web初步版本一，基于一通道一线程上进行修改

config.yaml

@@ -36,6 +36,7 @@ cap_sleep_time: 120 #5分钟
 buffer_len: 100  #分析后画面缓冲区帧数 -- 可以与验证帧率结合确定缓冲区大小
 RESET_INTERVAL : 100000 #帧数重置上限
 frame_rate : 20 #帧率参考值 -- 后续作用主要基于verify_rate进行帧率控制
-verify_rate : 10 #验证帧率--- 也就是视频输出的帧率
+verify_rate : 8 #验证帧率--- 也就是视频输出的帧率
 warn_video_path: /mnt/zfbox/model/warn/
 warn_interval: 120 #报警间隔--单位秒
+q_size : 30 #线程队列对长度

core/ChannelManager.py

@@ -4,19 +4,72 @@ import numpy as np
 import time
 import copy
 import queue
+import cv2
+from datetime import datetime, timedelta
+from myutils.ConfigManager import myCongif
+from core.WarnManager import WarnData
+from myutils.MyLogger_logger import LogHandler
 
+#--2024-7-12调整规则，一个视频通道只允许配置一个算法模型，一个算法模型可以配置给多路通道
 class ChannelData:
-    def __init__(self, str_url, int_type, bool_run, deque_length,icount_max):
+    def __init__(self, channel_id,str_url, int_type, bool_run, deque_length,icount_max):
+        self.channel_id = channel_id
         self.str_url = str_url  #视频源地址
         self.int_type = int_type  #视频源类型，0-usb,1-rtsp,2-hksdk
         self.bool_run = bool_run  #线程运行标识
-        self.deque_frame = deque(maxlen=deque_length)
-        self.last_frame = None  # 保存图片数据
-        self.frame_queue = queue.Queue(maxsize=1)
-        self.counter = 0  #帧序列号--保存报警录像使用
-        self.icount_max = icount_max #帧序列号上限
-        self.lock = threading.RLock()  # 用于保证线程安全
+        self.bModel = False #该通道是否有模型标识
+        self.frame_interval = 1.0 / int(myCongif.get_data("verify_rate"))
+        self.mylogger = LogHandler().get_logger("ChannelData")
+        #通道-模型推理输入数据
+        self.cap = None
+        self.in_check_area = None
+        self.in_polygon = None
+        self.last_frame_time = time.time()
+        self.preimg_q = queue.Queue(maxsize=myCongif.get_data("q_size")) #这是预处理后的图片--模型推理使用
+        self.img_q = queue.Queue(maxsize=myCongif.get_data("q_size"))  # 原图-后处理使用
 
+        #图片的缩放比例
+        self.cale_ratio = None
+        self.pad_size = None
+        self.schedule = None  # 布放计划
+        self.result = None  # 结果记录
+        self.proportion = None #报警占比
+        self.warn_save_count = 0 #保存录像的最新帧初始化为0
+        self.model_name = None #关联模型的名字
+        self.warn_last_time = time.time()
+
+        #通道-模型推理数据
+        self.last_infer_time = time.time()
+        self.infer_img_q = queue.Queue(maxsize=myCongif.get_data("q_size"))  # 原图-后处理使用
+
+        #通道-模型推理输出数据
+        self.last_out_time = time.time()
+        self.output_q = queue.Queue(maxsize=myCongif.get_data("q_size"))
+        self.deque_frame = deque(maxlen=deque_length)   #推理后的缓冲区数据
+        self.counter = 0  # 帧序列号--保存报警录像使用
+        self.icount_max = icount_max  # 帧序列号上限
+        self.last_frame = None  # 保存图片数据 方案一
+        self.frame_queue = queue.Queue(maxsize=1)   #保持图片数据 方案二
+        self.lock = threading.RLock()  # 用于保证线程安全 -- 输出数据锁
+        self.mMM = None     #ModelManager实例对象
+
+    def __del__(self):
+        self.cap.release()  #停止视频采集线程
+
+    def cleardata(self):    #清理数据
+        pass
+
+    '''输入数据相关函数'''
+    def set_in_data(self,in_check_area,in_polygon):
+        self.in_check_area = in_check_area
+        self.in_polygon = in_polygon
+
+    def set_in_cale_ratio(self,cale_ratio,pad_size):
+        if self.cale_ratio is None:
+            self.cale_ratio = cale_ratio
+            self.pad_size = pad_size
+
+    '''输出数据相关函数'''
     #添加一帧图片
     def add_deque(self, value):
         self.deque_frame.append(value)  #deque 满了以后会把前面的数据移除
@@ -27,26 +80,37 @@ class ChannelData:
 
     #获取最后一帧图片
     def get_last_frame(self):
-        with self.lock:
-            frame = self.last_frame
+        if self.bModel:
+            #print("取画面")
+            # with self.lock:
+            #     frame = self.last_frame
+            if not self.frame_queue.empty():
+                return self.frame_queue.get()
+            else:
+                return None
+        else:
+            ret,img = self.cap.read()
+            if not ret:
+                return None
+            #img_bgr_ndarray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)
+            # 在线程里面完成应该可以减少网页端处理时间
+            ret, frame_bgr_webp = cv2.imencode('.jpg', img)
+            if not ret:
+                frame = None
+            else:
+                frame = frame_bgr_webp.tobytes()
         return frame
-        # if not self.frame_queue.empty():
-        #     return self.frame_queue.get()
-        # else:
-        #     return None
-
 
     def update_last_frame(self,buffer):
         if buffer:
-            with self.lock:
-                self.last_frame = None
-                self.last_frame = buffer
-            # if not self.frame_queue.full():
-            #     self.frame_queue.put(buffer)
-            # else:
-            #     self.frame_queue.get()  # 丢弃最旧的帧
-            #     self.frame_queue.put(buffer)
-
+            # with self.lock:
+            #     self.last_frame = None
+            #     self.last_frame = buffer
+            if not self.frame_queue.full():
+                self.frame_queue.put(buffer)
+            else:
+                self.frame_queue.get()  # 丢弃最旧的帧
+                self.frame_queue.put(buffer)
 
     #帧序列号自增 一个线程中处理，不用加锁
     def increment_counter(self):
@@ -68,6 +132,145 @@ class ChannelData:
     def stop_run(self):
         self.bool_run = False
 
