16-C604-8567-FC4BE493C523" && !strings.Contains(sdkNames, sdkName) { if strings.Contains(ruleResult.Result, "true") && ipcId == "02D54B61-0F16-C604-8567-FC4BE493C523" && !strings.Contains(sdkNames, sdkName) { sdkNames = sdkName + "," } if strings.Contains(ruleResult.Result, "true") && ipcId == "02D54B61-0F16-C604-8567-FC4BE493C523" && !strings.Contains(polygonId, groupRule.Rules[j].PolygonId) { polygonId = groupRule.Rules[j].PolygonId + "," } resultSplice = append(resultSplice, &ruleResult) } @@ -383,22 +233,7 @@ } } } // 最后过持续时间等时间维度的条件 for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ { for _, sdkData := range args.Sdkdata { sdk, err := cache.GetSdkById(groupRule.Rules[j].SdkId) if err != nil { logger.Error("没查到sdk的信息---", err) } ipcId := sdk.IpcId if ipcId == sdkData.IpcId { for _, areaMap := range sdkData.AreaMapList { // 去开启一个定时器 duration(groupRule.Rules[j], groupRule.GroupId, &areaMap, args) } } } } // 将数组按sort排序 sort.Sort(resultList(resultSplice)) // 排序后取各自的结果和连接符拼出规则表达式得出结果 @@ -426,97 +261,85 @@ panic("规则有误，得到的数学公式不可解析") } result, _ := expression.Evaluate(nil) // 得到数学公式的结果 if !result.(bool) { // 给这帧数据打上规则组标签 //args.RuleResult = append(args.RuleResult, Result{TaskId: taskId, RuleGroupId: groupRule.GroupId}) for k, timeEle := range TimeEleList { if strings.Contains(k, groupRule.GroupId) { timeEle.N = timeEle.InitN // 重置定时器 if result.(bool) { // 最后成功报警才把符合条件的人脸数据塞进结果标签里 // 配了人脸的算法才把人脸的数据甩出来打标签 faces := []Arg{} faceFlag := false for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ { if groupRule.Rules[j].SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a97e" || groupRule.Rules[j].SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a972" { faceFlag = true } } logger.Info("-------------------重置相关的定时器并返回false---------------") return false } else { // 判断持续时间条件，去看池子里是否有与本帧数据有关的定时器，如果有，看此时是否走到0，没有此定时器或有定时器走到0的话返回成功报警 var flag bool = true for k, timeEle := range TimeEleList { if strings.Contains(k, groupRule.GroupId) { if timeEle.N != 0 { // 这组规则的定时器要全部等于0 logger.Info("———————————-------------不冤，你是被定时器打败的：") flag = false for _, sdkData := range args.Sdkdata { if sdkData.IpcId == "A8B73405-373D-4F23-CED2-A617EBD7EC55" && faceFlag { // sdkData里有人脸数据且配置了算法才把符合条件的数据塞进标签里去 for _, areaMap := range sdkData.AreaMapList { faces = append(faces, putFaceToResult(areaMap)...) } } } if flag { // 最后成功报警才把符合条件的人脸数据塞进结果标签里 // 配了人脸的算法才把人脸的数据甩出来打标签 logger.Info("------------------------------最后一关") faces := []Arg{} faceFlag := false for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ { if groupRule.Rules[j].SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a97e" || groupRule.Rules[j].SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a972" { faceFlag = true if faceFlag { args.RuleResult["face"] = faces } logger.Warn("___________________________________________________________________________终于走完万里长征") // 把他们的位置数据也传下去 locations := []Rect{} for _, sdkData := range args.Sdkdata { if sdkData.IpcId == "02D54B61-0F16-C604-8567-FC4BE493C523" && sdkNames != "" { // 把yolo数据的各个目标的坐标输出方便后面画框 for _, areaMap := range sdkData.AreaMapList { locations = append(locations, putYolosToResult(areaMap)...) } } } logger.Debug("------locations的内容：",locations) if sdkNames != "" { args.RuleResult["yolo"] = append(args.RuleResult["yolo"].([]Result), Result{taskId, sdkNames, groupRule.GroupId, groupRule.AlarmLevel, groupRule.GroupText, locations,polygonId}) logger.Info("-------------------yolo结果标签长度", len(args.RuleResult["yolo"].([]Result))) } if args.RuleResult["face"] != nil { logger.Info("-------------------face结果标签", len(args.RuleResult["face"].([]Arg))) } // 最后过持续时间等时间维度的条件 把时间规则位置调整到这个位置是为了缓存数据 for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ { for _, sdkData := range args.Sdkdata { if sdkData.IpcId == "A8B73405-373D-4F23-CED2-A617EBD7EC55" && faceFlag { // sdkData里有人脸数据且配置了算法才把符合条件的数据塞进标签里去 sdk, err := cache.GetSdkById(groupRule.Rules[j].SdkId) if err != nil { logger.Error("没查到sdk的信息---", err) } ipcId := sdk.IpcId if ipcId == sdkData.IpcId { for _, areaMap := range sdkData.AreaMapList { faces = append(faces, putFaceToResult(&areaMap)...) // 去开启一个定时器 duration(groupRule.Rules[j], groupRule.GroupId, areaMap, args,message) } } } if faceFlag { args.RuleResult["face"] = faces } logger.Warn("___________________________________________________________________________终于走完万里长征") // 把他们的位置数据也传下去 locations := []Rect{} for _, sdkData := range args.Sdkdata { if sdkData.IpcId == "02D54B61-0F16-C604-8567-FC4BE493C523" && sdkNames != "" { // 把yolo数据的各个目标的坐标输出方便后面画框 for _, areaMap := range sdkData.AreaMapList { locations = append(locations, putYolosToResult(&areaMap)...) } } } if sdkNames != "" { args.RuleResult["yolo"] = append(args.RuleResult["yolo"].