派生自 ruleprocess
ruleserver/ruleToformula.go
@@ -2,7 +2,7 @@ import ( "encoding/json" "fmt" "github.com/gogo/protobuf/proto" "ruleprocess/cache" "ruleprocess/logger" "sort" @@ -10,6 +10,7 @@ "strings" "time" bigCache "basic.com/pubsub/cache.git" "basic.com/pubsub/protomsg.git" "github.com/knetic/govaluate" ) @@ -63,6 +64,7 @@ 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 SdkName string Feature []byte ThftRes protomsg.ThftResult Liker []*protomsg.Baseinfo } @@ -98,7 +100,7 @@ IsYolo bool // 是否是yolo数据 SdkName string ThftRes protomsg.ThftResult Liker []*protomsg.Baseinfo // 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 Feature []byte } // 每个算法对于当前帧画面自己提取的数据 @@ -162,7 +164,7 @@ func GetPolygons(cameraId string) []protomsg.CameraPolygon { //var api dbapi.CameraApi //data := api.FindAllPolygons() ////fmt.Println("查到的所有区域：", data) ////logger.Info("查到的所有区域：", data) //// 根据id从map中拿到区域 var cameraPolygons []protomsg.CameraPolygon //for _, item := range data { @@ -228,13 +230,50 @@ } } } func Compare(args *SdkDatas, groupRule *protomsg.GroupRule) { compareFlag := false // 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"{ if groupRule.Rules[j].SdkArgAlias == "对比底库" { compareFlag = true } } } if compareFlag { logger.Info("配置了对比底库参数") }else { logger.Info("没有配置对比底库参数") } for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ { if groupRule.Rules[j].SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a972" && groupRule.Rules[j].SdkArgAlias == "对比底库"{ for _, sdkData := range args.Sdkdata { if sdkData.SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a97e" { // 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 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 { bytes := bigCache.Getdbpersonmsg(string(arg.Feature),true) binfos := protomsg.Binfos{} proto.Unmarshal(bytes,&binfos) arg.Liker = binfos.Infos logger.Info("-------------------成功给liker赋值：",arg.Liker) } } } } } } } } func RunRule(args *SdkDatas, groupRule *protomsg.GroupRule, taskId string) bool { defer func() { if err := recover(); err != nil { fmt.Println("比对规则有误", err.(string)) logger.Error("比对规则有误", err.(string)) } }() logger.Info("+++++++++++规则开始运行+++++++++++++++++当前规则--：", (*groupRule).GroupText) logger.Info("+++++++++++规则开始运行+++++++++++++++++当前规则--：", *groupRule) Compare(args,groupRule) resultSplice := []*LittleRuleResult{} // 先过完条件规则 for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ { @@ -316,7 +355,7 @@ 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 @@ -331,7 +370,7 @@ // 配了人脸的算法才把人脸的数据甩出来打标签 flag11 := 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-5c1c3278a971" { if groupRule.Rules[j].SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a97e" || groupRule.Rules[j].SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a972" { flag11 = true } } @@ -349,7 +388,7 @@ } } if flag { fmt.Println("___________________________________________________________________________终于走完万里长征") logger.Warn("___________________________________________________________________________终于走完万里长征") // 如果成功了我应该找到规则中涉及到的sdk，记录下他们的sdkname sdkName := "" for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ { @@ -397,7 +436,7 @@ func putFaceToResult(rule *protomsg.Rule, am *AreaMap) []Arg { faces := []Arg{} if rule.SdkId == am.sdkId && rule.SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a97e" || rule.SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a971" { if rule.SdkId == am.sdkId && rule.SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a97e" || rule.SdkId == "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a972" { if len(am.filterData) > 0 { for _, data := range am.filterData { faces = append(faces, data) @@ -410,7 +449,7 @@ func putYolosToResult(rule *protomsg.Rule, am *AreaMap) []Rect { locations := []Rect{} if rule.SdkId == am.sdkId && rule.SdkId != "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a97e" && rule.SdkId != "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a971" { if rule.SdkId == am.sdkId && rule.SdkId != "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a97e" && rule.SdkId != "812b674b-2375-4589-919a-5c1c3278a972" { if len(am.filterData) > 0 { for _, data := range am.filterData { locations = append(locations, data.Location) @@ -443,7 +482,7 @@ 