# 安播辅助服务程序说明

## 程序运行流程
1. 从`超脑WebAPI` 取出基础信息，基础信息包括
    - 算法信息
    - 平台信息（摄像机信息）
2. 从总控WebAPI获取到相关的`处理规则`
3. 从超脑(也是Redis)获取到监测信息，信息包括
    - 是否带口罩
    - 人员计数等
4. 根据`处理规则`处理获取到的监测信息
5. 将处理过的信息写入到数据库中

## 使用到的地址
1. 超脑基础信息API地址 [apifox](https://apifox.com/apidoc/shared-1f40509b-3aca-4c2c-9d8e-381b986b085a/api-183796683)
2. Redis地址
    - IP：http://172.16.36.80:30000/vos/
    - 端口：32222
    - 密码：Ff1z@TOFr^iwd%Ra
3. 总控数据库
    - SQL Server
        - 数据表：EQM_BJ
        - IP：192.1.3.105
        - 用户名：sa
        - 密码：Qwer1234
    - 达梦数据库
        - 数据表：EQM
        - IP:192.1.2.44
        - 密码：QWERT12345
        - 数据库：EQM_BJ
    - WebApi
        - 地址：http://192.1.3.133:31000/v6/
        - SQL_SERVER EQM_BJ SerID：4c2f9fc91c22dd98331e47af2e2964f4

## 从行业超脑获取基础信息
1. 使用http从行业超脑获取到`算法列表`和`设备列表`
2. 这里使用一个线程单独读取，可能需要定时更新
3. `算法列表`和`设备列表`和`tAction`对应的值，`算法列表`好像只有这三个只有用，读取到后写入到EQM数据库
    |算法列表|设备列表|EQM|
    |:--|:--|:--|
    |ability|ability|ActionId|
    |taskTypeId|taskTypeId|ActionTaskid|
    |muAiName|taskTypeName|ActionName|
4. `设备列表`获取的数据写入到EQM数据库的`tActionCamer`表格中，其对对应的关键字如下
    |设备列表|tActionCamer|
    |:--|:--|
    |deviceId|CamerId|
    |deviceName|CamerName|
    |deviceSerial|CamerSerial|
    |deviceType|CamerType|
    |port|CamerPort|
    |userAccount|CamerUsr|
    |userPWD|CamerPwd|

5. 安播可能会用到的算法
    |编号|算法名称|能力|基础算子|
    |:--|:--|:--|:--|
    |1|人脸识别|facerecognitionstudio|facelib|
    |2|人员计数|mancount|atom-msrcnn|
    |3|违禁物品|contraband|atom-msrcnn|
    |4|玩手机|playPhone|atom-hodet（atom-yolo1）|
    |5|睡岗识别|sleep|atom-yolo（atom-itc）|
    |6|疲劳检测||atom-itc|
    |7|动物识别|animal|atom-msrcnn|
    |8|老鼠识别|mousedetection|atom-yolo1|
    |9|未戴口罩|mask|atom-yolo1|

    
## 从Redis获取数据
1. `Key`的组成：`%d : %s`, `DeviceID`, `算法ID`
2. `算法ID`通过获取摄像头算法列表获取到这个设备的算法编号，关键字是`ability`，存放在EQM数据库的tAction表格的ActionID
3. Redis获取到的是JSON格式的数据，写入`tAlarmInfo`表格，需要根据Redis数据去其他表格获取补充数据，组合好后写入`tAlarmInfo`表格。Redis数据格式如下：
    ```JSON
    {
        "actionDes": "",
        "actionResult": true,
        "alarmId": 73113,
        "beginTime": "2024-09-01T16:52:38.426",
        "channel": 1,
        "classifyId": 64,
        "classifyName": "培训教室-海康",
        "deviceSerial": "172.16.9.31",
        "endTime": "2024-09-01T16:53:38.426",
        "eventTime": "2024-09-01T16:53:08.426",
        "imageInfo": "http://webdav-read.default:80/webdav//GUI/1/PUMPING/2024/09/01//66d42b74e4b02066478c1ace.jpg",
        "isKeyPoint": 0,
        "personList": [],
        "picUrl": "66d42b74e4b02066478c1ace.jpg",
        "taskId": 452,
        "taskName": "夜晚001",
        "bBoxes": [
        {
            "bbox": [
            1692,
            369,
            1791,
            604
            ],
            "colorFlag": 1,
            "conf": [
            "0.03"
            ],
            "label": [
            "未成年人"
            ],
            "match_id": "",
            "status": false
        }
        ]
    }
    ```
4. 补充数据关键字和其对应的EQM库表格
    |关键字|补充表格|所需的数据|
    |:--|:--|:--|
    |channel|tChannel|获取通道信息|
    |CamerId|tRoomCamer|获取到RoomId|
    |RoomId|tRoomInfo|获取到Room信息|

