插入个体静止数据时插入目标

panlei

2019-11-19 c965b5f040dab6542bb3b6e217165fbe1c02c146

 ruleserver/personTrack.go

@@ -12,10 +12,10 @@
var lock = sync.RWMutex{}

type PersonTrack struct {
   Faces []*Face // 人脸的数组  改为数量
   Objs []*Obj // 人脸的数组
   Yolo  int     // yolo对象的id数组 改为数量
}
type Face struct {
type Obj struct {
   Id    uint64
   Score float32
}
@@ -27,7 +27,6 @@
   logger.Debug("+++++++++++++++++++++人脸追踪开始+++++++++++++++摄像机id为：", msg.Cid, "---缓存池为：", TrackPond)
   for _, sdkinfo := range msg.Tasklab.Sdkinfos { // 遍历各算法的sdkData
      if sdkinfo.Sdktype == "FaceDetect" { // 人脸检测
         logger.Info("数据长度为：", len(sdkinfo.Sdkdata))
         if len(sdkinfo.Sdkdata) > 1 {
            num = 25
            FaceIsInPond(msg.Cid, sdkinfo)
@@ -39,11 +38,11 @@
               if TrackPond[msg.Cid] != nil {
                  logger.Info("如果不为空：", TrackPond[msg.Cid])
                  lock.Lock()
                  TrackPond[msg.Cid].Faces = nil
                  TrackPond[msg.Cid].Objs = nil
                  lock.Unlock()
               } else {
                  lock.Lock()
                  TrackPond[msg.Cid] = &PersonTrack{Faces: nil}
                  TrackPond[msg.Cid] = &PersonTrack{Objs: nil}
                  lock.Unlock()
                  logger.Info("如果为空：", TrackPond[msg.Cid])
               }
@@ -128,8 +127,8 @@
// 过滤掉那些已在缓存中且分值更低的人脸，更新缓存（没有的加上，分值更新为更高的，多的删除）
func FaceIsInPond(cameraId string, sdkinfor *protomsg.SdkmsgWithTask) {
   if TrackPond[cameraId] != nil {
      logger.Info("----马前炮：", TrackPond[cameraId], "=====", len(TrackPond[cameraId].Faces))
      for _, face := range TrackPond[cameraId].Faces {
      logger.Info("----马前炮：", TrackPond[cameraId], "=====", len(TrackPond[cameraId].Objs))
      for _, face := range TrackPond[cameraId].Objs {
         logger.Info("缓存中存储的face数据：", face.Id, face.Score)
      }
      faceParam := protomsg.ParamFacePos{}
@@ -147,7 +146,7 @@
      }
      for i := 0; i < len(faceParam.Faces); {
         faceFlag := false
         for _, val := range TrackPond[cameraId].Faces {
         for _, val := range TrackPond[cameraId].Objs {
            if faceParam.Faces[i].Pos.FaceID == val.Id && faceParam.Faces[i].Pos.FAngle.Confidence <= val.Score { // 在池子里并且分值更低，是要抛弃的数据
               faceFlag = true
               //return "true"
@@ -165,7 +164,7 @@
         }
         if !faceFlag { // 此人脸不在池子中
            logger.Info("此人脸不在池子中，往池子中添加数据更新缓存")
            TrackPond[cameraId].Faces = append(TrackPond[cameraId].Faces, &Face{faceParam.Faces[i].Pos.FaceID, faceParam.Faces[i].Pos.FAngle.Confidence})
            TrackPond[cameraId].Objs = append(TrackPond[cameraId].Objs, &Obj{faceParam.Faces[i].Pos.FaceID, faceParam.Faces[i].Pos.FAngle.Confidence})
            i++
         }
      }
@@ -179,10 +178,10 @@
         logger.Error("人脸序列化错误", err)
      }
      // 反向循环 ，看那些缓存有而数据没有的就删除数据更新缓存
      for i := 0; i < len(TrackPond[cameraId].Faces); {
      for i := 0; i < len(TrackPond[cameraId].Objs); {
         flag := false
         for _, temp := range facesTemp {
            if TrackPond[cameraId].Faces[i].Id == temp.Pos.FaceID {
            if TrackPond[cameraId].Objs[i].Id == temp.Pos.FaceID {
               flag = true
            }
         }
@@ -192,13 +191,13 @@
            // 此数据在缓存中但不在来的数据帧中，删除此数据更新缓存
            logger.Info("删除池子中的数据更新缓存")
            lock.Lock()
            TrackPond[cameraId].Faces = append(TrackPond[cameraId].Faces[:i], TrackPond[cameraId].Faces[i+1:]...)
            TrackPond[cameraId].Objs = append(TrackPond[cameraId].Objs[:i], TrackPond[cameraId].Objs[i+1:]...)
            lock.Unlock()
         }
      }
   } else {
      lock.Lock()
      TrackPond[cameraId] = &PersonTrack{Faces: nil}
      TrackPond[cameraId] = &PersonTrack{Objs: nil}
      lock.Unlock()
   }
}