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.SdkName, obj.ThftRes, obj.Liker} arg1 := Arg{obj.Score, PgsInterPercent(areaPoints, obj.Rects, widthScale, heigthScale), float64(obj.Rects.Width * obj.Rects.Height), obj.IsYolo, obj.Rects, obj.SdkName, 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) @@ -468,7 +507,7 @@ } else { err := json.Unmarshal([]byte(areaPoints), &pts) if err != nil { fmt.Println("json.Unmarshal错误", err) logger.Error("json.Unmarshal错误", err) panic("序列化坐标异常，程序退出") } } @@ -481,7 +520,7 @@ // 第一步查出跟这个摄像机相关的group_id(大规则) //var api dbapi.CameraTaskArgsApi // ////fmt.Println("所有规则:", all) ////logger.Info("所有规则:", all) //var taskArgs []*protomsg.TaskGroupArgs //for _, camArg := range all { // if camArg.CameraId == cameraId { @@ -508,7 +547,7 @@ timeEle := TimeElement{N: 3, InitN: 3, GroupId: groupRule.GroupId} // 扔进去一个定时器元素 //TimeEleList = make(map[string]timeElement) TimeEleList[groupRule.GroupId] = &timeEle // 定时器元素以规则组id为键 fmt.Println("---------------------------------------------联动任务创建了计数器并且计数器集合为：", TimeEleList) logger.Info("---------------------------------------------联动任务创建了计数器并且计数器集合为：", TimeEleList) // 得出这组完整规则里涉及到几个摄像机，决定着数组里有几个结构体,去重添加方式 for j := 0; j < len(groupRule.Rules); j++ { var flag1 bool = true @@ -525,7 +564,7 @@ // 往数组里赋值 isOk := RunRule(args, groupRule, taskId) if isOk { fmt.Println("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") 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 // 往联动任务的结果数组里放值或更新 for _, va := range timeEle.RuleResults { @@ -575,10 +614,10 @@ } } } else { fmt.Println("数组不圆满不打标签") logger.Warn("数组不圆满不打标签") } } else { // 没有报警， fmt.Println("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false") 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false") // 所以也要去结果数组里放值或更新 for _, va := range timeEle.RuleResults { if args.CameraId != "" && va.CameraId == args.CameraId { // arg.CameraId 随便找一个数据 @@ -591,23 +630,24 @@ // 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 logger.Error("规则的算法id和区域的算法id：",rule.SdkId,"===",am.sdkId) 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" { 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 { logger.Info("规则配置的阈值非法") logger.Error("规则配置的阈值非法") return LittleRuleResult{am.sdkName, rule.RuleWithPre + "" + "false", rule.Sort} } flag := "false" 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 { @@ -735,7 +775,7 @@ for k, _ := range TimeEleList { if k == am.taskId+" "+am.sdkId+" "+am.areaId { flag = false // 有就置为false fmt.Println("有这个定时器，不再创建了：") logger.Info("有这个定时器，不再创建了：") } } @@ -744,7 +784,7 @@ timeEle := TimeElement{N: timeLength, InitN: timeLength} // 扔进去一个定时器元素 //TimeEleList = make(map[string]timeElement) TimeEleList[am.taskId+" "+am.sdkId+" "+am.areaId] = &timeEle // 定时器元素以摄像机id拼接区域id为键 fmt.Println("创建了计数器并且计数器集合为：", TimeEleList) logger.Info("创建了计数器并且计数器集合为：", TimeEleList) } } } @@ -769,7 +809,7 @@ func transferParameters(rule *protomsg.Rule, am *AreaMap) LittleRuleResult { if rule.SdkId == am.sdkId && 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 人脸不会有数量 //fmt.Println("得出结果阶段", "比较的规则是：", rule) //logger.Info("得出结果阶段", "比较的规则是：", rule) if rule.Operator == "" { return LittleRuleResult{am.sdkName, strconv.Itoa(am.targetNum) + "" + rule.RuleWithPre, rule.Sort} // 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 } @@ -806,12 +846,12 @@ if rule.SdkArgAlias == "time_rule" { // 判断是否符合时间规则 logger.Info("----------当前时间规则：---------", rule) // 根据放值字段里存的时间规则的id去另一个表里查需要比对的时间段（比如当前时间是周三，应根据区域id查出其周三的几个布防时间段，数组） //fmt.Println("时间规则的测试") //logger.Info("时间规则的测试") now := time.Now() index := getIndexOfWeek(now.Weekday().String()) timeList := GetTimeById(rule.SdkArgValue, index) logger.Info("当天的时间段集合：----------", timeList) //fmt.Println("从数据库中查出的时间规则：", timeList) //logger.Info("从数据库中查出的时间规则：", timeList) // 判断图片数据的时间是否符合当前规则 在一个即为true，全不在为false if rule.Operator == "satisfy" || rule.Operator == "==" { // 满足所选的时间规则 @@ -824,7 +864,7 @@ formula1 := "'" + timeSlot.End + "'" + ">" + "'" + am.time + "'" expression1, _ := govaluate.NewEvaluableExpression(formula1) // 得到数学公式 result1, _ := expression1.Evaluate(nil) // 得到数学公式的结果 //fmt.Println("看看这两尊大神", result, result1) //logger.Info("看看这两尊大神", result, result1) if result.(bool) && result1.(bool) { flag = "true" break