([]Result), Result{taskId, sdkNames, groupRule.GroupId, groupRule.AlarmLevel, groupRule.GroupText, locations}) logger.Info("-------------------yolo结果标签", args.RuleResult["yolo"].([]Result)) } if args.RuleResult["face"] != nil { logger.Info("-------------------face结果标签", args.RuleResult["face"].([]Arg)) } } // 进行定时器的处理和判断 timeFlag := TimerAlarm(args,groupRule.GroupId,result.(bool)) if timeFlag == "01" || timeFlag == "10" || timeFlag == "11" { // 满足定时器条件 return true } else { return false } } else { // 结果为假时也要走，有时候为假的状态反转数据也需要记录下来 timeFlag := TimerAlarm(args,groupRule.GroupId,result.(bool)) fmt.Println(timeFlag) return false } } else { return false } } func TimerAlarm(groupId string) (int){ var flagTime int = 0 for k, timeEle := range TimeEleList { if strings.Contains(k, groupId) { if timeEle.N == 0 && !timeEle.AlarmFlag { // 这组规则的定时器要全部等于0 暂且认为一组规则只有一个定时器 logger.Info("———————————-------------首次符合持续时间规则并报警") flagTime = 1 timeEle.AlarmFlag = true } if timeEle.N == 0 && timeEle.AlarmFlag { logger.Info("-------------------------符合持续时间规则但并不是首次，不报警") flagTime = 2 } } } return flagTime } func putFaceToResult(am *AreaMap) []Arg { faces := []Arg{} if len(am.filterData) > 0 { for _, data := range am.filterData { faces = append(faces, data) faces = append(faces, *data) } } @@ -535,60 +358,8 @@ return locations } // 计算区域内的目标数量以及将相似度、占比、尺寸等打包 func (a *AreaMap) CountAreaObjs(arg *SdkData) { a.targetNum = 0 threshold := 0.0 // 相似度 intersectionper := 0.2 // 占比 size := 0.0 // 尺寸 areaPoints := Json2points(a.areaJson) widthScale := float64(arg.ImageWidth / 960) heigthScale := float64(arg.ImageHeight / 540) for _, obj := range arg.Photo { //logger.Info("------------------看看sdkData:", arg.SdkName, "的Photo数据----------------", obj, "----顺便看看占比-----：", PgsInterPercent(areaPoints, obj.Rects, widthScale, heigthScale)) if threshold <= obj.Score && size <= float64(obj.Rects.Width*obj.Rects.Height) && intersectionper <= PgsInterPercent(areaPoints, obj.Rects, widthScale, heigthScale) { // 这步要备齐表达式里所需要的所有参数 a.targetNum++ arg1 := Arg{obj.Score, PgsInterPercent(areaPoints, obj.Rects, widthScale, heigthScale), float64(obj.Rects.Width * obj.Rects.Height), obj.IsYolo, obj.Rects, obj.Feature, obj.ThftRes, []*protomsg.Baseinfo{}} //logger.Println("放进去的arg：-------", arg1) a.args = append(a.args, arg1) a.filterData = append(a.filterData, arg1) } } a.time = time.Unix(time.Now().Unix(), 0).String()[11:16] a.keepRight = arg.KeepRight a.isStatic = arg.IsStatic //logger.Println("--------------------看看区域数据：",*a) } // 将字符串格式的坐标序列化为Point格式 func Json2points(areaPoints string) []Point { var pts []Point 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 { logger.Error("json.Unmarshal错误", err) panic("序列化坐标异常，程序退出") } } return pts } // 以摄像机id查出跟其相关的所有任务下的所有规则组 func GetRuleGroup(cameraId string) []*protomsg.TaskGroupArgs { all := cache.GetCameraTaskRulesByCameraId(cameraId) return all } // 联动任务的处理 func LinkTask(args *SdkDatas, groupRule *protomsg.GroupRule, taskId string) { func LinkTask(args *SdkDatas, groupRule *protomsg.GroupRule, taskId string,message *protomsg.SdkMessage) { // new一个定时器，如果以此groupId为标志的定时器不存在的话 logger.Info("------------------------------------------当前是联动任务，规则是：", groupRule.GroupText) var flag bool = true @@ -618,7 +389,7 @@ } } // 往数组里赋值 isOk := RunRule(args, groupRule, taskId) isOk := RunRule(args, groupRule, taskId,message) if isOk { logger.Info("这帧图像在任务下的一整条规则下（联动任务下就是跟本摄像机像相关的小规则）的判断结果为true") // 根据cameraId去更新或者插入结果,然后判断是否数组是否可以得出报警的结论 @@ -651,7 +422,7 @@ result, _ := expression.Evaluate(nil) // 得到数学公式的结果 if result.(bool) { logger.Info("___________________________________________________________________联动任务报警") args.RuleResult["yolo"] = append(args.RuleResult["yolo"].