+    def th_sleep(self,frame_interval,last_time):
+        # 控制帧率 -- 推理帧率必须所有模型一致，若模型推理耗时一致，该方案还算可以。
+        current_time = time.time()
+        elapsed_time = current_time - last_time
+        if elapsed_time < frame_interval:
+            time.sleep(frame_interval - elapsed_time)  # 若小于间隔时间则休眠
+
+    def is_in_schedule(self):
+        '''判断当前时间是否在该通道的工作计划时间内'''
+        # 验证检测计划，是否在布防时间内
+        now = datetime.now()  # 获取当前日期和时间
+        weekday = now.weekday()  # 获取星期几，星期一是0，星期天是6
+        hour = now.hour
+        if self.schedule[weekday][hour] == 1:  # 不在计划则不进行验证，直接返回图片
+            return 0
+        else:
+            next_hour = (now + timedelta(hours=1)).replace(minute=0, second=0, microsecond=0)
+            seconds_until_next_hour = (next_hour - now).seconds
+            return seconds_until_next_hour
+
+    def th_prework(self,model):
+        last_pre_time = time.time()
+        while self.bool_run:
+            #start_do_time = time.time()
+            # 控制帧率 -- 推理帧率必须所有模型一致，
+            self.th_sleep(self.frame_interval, last_pre_time)
+            last_pre_time = time.time()
+            #判断是否在布防计划内
+            sleep_time = self.is_in_schedule()
+            if sleep_time == 0:   #判断是否工作计划内-- 后来判断下是否推理和后处理线程需要休眠
+                self.bModel = True
+            else:
+                self.bModel = False
+                time.sleep(sleep_time)  #工作计划以小时为单位，休息到该小时结束
+                continue
+            # 读取图片进行推理
+            ret, img = self.cap.read()
+            if not ret:
+                continue
+            #img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)      #这个要确认下什么模式输入进预处理 #？
+            preimg,scale_ratio, pad_size = model.prework(img)  #子类实现-根据每个模型的需要进行预处理
+            if not self.preimg_q.full():
+                self.preimg_q.put(preimg)
+                self.img_q.put(img)
+                self.set_in_cale_ratio(scale_ratio, pad_size)
+            else:
+                self.mylogger.debug("preimg_q--预处理队列满了！ infer线程处理过慢！")
+            #end_do_time = time.time()
+            # # 计算执行时间（秒）
+            # execution_time = end_do_time - start_do_time
+            # # 输出执行时间
+            # print(f"预处理代码执行时间为：{execution_time:.6f} 秒")
+
+    def th_postwork(self,model):
+        warn_interval = int(myCongif.get_data("warn_interval"))
+        last_out_time = time.time()
+        while self.bool_run:
+            #do_strat_time = time.time()
+            # # 控制帧率 ，
+            # self.th_sleep(self.frame_interval, last_out_time)
+            # last_out_time = time.time()
+            #执行后处理
+            output = self.output_q.get()#为空时会阻塞在get
+            img = self.infer_img_q.get()
+            # 子类实现--具体的报警逻辑
+            filtered_pred_all, bwarn, warn_text = model.postwork(img, output, self.in_check_area,self.in_polygon,
+                                                                 self.cale_ratio,self.pad_size)
+            # img的修改应该在原内存空间修改的
+            self.result.pop(0)  # 先把最早的结果推出数组，保障结果数组定长
+            if bwarn:
+                # 绘制报警文本
+                #cv2.putText(img, warn_text, (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
+                self.result.append(1)
+            else:  # 没有产生报警也需要记录，统一计算占比
+                self.result.append(0)
+
+            # 在线程里面完成应该可以减少网页端处理时间
+            ret, frame_bgr_webp = cv2.imencode('.jpg', img)
+            if not ret:
+                buffer_bgr_webp = None
+            else:
+                buffer_bgr_webp = frame_bgr_webp.tobytes()
+
+            # 分析图片放入内存中
+            self.add_deque(img)
+            self.increment_counter()  # 帧序列加一
+            # 一直更新最新帧,提供网页端显示
+            self.update_last_frame(buffer_bgr_webp)
+            # print(f"{channel_id}--Frame updated at:",time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))
+            if bwarn:
+                count_one = float(sum(self.result))  # 1,0 把1累加的和就是1的数量
+                ratio_of_ones = count_one / len(self.result)
+                # self.logger.debug(result)
+                if ratio_of_ones >= self.proportion:  # 触发报警
+                    # 基于时间间隔判断
+                    current_time = time.time()
+                    elapsed_time = current_time - self.warn_last_time
+                    if elapsed_time < warn_interval:
+                        continue
+                    self.warn_last_time = current_time
+                    # 处理报警
+                    warn_data = WarnData()
+                    warn_data.model_name = self.model_name
+                    warn_data.warn_text = warn_text
+                    warn_data.img_buffer = self.copy_deque() #深度复制缓冲区
+                    warn_data.width = self.cap.width
+                    warn_data.height = self.cap.height
+                    warn_data.channel_id = self.channel_id
+                    self.mMM.add_warm_data(warn_data)
+                    # model_name = self.model_name
+                    # w_s_count = self.warn_save_count  # 上次保存的缓冲帧序号
+                    # buffer_count = self.get_counter()
+                    # # 线程？
+                    # self.mMM.save_warn(model_name, w_s_count, buffer_count, self.copy_deque(),
+                    #                    self.cap.width, self.cap.height, self.channel_id,
+                    #                    self.mMM.FPS, self.mMM.fourcc)
+                    # self.mMM.send_warn()
+                    # # 更新帧序列号
+                    # self.warn_save_count = buffer_count
+                    # 结果记录要清空
+                    for i in range(len(self.result)):
+                        self.result[i] = 0
+
+            # do_end_time = time.time()
+            # # 计算执行时间（秒）
+            # execution_time = do_end_time - do_strat_time
+            # # 输出执行时间
+            # print(f"*************************************后处理代码执行时间为：{execution_time:.6f} 秒")
+
+
+    #执行预和后处理线程，每个通道一个
+    def start_channel_thread(self,mMM,model):
+        self.mMM = mMM
+        th_pre = threading.Thread(target=self.th_prework, args=(model,))  # 一个视频通道一个线程，线程句柄暂时部保留
+        th_pre.start()
+
+        th_post = threading.Thread(target=self.th_postwork,args=(model,))  # 一个视频通道一个线程，线程句柄暂时部保留
+        th_post.start()
+
 
 class ChannelManager:
     def __init__(self):
@@ -80,7 +283,9 @@ class ChannelManager:
             if channel_id in self.channels:     #若已经有数据，先删除后再增加
                 self.channels[channel_id].clear()  # 手动清理资源
                 del self.channels[channel_id]
-            self.channels[channel_id] = ChannelData(str_url, int_type, bool_run, deque_length,icount_max)
+            ch_data = ChannelData(channel_id,str_url, int_type, bool_run, deque_length,icount_max)
+            self.channels[channel_id] = ch_data
+            return ch_data
 
     #删除节点
     def delete_channel(self, channel_id):

core/ModelManager.py

@@ -16,6 +16,7 @@ from myutils.ConfigManager import myCongif
 from model.plugins.ModelBase import ModelBase
 from core.ChannelManager import ChannelManager
 from core.ACLModelManager import ACLModeManger
+from core.WarnManager import WarnManager
 from PIL import Image
 
 
@@ -25,7 +26,11 @@ class VideoCaptureWithFPS:
         self.source = source
         self.width = None
         self.height = None
-        self.cap = cv2.VideoCapture(self.source)
+        #GStreamer
+        rtsp_stream = f"rtspsrc location={self.source} ! decodebin ! videoconvert ! appsink"
+        self.cap = cv2.VideoCapture(rtsp_stream, cv2.CAP_GSTREAMER)
+        #opencv
+        #self.cap = cv2.VideoCapture(self.source)
         if self.cap.isOpened(): #若没有打开成功，在读取画面的时候，已有判断和处理   -- 这里也要检查下内存的释放情况
             self.width = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
             self.height = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
@@ -43,7 +48,10 @@ class VideoCaptureWithFPS:
     def update(self):
         icount = 0
         while self.running:
+            #start_time = time.time()
             ret, frame = self.cap.read()
+            # end_time = time.time()
+            # print(f"read()耗时：{(end_time-start_time):.6f}")
             if not ret:
                 icount += 1
                 if icount > 5: #重连
@@ -57,7 +65,8 @@ class VideoCaptureWithFPS:
                             self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) / float(myCongif.get_data("verify_rate")))  # 向上取整。
                         icount = 0
                     else:
-                        time.sleep(1)
+                        print(f"{self.source}视频流，将于5分钟后重连！")
+                        time.sleep(myCongif.get_data("cap_sleep_time"))
                 continue
             #resized_frame = cv2.resize(frame, (int(self.width / 2), int(self.height / 2)))
             with self.read_lock:
@@ -74,6 +83,7 @@ class VideoCaptureWithFPS:
     def read(self):
         with self.read_lock:
             frame = self.frame.copy() if self.frame is not None else None
+        #frame = self.frame
         if frame is not None:
             return True, frame
         else:
@@ -99,16 +109,17 @@ class ModelManager:
         #self.buflen = myCongif.get_data("buffer_len")
         self.icout_max = myCongif.get_data("RESET_INTERVAL")    #跟视频帧序用一个变量
         self.frame_rate = myCongif.get_data("frame_rate")
-        self.frame_interval = 1.0 / int(myCongif.get_data("verify_rate"))
-        #保存视频相关内容
-        self.FPS = myCongif.get_data("verify_rate")  # 视频帧率--是否能实现动态帧率
-        self.fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')  # 使用 mp4 编码
+
         #基于模型运行环境进行相应初始化工作
         self.model_platform = myCongif.get_data("model_platform")
         self.device_id = myCongif.get_data("device_id")
-        # acl初始化 -- 一个线程一个 -- 需要验证
+        # acl资源初始化
         if self.model_platform == "acl":
             ACLModeManger.init_acl(self.device_id)  #acl -- 全程序初始化
+            self.model_dic = {} #model_id model
+        #报警处理线程-全进程独立一个线程处理
+        self.warnM = None
+
 
     def __del__(self):
         self.logger.debug("释放资源")
@@ -140,7 +151,7 @@ class ModelManager:
                 return None
             module = importlib.util.module_from_spec(module_spec)
             module_spec.loader.exec_module(module)
-            md = getattr(module, "Model")(model_path,threshold)   #实例化类
+            md = getattr(module, "Model")(model_path,self,threshold)   #实例化Model
             if not isinstance(md, ModelBase):
                 self.logger.error("{} not zf_model".format(md))
                 return None
@@ -199,269 +210,89 @@ class ModelManager:
     def set_last_img(self,):
         pass
 
