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panlei

2019-07-29 d5849806de2339beaec4216ede8ffbbf803e6f19

 ruleserver/personTrack.go

@@ -17,25 +17,31 @@
   Score float32
}

var num int = 5
// 检查是否前后两次的数据id是否完全相同（人脸和yolo）     改为直接检查数量是否一致
func IsSame(msg *protomsg.SdkMessage) {
   logger.Debug("+++++++++++++++++++++追踪开始+++++++++++++++摄像机id为：", msg.Cid)
   logger.Debug("---------------------缓存池--------------------------：", TrackPond)
   logger.Debug("+++++++++++++++++++++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 = 5
            FaceIsInPond(msg.Cid, sdkinfo)
         } else {
            if TrackPond[msg.Cid] != nil {
               logger.Info("如果不为空：", TrackPond[msg.Cid])
               TrackPond[msg.Cid].Faces = nil
            if num > 0 { // 连续num次没有数据才算是没有数据，不然只算作丢帧
               logger.Info("我认为你只是丢帧了,此时的num值为：",num)
               num--
            } else {
               TrackPond[msg.Cid] = &PersonTrack{Faces: nil}
               logger.Info("如果为空：", TrackPond[msg.Cid])
               if TrackPond[msg.Cid] != nil {
                  logger.Info("如果不为空：", TrackPond[msg.Cid])
                  TrackPond[msg.Cid].Faces = nil
               } else {
                  TrackPond[msg.Cid] = &PersonTrack{Faces: nil}
                  logger.Info("如果为空：", TrackPond[msg.Cid])
               }
               logger.Info("摄像机:" + msg.Cid + "-没有人脸，被重置为空")
               continue
            }
            logger.Info("摄像机:" + msg.Cid + "-没有人脸，被重置为空")
            continue
         }
      }
      if sdkinfo.Sdktype == "Yolo" {
@@ -105,12 +111,12 @@
               faceFlag = true
               //return "true"
               faceParam.Faces = append(faceParam.Faces[:i], faceParam.Faces[i+1:]...)
               logger.Info("此数据由于在池子中且分值更低，是要被抛弃的数据")
               logger.Info("分值为：",faceParam.Faces[i].Pos.FAngle.Confidence,"--缓存的分值为：",val.Score,"此数据由于在池子中且分值更低，是要被抛弃的数据")
               break
            }
            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高，更新缓存
            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高，更新缓存
               faceFlag = true
               logger.Info("分值由", val.Score, "更新为：", faceParam.Faces[i].Pos.FAngle.Confidence,"此数据由于在池子中且分值更低，是要被传递下去的数据")
               logger.Info("分值由", val.Score, "更新为：", faceParam.Faces[i].Pos.FAngle.Confidence, "此数据由于在池子中且分值更高，是要被传递下去的数据")
               val.Score = faceParam.Faces[i].Pos.FAngle.Confidence
            }
         }
@@ -120,7 +126,13 @@
            i++
         }
      }
      // 反向循环 ，看那些缓存有而数据没有的
      logger.Info("反序列化重新装配之前人脸的个数：",len(faceParam.Faces))
      sdkinfor.Sdkdata, err = proto.Marshal(&faceParam)
      if err != nil {
         logger.Error("yolo序列化错误", err)
      }
      logger.Info("跟之前相同，清空yolo数据")
      // 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); {
         flag := false
         for _, temp := range facesTemp {