([]Result), Result{taskId, "", groupRule.GroupId, groupRule.AlarmLevel, groupRule.GroupText, []Rect{}}) args.RuleResult["yolo"] = append(args.RuleResult["yolo"].([]Result), Result{taskId, "", groupRule.GroupId, groupRule.AlarmLevel, groupRule.GroupText, []Rect{},""}) logger.Info("-------------------yolo结果标签有几个", len(args.RuleResult["yolo"].([]Result))) if args.RuleResult["face"] != nil { logger.Info("-------------------face结果标签有几个", len(args.RuleResult["face"].([]Arg))) @@ -681,8 +452,7 @@ //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" { // 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 if rule.SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a972" && rule.SdkArgAlias != "time_rule" && rule.SdkArgAlias != "compareBase"{ argValue, err := strconv.ParseFloat(rule.SdkArgValue, 64) if err != nil { logger.Error("规则配置的阈值非法") @@ -692,7 +462,7 @@ 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 logger.Warn("=======================相似值：", float64(obj.Liker[index].CompareScore*100)) logger.Debug("=======================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:]...) @@ -717,12 +487,11 @@ return LittleRuleResult{am.sdkName, rule.RuleWithPre + "" + flag, rule.Sort} } if rule.SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a97e" { // 人脸检测 logger.Info("------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------终于等到你") 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("--------------------终于等到你的下文") var args []Arg //logger.Info("---------------------------终于等到你") var args []*Arg if rule.RuleWithPre == "&&" { args = am.filterData } else { @@ -730,7 +499,7 @@ } // 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] //logger.Info("-----------------------人脸过滤的args：", args) //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" { @@ -771,7 +540,7 @@ if rule.PolygonId == am.areaId { // 首先这条规则得是这个算法的规则，其次规则所对应的区域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 logger.Info("----------当前条件规则：---------", rule) var args []Arg var args []*Arg if rule.RuleWithPre == "&&" { args = am.filterData } else { @@ -779,6 +548,7 @@ } // 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] logger.Debug("看看args：：：：：",args) for _, arg := range args { var formula string if rule.SdkArgAlias == "score" { @@ -815,7 +585,7 @@ } // 如果有持续时间条件维护开启一个定时器 func duration(rule *protomsg.Rule, groupId string, am *AreaMap, args *SdkDatas) { func duration(rule *protomsg.Rule, groupId string, am *AreaMap, args *SdkDatas,message *protomsg.SdkMessage) { 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 配置的算法要对的上 if rule.SdkArgAlias == "duration" { // // 先看看定时器元素队列中是否有这个摄像机这个区域的定时器,如果有就不能再次创建了 @@ -829,7 +599,7 @@ if flag { timeLength, _ := strconv.Atoi(rule.SdkArgValue) timeEle := TimeElement{N: timeLength, InitN: timeLength, AlarmFlag: false, CacheSdkData: *args} // 扔进去一个定时器元素（并缓存当前画面帧数据） timeEle := TimeElement{N: timeLength, InitN: timeLength, AlarmFlag: false,BufferFlag:10, CacheSdkData: ResultMsg{message,args.RuleResult}} // 扔进去一个定时器元素（并缓存当前画面帧数据） //TimeEleList = make(map[string]timeElement) TimeEleList[groupId+" "+rule.Id] = &timeEle // 定时器元素以摄像机id拼接区域id为键 logger.Info("创建了计数器并且计数器集合为：", TimeEleList) @@ -931,39 +701,4 @@ return LittleRuleResult{} } // 根据传入的字符串得到其在一周内的索引 周一到周日分别对应1到7 func getIndexOfWeek(weekday string) int { var weekdays = [7]string{"Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"} for k, value := range weekdays { if value == weekday { return k + 1 // 因为数据库中存的是1-7代表的周一到周日 } } return 0 } type TimeRange struct { Start string `json:"start"` End string `json:"end"` } type day struct { Day int `json:"day"` // 标示当前星期几 TimeRange []TimeRange `json:"time_range"` // 当天的几个时间段 } // 取出某个时间规则的第几天的规则段集合 func GetTimeById(id string, index int) []TimeRange { _, cameraTimeRule := cache.GetTimeRuleById(id) var timeRangeList []day err := json.Unmarshal([]byte(cameraTimeRule.TimeRule), &timeRangeList) if err != nil { logger.Error("取时间规则时反序列化错误！") } for _, timerange := range timeRangeList { if timerange.Day == index { //logger.Println("取到的时间规则：", timerange.TimeRange) return timerange.TimeRange } } return nil }