-    def verify(self,frame,myModle_list,myModle_data,channel_id,schedule_list,result_list,isdraw=1):
-        '''验证执行主函数，实现遍历通道关联的模型，调用对应模型执行验证，模型文件遍历执行'''
-        img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
-        #img = np.ascontiguousarray(img, dtype=np.float32) / 255.0  # 转换为内存连续存储的数组 --该函数可以待定下是不是所有模型都可以做
-        # img = frame.to_ndarray(format="bgr24")
-        #img = frame
-        # 使用 模型 进行目标检测
-        i_warn_count = 0 #报警标签
-        #isverify = False
-        for i in range(len(myModle_list)):  # 遍历通道关联的算法进行检测，若不控制模型数量，有可能需要考虑多线程执行。
-            model = myModle_list[i]
-            data = myModle_data[i]
-            schedule = schedule_list[i]
-            result = result_list[i]
-            #验证检测计划，是否在布防时间内
-            now = datetime.datetime.now()   # 获取当前日期和时间
-            weekday = now.weekday() # 获取星期几，星期一是0，星期天是6
-            hour = now.hour
-            result.pop(0)  # 保障结果数组定长 --先把最早的结果推出数组
-            if schedule[weekday][hour] == 1:    #不在计划则不进行验证，直接返回图片
-                # 调用模型，进行检测，model是动态加载的，具体的判断标准由模型内执行 ---- *********
-                #isverify = True
-                detections, bwarn, warntext = model.verify(img, data,isdraw)  #****************重要
-                # 对识别结果要部要进行处理
-                if bwarn:  # 整个识别有产生报警
-                    #根据模型设定的时间和占比判断是否
-                    # 绘制报警文本
-                    cv2.putText(img, 'Intruder detected!', (50, (i_warn_count + 1) * 50),
-                                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
-                    i_warn_count += 1
-                    result.append(1)     #要验证数组修改，是地址修改吗？
-                else: #没有产生报警也需要记录，统一计算占比
-                    result.append(0)
-            else:
-                result.append(0)
-        # if not isverify: #没做处理，直接返回的，需要控制下帧率，太快读取没有意义。 --2024-7-5 取消休眠，帧率控制在dowork_thread完成
-        #     time.sleep(1.0/self.frame_rate) #给个默认帧率，不超过30帧，---若经过模型计算，CPU下单模型也就12帧这样
-
-        # 将检测结果图像转换为帧--暂时用不到AVFrame--2024-7-5
-        # new_frame_rgb_avframe = av.VideoFrame.from_ndarray(img, format="rgb24")  # AVFrame
-        # new_frame_rgb_avframe.pts = None  # 添加此行确保有pts属性
-
-        # if isinstance(img, np.ndarray): -- 留个纪念
-        #处理完的图片后返回-bgr模式
-        img_bgr_ndarray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)
-        # 将检查结果转换为WebP格式图片 --在线程里面完成应该可以减少网页端处理时间
-        ret,frame_bgr_webp=cv2.imencode('.jpg', img_bgr_ndarray)
-        if not ret:
-            buffer_bgr_webp = None
-        else:
-            buffer_bgr_webp = frame_bgr_webp.tobytes()
-        return buffer_bgr_webp,img_bgr_ndarray
-
-
-    def dowork_thread(self,channel_id):
-        '''一个通道一个线程，关联的模型在一个线程检测,局部变量都是一个通道独有'''
-        channel_data = self.verify_list.get_channel(channel_id)     #是对ChannelData 对象的引用
-        context = None
-        # 线程ACL初始化
-        if self.model_platform == "acl":  # ACL线程中初始化内容
-            context = ACLModeManger.th_inti_acl(self.device_id)
+    def start_model_thread(self,channel_id): #通道ID会重吗？
+        '''实例化模型组件，启动模型推理线程'''
+        channel_data = self.verify_list.get_channel(channel_id)  # 是对ChannelData 对象的引用
         #查询关联的模型 --- 在循环运行前把基础数据都准备好
-        myDBM = DBManager()
-        myDBM.connect()
         strsql = (f"select t1.model_id,t1.check_area,t1.polygon ,t2.duration_time,t2.proportion,t2.model_path,t1.ID,"
                   f"t2.model_name,t1.conf_threshold "
                   f"from channel2model t1 left join model t2 on t1.model_id = t2.ID where t1.channel_id ={channel_id};")
-        #print(strsql)
-        myModels = myDBM.do_select(strsql)
-        #加载模型  --- 是不是要做个限制，一个视频通道关联算法模块的上限 --- 关联多了一个线程执行耗时较多，造成帧率太低，或者再多线程并发 #？
-
-        myModle_list = []   #存放模型对象List 一个模型一个
-        myModle_data = []   #存放检测参数 一个模型一个
-        schedule_list = []  #布防策略   -一个模型一个
-        result_list = []    #检测结果记录 -一个模型一个
-        warn_last_time =[]  #最新的报警时间记录 -一个模型一个
-        proportion_list = []#占比设定   -一个模型一个
-        warn_save_count = []#没个模型触发报警后，保存录像的最新帧序号 -一个模型一个
-
-        #获取视频通道的模型相关数据-list
-        for model in myModels:
-            #基于基类实例化模块类
-            m = self._import_model("",model[5],model[8])     #动态加载模型处理文件py --需要验证模型文件是否能加载
-            #m = None
-            if m:
-                myModle_list.append(m)          #没有成功加载的模型原画输出
-                myModle_data.append(model)
-                #model[6] -- c2m_id --布防计划  0-周一，6-周日
-                schedule_list.append(self.getschedule(model[6],myDBM))
-                result = [0 for _ in range(model[3] * myCongif.get_data("verify_rate"))]  #初始化时间*验证帧率数量的结果list
-                result_list.append(result)
-                warn_last_time.append(time.time())
-                proportion_list.append(model[4])    #判断是否报警的占比
-                warn_save_count.append(0)   #保存录像的最新帧初始化为0
-
-        #开始拉取画面循环检测
-        cap = None
-        #iread_count =0  #失败读取的次数
-        last_frame_time = time.time()   #初始化个读帧时间
-        cap_sleep_time = myCongif.get_data("cap_sleep_time")
-        #可以释放数据库资源
-        del myDBM
-        warn_interval = myCongif.get_data("warn_interval")
-        while channel_data.bool_run:    #基于tag 作为运行标识。 线程里只是读，住线程更新，最多晚一轮，应该不用线程锁。需验证
-            # 帧率控制帧率
-            current_time  = time.time()
-            elapsed_time = current_time - last_frame_time
-            if elapsed_time < self.frame_interval:
-                time.sleep(self.frame_interval - elapsed_time) #若小于间隔时间则休眠
-            last_frame_time = time.time()
-            #*********取画面*************
-            if not cap: #第一次需要打开视频流
-                try:
-                    cap = self._open_view(channel_data.str_url,channel_data.int_type) #创建子线程读画面
-                except:
-                    self.logger.error("打开视频参数错误，终止线程!")
-                    return
-            ret,frame = cap.read()  #除了第一帧，其它应该都是有画面的
-            if not ret:
-                # if iread_count > 30: #2024-7-8 重连接机制放VideoCaptureWithFPS
-                #     self.logger.warning(f"通道-{channel_id}：view disconnected. Reconnecting...")
-                #     cap.release()
-                #     cap = None
-                #     time.sleep(cap_sleep_time)
-                # else:
-                #     iread_count += 1
-                continue  #没读到画面继续
-            #执行图片推理 -- 如何没有模型或不在工作时间，返回的是原画，要不要控制下帧率？ -- 在verify中做了sleep
-            buffer_bgr_webp,img_bgr_ndarray = self.verify(frame,myModle_list,myModle_data,channel_id,schedule_list,result_list)
-
-            #分析图片放入内存中
-            channel_data.add_deque(img_bgr_ndarray) # 缓冲区大小由maxlen控制 超上限后，删除最前的数据
-            channel_data.increment_counter()        #帧序列加一
-            # 一直更新最新帧,提供网页端显示
-            channel_data.update_last_frame(buffer_bgr_webp)
-            #print(f"{channel_id}--Frame updated at:",time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))
-            #验证result_list -是否触发报警要求 --遍历每个模型执行的result
-            for i in range(len(result_list)):
-                result = result_list[i]
-                proportion = proportion_list[i]
-                count_one = float(sum(result))     #1,0 把1累加的和就是1的数量
-                ratio_of_ones = count_one / len(result)
-                #self.logger.debug(result)
-                if ratio_of_ones >= proportion: #触发报警
-                    # 基于时间间隔判断
-                    current_time = time.time()
-                    elapsed_time = current_time - warn_last_time[i]
-                    if elapsed_time < warn_interval:
-                        continue
-                    warn_last_time[i] = current_time
-                    model_name = myModle_data[i][7]
-                    w_s_count = warn_save_count[i]
-                    buffer_count = channel_data.get_counter()
-                    self.save_warn(model_name,w_s_count,buffer_count,channel_data.copy_deque(),
-                                   cap.width,cap.height,channel_id,None,self.FPS,self.fourcc)
-                    self.send_warn()
-                    #更新帧序列号
-                    warn_save_count[i] = buffer_count
-                    #结果记录要清空
-                    for i in range(len(result)):
-                        result[i] = 0
-
-            # end_time = time.time()  # 结束时间
-            # print(f"Processing time: {end_time - start_time} seconds")
-            # 本地显示---测试使用
-            # if channel_id == 2:
-            #     cv2.imshow(str(channel_id), img)
-            #     if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
-            #         break
-        #结束线程
-
-        cap.release()   #视频采集线程结束
-        if context:#ACL线程中反初始化内容  -- 若线程异常退出，这些资源就不能正常释放了
-            #先释放每个模型资源
-            for model in myModle_list:
-                del model
-            #再释放context
-            ACLModeManger.th_del_acl(context)
-        #cv2.destroyAllWindows()
-
-    def save_warn(self,model_name,w_s_count,buffer_count,buffer,width,height,channnel_id,myDBM,FPS,fourcc):
-        '''
-        保存报警信息 --- 涉及到I/O操作可以通过线程取执行 -- 避免主线程阻塞 --还未验证-2024-7-6
-        :param model_name: 模型名称，如人员入侵
-        :param w_s_count:  报警已存储的最新帧序列
-        :param buffer_count: 当前视频缓冲区的最新帧序列
-        :param buffer:      视频缓存区
-        :param width:       视频画面的width
-        :param height:      视频画面的height
-        :param channnel_id: 视频通道ID
-        :return: ret        数据库操作记录
-        '''
-        return
-
-        def save_warn_th(model_name,w_s_count,buffer_count,buffer,width,height,channnel_id,myDBM,FPS,fourcc):
-            now = datetime.datetime.now()  # 获取当前日期和时间
-            current_time_str = now.strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S")
-            filename = f"{channnel_id}_{current_time_str}"
-            save_path = myCongif.get_data("warn_video_path")
-            #保存视频
-            video_writer = cv2.VideoWriter(f"{save_path}{filename}.mp4", fourcc, FPS, (width, height))
-            if not video_writer.isOpened():
-                print(f"Failed to open video writer for model/warn/{filename}.mp4")
-                return False
-            ilen = len(buffer)
-            istart = 0;
-            iend = ilen
-            if buffer_count < w_s_count or (buffer_count-w_s_count) > ilen: #buffer_count重置过
-                #buffer区，都保存为视频
-                istart = 0
-            else:#只取差异的缓冲区大小
-                istart = ilen -  (buffer_count-w_s_count)
-            for i in range(istart,iend):
-                video_writer.write(buffer[i])
-            video_writer.release()
-            #保存图片
-            ret =  cv2.imwrite(f"model/warn/{filename}.png",buffer[-1])
-            #buffer使用完后删除
-            del buffer
-            if not ret:
-                print("保存图片失败")
-                return False
-            #保存数据库
-            myDBM = DBManager()
-            myDBM.connect()
-            strsql = (f"INSERT INTO warn (model_name ,video_path ,img_path ,creat_time,channel_id ) "
-                      f"Values ('{model_name}','model/warn/{filename}.mp4','model/warn/{filename}.png',"
-                      f"'{current_time_str}','{channnel_id}');")
-            ret = myDBM.do_sql(strsql)
-            del myDBM   #释放数据库连接资源
-            return ret
-
-        th_chn = threading.Thread(target=save_warn_th,
-                                  args=(model_name,w_s_count,buffer_count,buffer,width,height,channnel_id,None,FPS,fourcc,))  # 一个视频通道一个线程，线程句柄暂时部保留
-        th_chn.start()
-
-    def send_warn(self):
-        '''发送报警信息'''
-        pass
+        # print(strsql)
+        model = mDBM.do_select(strsql,1) #2024-7-12调整规则，一个通道只关联一个模型,表结构暂时不动
+        if model:
+            strMID = str(model[0])
+            m = None
+            if strMID in self.model_dic:#该模型线程已启动
+                m = self.model_dic[strMID]
+            else:
+                # 基于基类实例化模块类
+                m = self._import_model("", model[5], model[8])  # 动态加载模型处理文件py --需要验证模型文件是否能加载
+                if m:
+                    # 开始工作线程---推理线程需不需要全进程唯一
+                    m.run = True
+                    m.start_th()    #模型里跑两个线程
+                    #添加模型对象到字典中
+                    self.model_dic[strMID] = m
+                else:
+                    self.logger.error(f"{model[5]}没有实例化成功")
+                    return #模型没加载成功--原画输出
+            # 更新该模型对应视频通道的数据
+            channel_data.set_in_data(model[1], model[2])    #chack_area,ploygon
+            channel_data.schedule = self.getschedule(model[6], mDBM)  # 布放计划-c_m_id
+            channel_data.result = [0 for _ in
+                                   range(model[3] * myCongif.get_data("verify_rate"))]  # 初始化时间*验证帧率数量的结果list
+            channel_data.proportion = model[4]  # 报警占比
+            channel_data.warn_last_time = time.time()  # 最后次触发报警的时间
+            channel_data.model_name = model[7]
+            # 添加通道
+            m.addChannel(channel_id, channel_data)  #删除时不能手动清空内存 2024-7-14
+            #启动视频通道预处理和后处理线程
+            channel_data.start_channel_thread(self,m)  #一个视频通道，一个预和后处理线程
+
+            #删除还没完善 del self.model_dic[strMID]
+        else: #没有模型数据--channel_data.bModel = Flase ,不需要添加数据，直接原画输出
+            return
+
+    def stop_model_thread(self,channel_id,model_id):
+        '''某个视频通道结束工作'''
+        channel_data = self.verify_list.get_channel(channel_id)  # 是对ChannelData 对象的引用
+        m = self.model_dic.get(model_id)
+        if m:
+            m.strop_th()
+        channel_data.cap.release()
 