## EQM数据库表格说明
1. `tAction`是算法信息表，从超脑获取到的算法信息写入这个表格
2. `tWorkOnInfo`是人员在岗信息表，也包含人脸信息库
3. `tActionCamer`摄像机ID，和算法ID关联
4. `tFaceUser`用户信息表，读取到超脑返回的用户数据，写入该表
5. `tRuleInfo`报警规则表，区域人员检测（人员计数）会使用到
6. `tWorkOnInfo`人员在岗信息表，主要给客户端同步用的
7. `tPeriod` 报警时段和频道与App对应表
    |标号|App|
    |:--|:--|
    |0x01|人员在岗识别|
    |0x02|违禁物品识别|
    |0x04|区域非法入侵识别|
    |0x08|疲劳检测识别|
    |0x10|区域人员统计|
    |0x20|老鼠识别|
    |0x40|玩手机识别|
    |0x80|未戴口罩识别|
    |0x0100|摔倒识别|

## 启动程序，可能需要从EQM获取的数据
1. `tCamerinfo`获取摄像机信息
2. `tAction`获取算法信息
3. `tPeriod`获取时段详细信息，这里是补充获取摄像机信息
4. `tRoomCamer`获取房间信息，这里是补充获取摄像机信息
5. `tRoomCamer`获取通道信息，这里是补充获取摄像机信息


## 应用各算法的检测逻辑
1. 逻辑详情见[安播辅助提示系统需求文档](https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/20eMKjyp81pbx3nQUAEOAlnGJxAZB1Gv?utm_scene=person_space)
2. 这里不在是一个摄像机一个线程了，而是根据任务分配线程，如违禁物品每个摄像机对应的Action都可以检测，那么每个Redis Key就是一个线程；检测人员在岗需要房间内的多个摄像机联合起来判断，那么这个房间内的整个摄像机都是对应的Action都在一个线程中。
3. 这里以任务分配线程，如人员计数报警

## 报警算法逻辑
### 单个算法-单个摄像机写入EQM数据库报警信息
1. 出现报警时会创建一条报警信息，直接写入到数据库，只有开始时间
2. 根据设置的规定时间继续检测（如违禁品出现10秒才算报警，防止误报警），在规定时间内报警消失，就删除这次报警信息
3. 超过了规定时间，报警消失，更新开始创建的那条信息的结束时间

#### 违禁品检测
1. 违禁品检测一个摄像机一个算法
2. 检测违禁品一般是一个算法只检测一个物品，如果有多个物品，报警只有一条，所有违禁品都消失了，才会结束报警



### 算法需要多个摄像机配合
1. 区域人员计数是一个算法ID，人脸检测是一个算法ID，这两个结合起来，组合成了区域人员检测（人员计数、在岗离岗、非法入侵等）

#### 区域人员检测（区域人员计数）
1. 区域人员计数有几种情况
    - 直播间、导播间各有最小和最大人数
    - 直播间+导播间有最小和最大人数

#### 区域非法入侵
1. 区域非法入侵需要两个算法配合，区域人员检测和人脸识别
2. 区域人员非法入侵有几种情况，这个算法需要
    - 未知人员入侵
    - 人员个数和人脸可以识别的个数不相等
3. 区域人员检测需要判断是否在检测时间段内
4. 一个频率只有一个直播间和一个导播间？

#### 人员在岗识别
1. 需要人脸识别算法
2. 人员在岗主要是给客户端实时信息
3. 创建一个最新的记录在`tWorkOnInfo`表中，不断地更新这条数据的人数和人员信息
4. 如果所有人都离岗了，这条信息的人数就清零
5. 最新的在岗信息清零后，人员回来，就重新创建一条新的数据

#### 直播间-离岗在岗报警