派生自 ruleprocess
ruleserver/ruleToformula.go
@@ -3,6 +3,7 @@ import ( "encoding/json" "fmt" "log" "sort" "strconv" "strings" @@ -56,10 +57,17 @@ // 每个目标的参数：相似度，占比，尺寸 type Arg struct { id string 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 isYolo bool // 是否是yolo数据 location Rect // 记下每个目标的位置参数，最后给结果装配人脸数据的时候用的到 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 @@ -73,7 +81,7 @@ triggerLine string directionLine string targetNum int // 区域内目标数量 args []Arg // 区域内目标的参数集合 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 @@ -82,8 +90,10 @@ // 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 Rects Rect // 矩形区域参数 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） IsYolo bool // 是否是yolo数据 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) @@ -109,9 +119,17 @@ // 过规则库打上的标签 type Result struct { TaskId string // 任务id IsYolo bool // 是否是yolo触发的规则 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 Faces []Face // 触发此规则组的人脸（人脸系列规则专用，yolo系列不需要） } // type Face struct { Location Rect // 人脸坐标框 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 @@ -147,6 +165,7 @@ areaMap.CountAreaObjs(arg) list.areaMapList = append(list.areaMapList, areaMap) } //fmt.Println("为每个摄像机区域填充数据后的内容", list.areaMapList) // 将此帧数据按摄像机区域分类打包后判断是否报警 judge(&list, arg) @@ -170,16 +189,16 @@ // } for _, obj := range arg.Photo { if threshold <= obj.Score && size <= float64(obj.Rects.Width*obj.Rects.Height) && intersectionper <= 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++ arg := Arg{score: obj.Score, proportion: PgsInterPercent(areaPoints, obj.Rects, widthScale, heigthScale), size: float64(obj.Rects.Width * obj.Rects.Height)} a.args = append(a.args, arg) a.filterData = append(a.filterData, arg) arg1 := Arg{ obj.Score,PgsInterPercent(areaPoints, obj.Rects, widthScale, heigthScale), float64(obj.Rects.Width * obj.Rects.Height), obj.IsYolo,obj.Rects, obj.Liker} log.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 @@ -188,11 +207,17 @@ // 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 } @@ -294,20 +319,32 @@ // 独立任务 func singleTask(aml *AreaMapList, arg *ArgsFromSdk, groupRule *protomsg.GroupRule, taskId string) bool { var completeFormula string = "" var okSdks string = "" // 记录下触发规则的是yolo还是face 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） flag := transferParameters(groupRule.Rules[j], &areaMap) // 再过其他数据 这步直接得到结果（真或假） 过目标数量 flag,sdk := transferParameters(groupRule.Rules[j], &areaMap) if flag == "true" { okSdks = okSdks + "," + sdk } 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 } okSdks = okSdks + "," + "yolo" } 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) @@ -316,16 +353,18 @@ 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 { @@ -335,7 +374,7 @@ } return false } else { // 去看定时器此时是否走到0，走到0的话返回成功报警 // 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.Index(k, taskId) != -1 { @@ -345,9 +384,24 @@ } } 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}) fmt.Println("本帧数据符合规则") // 取出所有区域内经过过滤后还剩下的人脸，放进结果中 faces := []Face{} for _, areaMap := range aml.areaMapList { if len(areaMap.filterData) > 0 { for _, arg := range areaMap.filterData { faces = append(faces,Face{arg.location,arg.liker}) } } } // 如果对yolo和人脸都报警，那就打两遍标签 if strings.Contains(okSdks,"yolo") { // 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 后加：可能还不够，还需要区分触发报警的对象，后面往es数据库插数据时要用 arg.RuleResult = append(arg.RuleResult, Result{taskId, true,groupRule.GroupId, groupRule.AlarmLevel, groupRule.GroupText, faces}) } if strings.Contains(okSdks,"face") { arg.RuleResult = append(arg.RuleResult, Result{taskId, false,groupRule.GroupId, groupRule.AlarmLevel, groupRule.GroupText, faces}) } return true } else { return false @@ -411,7 +465,6 @@ } } 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) } } } @@ -440,43 +493,92 @@ } } // 冗余拼接一个目标数量大于0 func splice1(am *AreaMap) string { var num int = 0 for _,data := range am.filterData{ if data.isYolo { num++ } } log.Println("看看区域内符合条件的目标数量：----------", num) formula := strconv.Itoa(num) + " " + ">" + "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 { func transferParameters(rule *protomsg.Rule, am *AreaMap) (string,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 即yolo if rule.SdkArgAlias == "targetNum" { // 如果参数是要区域内目标数量 即yolo 人脸不会有数量 //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 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 } args := am.targetNum formula := strconv.Itoa(args) + " " + rule.Operator + " " + rule.SdkArgValue //args := am.targetNum targetNum 已成所有目标的总数量，这里只算yolo的 var num int = 0 for _,data := range am.filterData{ if data.isYolo { num++ } } formula := strconv.Itoa(num) + " " + rule.Operator + " " + rule.SdkArgValue 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)) 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 == "IsStatic" { // 静止算法 if am.isStatic { return "true" return "true","static" } else { return "false" return "false","static" } } else if rule.SdkId == "KeepRight" { // 靠右行算法 if am.keepRight { return "true" return "true","keepRight" } else { return "false" return "false","keepRight" } } 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" return "false","face" } else { return "false" return "false","face" } } 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，但要考虑如何对每一张都报警呢 argValue, err := strconv.ParseFloat(rule.SdkArgValue, 64) if err != nil { log.Println("规则配置的阈值非法") return "false","face" } flag := "false" for _, obj := range am.filterData { if !obj.isYolo { // 人脸数据才过滤相似者 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 obj.liker[index].Score < 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 { index++ } } } } for _,obj2 := range am.filterData { if !obj2.isYolo && len(obj2.liker) > 0 { flag = "true" } } return flag,"face" } } return "" return "","" } func timeRuleResult(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