     def save_frame_to_video(self):
         '''把缓冲区中的画面保存为录像'''
         pass
 
-    def start_work(self,channel_id=0):
+    def start_work(self,channel_id=0):  #还涉及单通道对开启和关闭
         '''算法模型是在后台根据画面实时分析的
             1.布防开关需要触发通道关闭和开启
             2.布防策略的调整也需要关闭和重启工作
         '''
+        #pre-thread
         if channel_id ==0:
             strsql = "select id,ulr,type from channel where is_work = 1;"  #执行所有通道
         else:
             strsql = f"select id,ulr,type from channel where is_work = 1 and id = {channel_id};" #单通道启动检测线程
         datas = mDBM.do_select(strsql)
         for data in datas:
-            # img_buffer = deque(maxlen=myCongif.get_data("buffer_len"))  #创建个定长的视频buffer
-            # img = None
-            # icout = 0  #跟img_buffer对应，记录进入缓冲区的帧序列号
-            # run_data = [data[1],data[2],True,img_buffer,img,icout]
-            # self.verify_list[data[0]] = run_data      #需要验证重复情况#?   channel_id, str_url, int_type, bool_run, deque_length
-            self.verify_list.add_channel(data[0],data[1],data[2],True,myCongif.get_data("buffer_len"),myCongif.get_data("RESET_INTERVAL"))
-            th_chn = threading.Thread(target=self.dowork_thread, args=(data[0],)) #一个视频通道一个线程，线程句柄暂时部保留
-            th_chn.start()
+            # 创建channel_data
+            ch_data = self.verify_list.add_channel(data[0],data[1],data[2],True,
+                                                   myCongif.get_data("buffer_len"),myCongif.get_data("RESET_INTERVAL"))
+
+            #启动该通道的视频捕获线程
+            ch_data.cap = self._open_view(ch_data.str_url,ch_data.int_type) #创建子线程读画面-把cap给模型就行--
+            ch_data.mMM = self
+
+            #目前一个模型两个线程
+            self.start_model_thread(data[0])
+        #启动告警线程
+        self.warnM = WarnManager()
+        self.warnM.start_warnmanager_th()
+
+    def add_warm_data(self,warn_data):
+        self.warnM.add_warn_data(warn_data)
 
     def stop_work(self,channel_id=0):
         '''停止工作线程，0-停止所有，非0停止对应通道ID的线程'''

core/WarnManager.py

@@ -0,0 +1,102 @@
+import threading
+import queue
+import datetime
+import cv2
+from core.DBManager import DBManager
+from myutils.ConfigManager import myCongif
+
+class WarnData:
+    def __init__(self):
+        self.width  = None  #视频画面的width
+        self.height = None  #视频画面的height
+        self.channel_id = None
+        self.model_name = None  #模型名称，如人员入侵
+        self.img_buffer = None      #视频缓冲区      赋值时要拷贝一个备份
+
+        self.warn_text = None
+        self.channel_name = None
+
+
+
+class WarnManager:
+    def __init__(self):
+        self.warn_q = queue.Queue() #线程安全
+        self.brun = True
+        # 保存视频相关内容
+        self.FPS = myCongif.get_data("verify_rate")  # 视频帧率--是否能实现动态帧率
+        self.fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')  # 使用 mp4 编码
+
+    def __del__(self):
+        pass
+
+    def add_warn_data(self,warn_data):
+        self.warn_q.put(warn_data)
+
+    def th_warnmanager(self):
+        myDBM = DBManager()
+        myDBM.connect()
+        while self.brun:
+            warn_data = self.warn_q.get()
+            self.save_warn(warn_data.model_name,warn_data.img_buffer,warn_data.width,warn_data.height,
+                           warn_data.channel_id,self.FPS,self.fourcc,myDBM)
+            self.send_warn()
+            del warn_data.img_buffer
+            del warn_data
+
+
+    def start_warnmanager_th(self):
+        th_warn = threading.Thread(target=self.th_warnmanager)  # 一个视频通道一个线程，线程句柄暂时部保留
+        th_warn.start()
+
+    def stop_warnmanager_th(self):
+        self.brun = False
+        del self.warn_q
+
+    def send_warn(self):
+        '''发送报警信息'''
+        pass
+
+    def save_warn(self,model_name,buffer,width,height,channnel_id,FPS,fourcc,myDBM):
+        '''
+        保存报警信息 --- 涉及到I/O操作可以通过线程取执行 -- 避免主线程阻塞 --还未验证-2024-7-6
+        :param model_name: 模型名称，如人员入侵
+        :param w_s_count:  报警已存储的最新帧序列
+        :param buffer_count: 当前视频缓冲区的最新帧序列
+        :param buffer:      视频缓存区
+        :param width:       视频画面的width
+        :param height:      视频画面的height
+        :param channnel_id: 视频通道ID
+        :return: ret        数据库操作记录
+        '''
+        now = datetime.datetime.now()  # 获取当前日期和时间
+        current_time_str = now.strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S")
+        filename = f"{channnel_id}_{current_time_str}"
+        save_path = myCongif.get_data("warn_video_path")
+        # 保存视频
+        video_writer = cv2.VideoWriter(f"{save_path}{filename}.mp4", fourcc, FPS, (width, height))
+        if not video_writer.isOpened():
+            print(f"Failed to open video writer for model/warn/{filename}.mp4")
+            return False
+        ilen = len(buffer)
+        istart = 0;
+        iend = ilen
+
+        for i in range(len(buffer)):
+            video_writer.write(buffer[i])
+        video_writer.release()
+        # 保存图片
+        ret = cv2.imwrite(f"model/warn/{filename}.png", buffer[-1])
+        # buffer使用完后删除
+        del buffer
+        if not ret:
+            print("保存图片失败")
+            return False
+        # 保存数据库
+
+        strsql = (f"INSERT INTO warn (model_name ,video_path ,img_path ,creat_time,channel_id ) "
+                  f"Values ('{model_name}','model/warn/{filename}.mp4','model/warn/{filename}.png',"
+                  f"'{current_time_str}','{channnel_id}');")
+        ret = myDBM.do_sql(strsql)
+        del myDBM  # 释放数据库连接资源
+        return ret
+

model/plugins/ModelBase.py

@@ -4,6 +4,10 @@ from myutils.ConfigManager import myCongif
 from myutils.MyLogger_logger import LogHandler
 import numpy as np
 import cv2
+import time
+import queue
+from datetime import datetime, timedelta
+import threading
 import ast
 if myCongif.get_data("model_platform") == "acl":
     import acl
@@ -14,30 +18,293 @@ SUCCESS = 0  # 成功状态值
 FAILED = 1  # 失败状态值
 ACL_MEM_MALLOC_NORMAL_ONLY = 2  # 申请内存策略, 仅申请普通页
 
+class ModelRunData:
+    def __init__(self):
+        self.channel_id = None
+
+
 class ModelBase(ABC):
-    def __init__(self,path):
+    def __init__(self,path,mMM):
         '''
         模型类实例化
         :param path: 模型文件本身的路径
         :param threshold:   模型的置信阈值
         '''
+        self.model_path = path  # 模型路径
+        self.mMM = mMM          # ModelManager
+
         self.mylogger = LogHandler().get_logger("ModelManager")
         self.name = None        #基于name来查询，用户对模型的配置参数，代表着模型名称需要唯一 2024-6-18 -逻辑还需要完善和验证
         self.version = None
         self.model_type = None  # 模型类型 1-图像分类，2-目标检测（yolov5)，3-分割模型，4-关键点
         self.system = myCongif.get_data("model_platform")   #platform.system() #获取系统平台
-        self.do_map = {  # 定义插件的入口函数 --
-            # POCType.POC: self.do_verify,
-            # POCType.SNIFFER: self.do_sniffer,
-            # POCType.BRUTE: self.do_brute
-        }
-        self.model_path = path  # 模型路径
+        #--2024-7-12调整规则，一个视频通道只允许配置一个算法模型，一个算法模型可以配置给多路通道
+        self.channel_list = []   #该模型需要处理的视频通道
+        self.cid_copy_list = []  #基于channel_list的备份，提供给遍历线程
+        self.channel_data_list =[]  #该模型，针对每个通道配置的执行参数  ChannelData --包含了输入和输出数据
+        self.cda_copy_list = []  #基于channel_data_list的备份，提供给遍历线程
+        self.frame_interval = 1.0 / int(myCongif.get_data("verify_rate"))
         self.init_ok = False
+        #启动推理线程 -- 实例化后是否启动工作线程 -- acl这么搞
+        self.run = False
+        #创建线程锁
+        self.list_lock = threading.Lock()   #list修改锁
+        self.copy_lock = threading.Lock()   #副本拷贝锁
+        self.read_lock = threading.Lock()   #遍历线程锁
+        self.readers = 0    #并发读个数
 
 
     def __del__(self):
         print("资源释放")
 
+    def addChannel(self,channel_id,channel_data):   #这两个参数有点重复，后续考虑优化
+        bfind = False
+        with self.list_lock:
+            for cid in self.channel_list:
+                if cid == channel_id:
+                    bfind = True
+            if not bfind:
+                self.channel_data_list.append(channel_data)
+                self.channel_list.append(channel_id)
+        #复制备份
+        self.set_copy_list()
+
+    def delChannel(self,channel_id):#调用删除通道的地方，若channel为空，则停止线程，删除该模型对象
+        with self.list_lock:
+            for i,cid in enumerate(self.channel_list):
+                if cid == channel_id:
+                    self.channel_list.remove(channel_id)
+                    #self.channel_data_list[i].cleardata()   #释放内存
+                    self.channel_data_list.pop(i)
+        # 复制备份
+        self.set_copy_list()
+
+    def set_copy_list(self):    #把list拷贝一个副本
+        with self.copy_lock:
+            self.cid_copy_list = self.channel_list.copy()
+            self.cda_copy_list = self.channel_data_list.copy()
+
+    # copy使用读写锁，这样能避免三个遍历线程间相互竞争
+    def acquire_read(self):
+        with self.read_lock:
+            self.readers += 1
+            if self.readers == 1:
+                self.copy_lock.acquire()
+
+    def release_read(self):
+        with self.read_lock:
+            self.readers -= 1
+            if self.readers == 0:
+                self.copy_lock.release()
+
+    def get_copy_list(self):    #线程中拷贝一个本地副本 其实读线程里面执行的时间复杂度也不高，直接用copy锁一样
+        self.acquire_read()
+        local_id = self.cid_copy_list.copy()
+        local_data = self.cda_copy_list.copy()
+        self.release_read()
+        return local_id,local_data
+
+
+    def strop_th(self):
+        '''停止该模型的工作线程'''
+        self.run = False
+        time.sleep(1)   #确认下在哪执行
+        #删除list
+        del self.channel_list
+
+    def start_th(self):
+        #要确保三个线程对channel_data的读取和修改是线程安全的，或是独立分开的。
+        #预处理
+        # th_pre = threading.Thread(target=self.th_prework)  # 一个视频通道一个线程，线程句柄暂时部保留
+        # th_pre.start()
+
+        #推理
+        th_infer = threading.Thread(target=self.th_startwork)  # 一个视频通道一个线程，线程句柄暂时部保留
+        th_infer.start()
+
+        #后处理
+        # th_post = threading.Thread(target=self.th_postwork)  # 一个视频通道一个线程，线程句柄暂时部保留
+        # th_post.start()
+
+    def th_sleep(self,frame_interval,last_time):
+        # 控制帧率 -- 推理帧率必须所有模型一致，若模型推理耗时一致，该方案还算可以。
+        current_time = time.time()
+        elapsed_time = current_time - last_time
+        if elapsed_time < frame_interval:
+            time.sleep(frame_interval - elapsed_time)  # 若小于间隔时间则休眠
+
+    def is_in_schedule(self,channel_data):
+        '''判断当前时间是否在该通道的工作计划时间内'''
+        # 验证检测计划，是否在布防时间内
+        now = datetime.now()  # 获取当前日期和时间
+        weekday = now.weekday()  # 获取星期几，星期一是0，星期天是6
+        hour = now.hour
+        if channel_data.schedule[weekday][hour] == 1:  # 不在计划则不进行验证，直接返回图片
+            return 0
+        else:
+            next_hour = (now + timedelta(hours=1)).replace(minute=0, second=0, microsecond=0)
+            seconds_until_next_hour = (next_hour - now).seconds
+            return seconds_until_next_hour
+
+    def th_prework(self):
+        last_pre_time = time.time()
+        while self.run:
+            #start_do_time = time.time()
+            # 控制帧率 -- 推理帧率必须所有模型一致，
+            self.th_sleep(self.frame_interval, last_pre_time)
+            last_pre_time = time.time()
+            #拷贝副本到线程本地
+            with self.copy_lock:
+                #local_cid = self.cid_copy_list.copy()
+                local_cdata = self.cda_copy_list.copy()
+            for channel_data in local_cdata:  # 如果没有视频通道结束线程
+                #判断是否在布防计划内
+                sleep_time = self.is_in_schedule(channel_data)
+                if sleep_time == 0:   #判断是否工作计划内-- 后来判断下是否推理和后处理线程需要休眠
+                    channel_data.bModel = True
+                else:
+                    channel_data.bModel = False
+                    time.sleep(sleep_time)
+                    continue
+                # 读取图片进行推理
+                ret, img = channel_data.cap.read()
+                if not ret:
+                    continue
+                #img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)      #这个要确认下什么模式输入进预处理 #？
+                preimg,scale_ratio, pad_size = self.prework(img)  #子类实现-根据每个模型的需要进行预处理
+                if not channel_data.preimg_q.full():
+                    channel_data.preimg_q.put(preimg)
+                    channel_data.img_q.put(img)
+                    channel_data.set_in_cale_ratio(scale_ratio, pad_size)
+                else:
+                    self.mylogger.debug("preimg_q--预处理队列满了！ infer线程处理过慢！")
+            #end_do_time = time.time()
+            # # 计算执行时间（秒）
+            # execution_time = end_do_time - start_do_time
+            # # 输出执行时间
+            # print(f"预处理代码执行时间为：{execution_time:.6f} 秒")
+
+    def th_startwork(self):
+        '''模型工作线程 由于有多输入通道，需要将执行任务降低到最少'''
+        self._init_acl()    #创建context
+        if not self._init_resource():   #加载模型文件 -- 正常来说这里不应该失败--上层函数暂时都认为是成功的！需完善
+            self.mylogger.error("模型文件初始化加载失败！")
+            return
+        last_infer_time = time.time()
+        #开始工作--- 尽量精简！
+        while self.run:
+            #start_do_time = time.time()
+            # 控制帧率 -- 推理帧率必须所有模型一致，
+            self.th_sleep(self.frame_interval, last_infer_time)
+            last_infer_time = time.time()
+            # 拷贝副本到线程本地
+            with self.copy_lock:
+                # local_cid = self.cid_copy_list.copy()
+                local_cdata = self.cda_copy_list.copy()
+
+            for channel_data in local_cdata:    #如果没有视频通道可以结束线程#？
+                if channel_data.preimg_q.empty():
+                    continue
+                img = channel_data.preimg_q.get()
+                src_img = channel_data.img_q.get()
+                #就执行推理，针对结果的逻辑判断交给后处理线程处理。-- 需要确认除目标识别外其他模型的执行方式
+                output = self.execute([img,])[0]  # 执行推理
+                if len(output) > 0:
+                    if not channel_data.output_q.full():
+                        channel_data.output_q.put(output)
+                        channel_data.infer_img_q.put(src_img)   #原图交给后处理线程
+                    else:
+                        self.mylogger.debug("output_q--后处理队列满了！后处理过慢！")
+            # end_do_time= time.time()
+            # # 计算执行时间（秒）
+            # execution_time = end_do_time - start_do_time
+            # # 输出执行时间
+            # print(f"****************推理代码执行时间为：{execution_time:.6f} 秒")
+        #结束工作-开始释放资源
+        self.release()
+        self._del_acl()
+
+    def th_postwork(self):
+        warn_interval = int(myCongif.get_data("warn_interval"))
+        last_out_time = time.time()
+        while self.run:
+            # 控制帧率 -- 推理帧率必须所有模型一致，
+            self.th_sleep(self.frame_interval, last_out_time)
+            last_out_time = time.time()
+            # 拷贝副本到线程本地
+            with self.copy_lock:
+                local_cid = self.cid_copy_list.copy()
+                local_cdata = self.cda_copy_list.copy()
+            for i, channel_data in enumerate(local_cdata):
+                # 控制帧率 -- 推理帧率必须所有模型一致，若模型推理耗时一致，该方案还算可以。
+                if channel_data.output_q.empty():
+                    continue
+                #执行后处理
+                output = channel_data.output_q.get()
+                img = channel_data.infer_img_q.get()
+                cale_ratio = channel_data.cale_ratio
+                pad_size = channel_data.pad_size
+
+                if len(output) <1:
+                    continue
+                filtered_pred_all, bwarn, warn_text = self.postwork(img,output,channel_data.in_check_area,
+                                                                    channel_data.in_polygon,cale_ratio,pad_size)    #子类实现--具体的报警逻辑
+                #img的修改应该在原内存空间修改的
+                channel_data.result.pop(0)  #先把最早的结果推出数组，保障结果数组定长
+                if bwarn:  # 整个识别有产生报警
+                    #根据模型设定的时间和占比判断是否
+                    # 绘制报警文本
+                    cv2.putText(img, warn_text, (50,50),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
+                    channel_data.result.append(1)
+                else: #没有产生报警也需要记录，统一计算占比
+                    channel_data.result.append(0)
+
+                # 处理完的图片后返回-bgr模式 --一头一尾是不是抵消了，可以不做处理#？
+                #img_bgr_ndarray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)
+                # 在线程里面完成应该可以减少网页端处理时间
+                ret, frame_bgr_webp = cv2.imencode('.jpg', img)
+                if not ret:
+                    buffer_bgr_webp = None
+                else:
+                    buffer_bgr_webp = frame_bgr_webp.tobytes()
+
+                # 分析图片放入内存中
+                #channel_data.add_deque(img_bgr_ndarray)  # 缓冲区大小由maxlen控制 超上限后，删除最前的数据
+                channel_data.add_deque(img)
+                channel_data.increment_counter()  # 帧序列加一
+                # 一直更新最新帧,提供网页端显示
+                channel_data.update_last_frame(buffer_bgr_webp)
+                # print(f"{channel_id}--Frame updated at:",time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))
+                # 验证result_list -是否触发报警要求 --遍历每个模型执行的result
+
+                if bwarn:
+                    result = channel_data.result    #最近的检测记录
+                    proportion = channel_data.proportion    #判断报警的占比
+                    count_one = float(sum(result))  # 1,0 把1累加的和就是1的数量
+                    ratio_of_ones = count_one / len(result)
+                    # self.logger.debug(result)
+                    if ratio_of_ones >= proportion:  # 触发报警
+                        # 基于时间间隔判断
+                        current_time = time.time()
+                        elapsed_time = current_time - channel_data.warn_last_time
+                        if elapsed_time < warn_interval:
+                            continue
+                        #处理报警
+                        channel_data.warn_last_time = current_time
+                        model_name = channel_data.model_name
+                        w_s_count = channel_data.warn_save_count    #上次保存的缓冲帧序号
+                        buffer_count = channel_data.get_counter()
+                        #线程？
+                        self.mMM.save_warn(model_name, w_s_count, buffer_count, channel_data.copy_deque(),
+                                       channel_data.cap.width, channel_data.cap.height, local_cid[i],
+                                           self.mMM.FPS, self.mMM.fourcc)
+                        self.mMM.send_warn()
+                        # 更新帧序列号
+                        channel_data.warn_save_count = buffer_count
+                        # 结果记录要清空
+                        for i in range(len(result)):
+                            result[i] = 0
+
     def draw_polygon(self, img, polygon_points,color=(0, 255, 0)):
         self.polygon = Polygon(ast.literal_eval(polygon_points))
 
@@ -52,8 +319,7 @@ class ModelBase(ABC):
             return False
 
     #acl ----- 相关-----
-    def _init_acl(self):
-        device_id = 0
+    def _init_acl(self,device_id=0):
         self.context, ret = acl.rt.create_context(device_id)  # 显式创建一个Context
         if ret:
             raise RuntimeError(ret)
@@ -66,10 +332,8 @@ class ModelBase(ABC):
         if ret:
             raise RuntimeError(ret)
         print('Deinit TH-Context Successfully')
-        print('ACL finalize Successfully')
 
     def _init_resource(self):
-        #self._init_acl()  #测试使用
         ''' 初始化模型、输出相关资源。相关数据类型: aclmdlDesc aclDataBuffer aclmdlDataset'''
         print("Init model resource")
         # 加载模型文件
@@ -212,17 +476,25 @@ class ModelBase(ABC):
                 ret = acl.destroy_data_buffer(data_buf)  # 释放buffer
         ret = acl.mdl.destroy_dataset(dataset)  # 销毁数据集
 
-    # @abstractmethod
-    # def infer(self, inputs):  # 保留接口, 子类必须重写
-    #     pass
-
+    @abstractmethod
+    def prework(self, image):  # 预处理
+        pass
 
     @abstractmethod
-    def verify(self,image,data,isdraw=1):
+    def verify(self,image,data,isdraw=1):   #
         '''
         :param image:  需要验证的图片
         :param data: select t1.model_id,t1.check_area,t1.polygon ,t2.duration_time,t2.proportion,t2.model_path
         :param isdraw: 是否需要绘制线框：0-不绘制，1-绘制
         :return: detections,bwarn,warntext  bwarn:0-没有识别到符合要求的目标，1-没有识别到符合要求的目标。
         '''
-        pass
+        pass
+
+    @abstractmethod
+    def postwork(self,image,output,check_area,polygon,scale_ratio, pad_size):  # 后处理
+        pass
+
+
+
+if __name__ =="__main__":
+    pass

model/plugins/RYRQ_ACL/RYRQ_Model_ACL.py

@@ -8,12 +8,12 @@ import torch  # 深度学习运算框架，此处主要用来处理数据
 from core.ACLModelManager import ACLModeManger
 
 class Model(ModelBase):
-    def __init__(self,path,threshold=0.5):
+    def __init__(self,path,mMM,threshold=0.5):
         # 找pt模型路径  -- 一个约束py文件和模型文件的路径关系需要固定， -- 上传模型时，要解压好路径
         dirpath, filename = os.path.split(path)
         self.model_file = os.path.join(dirpath, "yolov5s_bs1.om")  # 目前约束模型文件和py文件在同一目录
         self.coco_file = os.path.join(dirpath, "coco_names.txt")
-        super().__init__(self.model_file)     #acl环境初始化基类负责类的实例化
+        super().__init__(self.model_file,mMM)     #acl环境初始化基类负责类的实例化
         self.model_id = None  # 模型 id
         self.input_dataset = None  # 输入数据结构
         self.output_dataset = None  # 输出数据结构
@@ -30,6 +30,7 @@ class Model(ModelBase):
         self.netw = 640  # 缩放的目标宽度, 也即模型的输入宽度
         self.conf_threshold = threshold  # 置信度阈值
 
+
         #加载ACL模型文件---模型加载、模型执行、模型卸载的操作必须在同一个Context下
         if self._init_resource():  #加载离线模型，创建输出缓冲区
             print("加载模型文件成功！")
@@ -41,54 +42,61 @@ class Model(ModelBase):
         if self.init_ok:
             self.release()
 
-
-    def verify(self,image,data,isdraw=1):
-        labels_dict = get_labels_from_txt('/mnt/zfbox/model/plugins/RYRQ_ACL/coco_names.txt')  # 得到类别信息，返回序号与类别对应的字典
+    #针对推理图片的前处理
+    def prework(self,image):
         # 数据前处理
         img, scale_ratio, pad_size = letterbox(image, new_shape=[640, 640])  # 对图像进行缩放与填充
-        img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB, HWC to CHW     #图片在输入时已经做了转换
+        img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB, HWC to CHW
         img = np.ascontiguousarray(img, dtype=np.float32) / 255.0  # 转换为内存连续存储的数组
+        return img,scale_ratio, pad_size
+
+    #针对推理结果的后处理
+    def postwork(self,image,output,check_area,polygon,scale_ratio, pad_size):
+        labels_dict = get_labels_from_txt('/mnt/zfbox/model/plugins/RYRQ_ACL/coco_names.txt')  # 得到类别信息，返回序号与类别对应的字典
+        # 后处理 -- boxout 是 tensor-list: [tensor([[],[].[]])] --[x1,y1,x2,y2,置信度,coco_index]
+        boxout = nms(torch.tensor(output), conf_thres=0.3,
+                     iou_thres=0.5)  # 利用非极大值抑制处理模型输出，conf_thres 为置信度阈值，iou_thres 为iou阈值
+        pred_all = boxout[0].numpy()  # 转换为numpy数组  -- [[],[],[]] --[x1,y1,x2,y2,置信度,coco_index]
+        # pred_all[:, :4] 取所有行的前4列，pred_all[:,1]--第一列
+        scale_coords([640, 640], pred_all[:, :4], image.shape, ratio_pad=(scale_ratio, pad_size))  # 将推理结果缩放到原始图片大小
 
-        # 模型推理, 得到模型输出
-        outputs = None
-        #outputs = self.execute([img,])#创建input，执行模型，返回结果 --失败返回None
+        # 是否有检测区域，有先绘制检测区域 由于在该函数生成了polygon对象，所有需要在检测区域前调用。
+        if check_area == 1:
+            self.draw_polygon(image, polygon, (0, 0, 255))
 
+        # 过滤掉不是目标标签的数据  -- 序号0-- person
+        filtered_pred_all = pred_all[pred_all[:, 5] == 0]
+        bwarn = False
+        warn_text = ""
+        # 绘制检测结果 --- 也需要封装在类里，
+        for pred in filtered_pred_all:
+            x1, y1, x2, y2 = int(pred[0]), int(pred[1]), int(pred[2]), int(pred[3])
+            # # 绘制目标识别的锚框  --已经在draw_bbox里处理
+            # cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
+            if check_area == 1:  # 指定了检测区域
+                x_center = (x1 + x2) / 2
+                y_center = (y1 + y2) / 2
+                # 绘制中心点？
+                cv2.circle(image, (int(x_center), int(y_center)), 5, (0, 0, 255), -1)
+                # 判断是否区域点
+                if not self.is_point_in_region((x_center, y_center)):
+                    continue  # 没产生报警-继续
+            # 产生报警 -- 有一个符合即可
+            bwarn = True
+            warn_text = "Intruder detected!"
+        img_dw = draw_bbox(filtered_pred_all, image, (0, 255, 0), 2, labels_dict)  # 画出检测框、类别、概率
+        # cv2.imwrite('img_res.png', img_dw)
+        return filtered_pred_all, bwarn, warn_text
+
+    def verify(self,image,outputs,isdraw=1):
+        labels_dict = get_labels_from_txt('/mnt/zfbox/model/plugins/RYRQ_ACL/coco_names.txt')  # 得到类别信息，返回序号与类别对应的字典
+
+        #后处理部分了
         filtered_pred_all = None
         bwarn = False
         warn_text = ""
-        # 是否有检测区域，有先绘制检测区域 由于在该函数生成了polygon对象，所有需要在检测区域前调用。
-        if data[1] == 1:
-            self.draw_polygon(image, data[2], (255, 0, 0))
 
-        if outputs:
-            output = outputs[0] #只放了一张图片
-            # 后处理 -- boxout 是 tensor-list: [tensor([[],[].[]])] --[x1,y1,x2,y2,置信度,coco_index]
-            boxout = nms(torch.tensor(output), conf_thres=0.3,
-                         iou_thres=0.5)  # 利用非极大值抑制处理模型输出，conf_thres 为置信度阈值，iou_thres 为iou阈值
-            pred_all = boxout[0].numpy()  # 转换为numpy数组  -- [[],[],[]] --[x1,y1,x2,y2,置信度,coco_index]
-            # pred_all[:, :4] 取所有行的前4列，pred_all[:,1]--第一列
-            scale_coords([640, 640], pred_all[:, :4], image.shape, ratio_pad=(scale_ratio, pad_size))  # 将推理结果缩放到原始图片大小
-            #过滤掉不是目标标签的数据  -- 序号0-- person
-            filtered_pred_all = pred_all[pred_all[:, 5] == 0]
-            # 绘制检测结果 --- 也需要封装在类里，
-            for pred in filtered_pred_all:
-                x1, y1, x2, y2 = int(pred[0]), int(pred[1]), int(pred[2]), int(pred[3])
-                # # 绘制目标识别的锚框  --已经在draw_bbox里处理
-                # cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
-                if data[1] == 1:  # 指定了检测区域
-                    x_center = (x1 + x2) / 2
-                    y_center = (y1 + y2) / 2
-                    #绘制中心点？
-                    cv2.circle(image, (int(x_center), int(y_center)), 5, (0, 0, 255), -1)
-                    #判断是否区域点
-                    if not self.is_point_in_region((x_center, y_center)):
-                        continue #没产生报警-继续
-                #产生报警 -- 有一个符合即可
-                bwarn = True
-                warn_text = "Intruder detected!"
-            img_dw = draw_bbox(filtered_pred_all, image, (0, 255, 0), 2, labels_dict)  # 画出检测框、类别、概率
-        #cv2.imwrite('img_res.png', img_dw)
-        return filtered_pred_all, bwarn, warn_text
+
 
     def testRun(self):
         print("1111")

run.py

@@ -4,11 +4,41 @@ from core.ModelManager import mMM
 import  os
 import platform
 import shutil
-
+import queue
+import time
+import asyncio
+import threading
+from hypercorn.asyncio import serve
+from hypercorn.config import Config
 
 print(f"Current working directory (run.py): {os.getcwd()}")
+
+def test():
+    test_q = queue.Queue(maxsize=10)
+    test_12 = queue.Queue(maxsize=10)
+    test_q.put("11")
+    test_q.put("22")
+    test_12.put("aa")
+    test_12.put("bb")
+    q_list = []
+    q_list.append(test_q)
+    q_list.append(test_12)
+    while True:
+        for i,q in enumerate(q_list):
+            if q.empty():
+                continue
+            print(q.get())
+        print("执行一次")
+        time.sleep(1)
+
 web = create_app()
 
+async def run_quart_app():
+    config = Config()
+    config.bind = ["0.0.0.0:5001"]
+    await serve(web, config)
+
+
 if __name__ == '__main__':
     system = platform.system()
     if system == "Windows":
@@ -22,5 +52,6 @@ if __name__ == '__main__':
     print(free/(1024*1024))
     mMM.start_work()  # 启动所有通道的处理
     #mVManager.start_check_rtsp()  #线程更新视频在线情况
-    web.run(debug=True,port=5001,host="0.0.0.0")
+    asyncio.run(run_quart_app())
+
 

web/API/viedo.py

@@ -5,6 +5,7 @@ from core.ModelManager import mMM
 from core.DBManager import mDBM
 from myutils.ConfigManager import myCongif
 import logging
+import time
 
 # 配置日志
 logging.basicConfig(level=logging.INFO)
@@ -144,17 +145,28 @@ async def get_stats(peer_connection):
 @api.websocket('/ws/video_feed/<int:channel_id>')
 async def ws_video_feed(channel_id):
     channel_data = mMM.verify_list.get_channel(channel_id)
-    frame_rate = myCongif.get_data("frame_rate")
-    while channel_data.bool_run:        #这里的多线程并发，还需要验证检查
-        frame = channel_data.get_last_frame()
-        if frame is not None:
-            #img = frame.to_ndarray(format="bgr24")
-            # ret, buffer = cv2.imencode('.jpg', frame)
-            # if not ret:
-            #     continue
-            # frame = buffer.tobytes()
-            await websocket.send(frame)
-        await asyncio.sleep(1.0 / frame_rate)  # Adjust based on frame rate
+    last_time=time.time()
+    frame_interval = 1.0 / int(myCongif.get_data("verify_rate"))
+
+    if channel_data is not None:
+        verify_rate = myCongif.get_data("verify_rate")
+        while channel_data.bool_run:        #这里的多协程并发，还需要验证检查
+            #控制帧率
+            current_time = time.time()
+            elapsed_time = current_time - last_time
+            if elapsed_time < frame_interval:
+                await asyncio.sleep(frame_interval - elapsed_time)  # 若小于间隔时间则休眠
+            last_time = time.time()
+            #读取最新的一帧发送
+            frame = channel_data.get_last_frame()
+            if frame is not None:
+                #img = frame.to_ndarray(format="bgr24")
+                # ret, buffer = cv2.imencode('.jpg', frame)
+                # if not ret:
+                #     continue
+                # frame = buffer.tobytes()
+                await websocket.send(frame)
+            #await asyncio.sleep(1.0 / verify_rate)  # Adjust based on frame rate
 
 @api.route('/shutdown', methods=['POST'])
 async def shutdown():#这是全关  --需要修改

web/main/routes.py

@@ -22,7 +22,6 @@ def login_required(f):
 
 @main.route('/')
 async def index():
-    print("index")
     #error = request.args.get('error')
     return await render_template('实时预览.html')
     #return await render_template('登录.html',error=error)

web/main/static/images/登录/u4.svg

@@ -1,6 +0,0 @@
-<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
-<svg version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="35px" height="40px" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
-  <g transform="matrix(1 0 0 1 -1165 -28 )">
-    <path d="M 34.767578125 28.9192708333333  C 34.9225260416667 30.2300347222222  35 31.6232638888889  35 33.0989583333333  C 35 34.9913194444444  34.4303385416667 36.6145833333333  33.291015625 37.96875  C 32.1516927083333 39.3229166666667  30.7799479166667 40  29.17578125 40  L 5.82421875 40  C 4.22005208333333 40  2.84830729166667 39.3229166666667  1.708984375 37.96875  C 0.569661458333333 36.6145833333333  0 34.9913194444444  0 33.0989583333333  C 0 31.6232638888889  0.0774739583333335 30.2300347222222  0.232421875 28.9192708333333  C 0.387369791666667 27.6085069444444  0.674479166666667 26.2890625  1.09375 24.9609375  C 1.51302083333333 23.6328125  2.04622395833333 22.4956597222222  2.693359375 21.5494791666667  C 3.34049479166667 20.6032986111111  4.197265625 19.8307291666667  5.263671875 19.2317708333333  C 6.330078125 18.6328125  7.55598958333333 18.3333333333333  8.94140625 18.3333333333333  C 11.3294270833333 20.5555555555556  14.1822916666667 21.6666666666667  17.5 21.6666666666667  C 20.8177083333333 21.6666666666667  23.6705729166667 20.5555555555556  26.05859375 18.3333333333333  C 27.4440104166667 18.3333333333333  28.669921875 18.6328125  29.736328125 19.2317708333333  C 30.802734375 19.8307291666667  31.6595052083333 20.6032986111111  32.306640625 21.5494791666667  C 32.9537760416667 22.4956597222222  33.4869791666667 23.6328125  33.90625 24.9609375  C 34.3255208333333 26.2890625  34.6126302083333 27.6085069444444  34.767578125 28.9192708333333  Z M 24.923828125 2.9296875  C 26.974609375 4.8828125  28 7.23958333333333  28 10  C 28 12.7604166666667  26.974609375 15.1171875  24.923828125 17.0703125  C 22.873046875 19.0234375  20.3984375 20  17.5 20  C 14.6015625 20  12.126953125 19.0234375  10.076171875 17.0703125  C 8.025390625 15.1171875  7 12.7604166666667  7 10  C 7 7.23958333333333  8.025390625 4.8828125  10.076171875 2.9296875  C 12.126953125 0.9765625  14.6015625 0  17.5 0  C 20.3984375 0  22.873046875 0.9765625  24.923828125 2.9296875  Z " fill-rule="nonzero" fill="#000000" stroke="none" transform="matrix(1 0 0 1 1165 28 )" />
-  </g>
-</svg>

web/main/templates/登录.html

@@ -1,170 +0,0 @@
-<!DOCTYPE html>
-<html>
-  <head>
-    <title>登录</title>
-    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"/>
-    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
-    <link href="resources/css/axure_rp_page.css" type="text/css" rel="stylesheet"/>
-    <link href="data/styles.css" type="text/css" rel="stylesheet"/>
-    <link href="files/登录/styles.css" type="text/css" rel="stylesheet"/>
-    <script src="resources/scripts/jquery-3.2.1.min.js"></script>
-    <script src="resources/scripts/axure/axQuery.js"></script>
-    <script src="resources/scripts/axure/globals.js"></script>
-    <script src="resources/scripts/axutils.js"></script>
-    <script src="resources/scripts/axure/annotation.js"></script>
-    <script src="resources/scripts/axure/axQuery.std.js"></script>
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-    <script src="resources/scripts/axure/utils.temp.js"></script>
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-    <script src="data/document.js"></script>
-    <script src="files/登录/data.js"></script>
-    <script type="text/javascript">
-      $axure.utils.getTransparentGifPath = function() { return 'resources/images/transparent.gif'; };
-      $axure.utils.getOtherPath = function() { return 'resources/Other.html'; };
-      $axure.utils.getReloadPath = function() { return 'resources/reload.html'; };
-    </script>
-  </head>
-  <body>
-    {% if error %}
-        <div style="color: red;">{{ error }}</div>
-    {% endif %}
-    <div id="base" class="">
-
-      <!-- Unnamed (Rectangle) -->
-      <div id="u0" class="ax_default flow_shape">
-        <div id="u0_div" class=""></div>
-        <div id="u0_text" class="text " style="display:none; visibility: hidden">
-          <p></p>
-        </div>
-      </div>
-
-      <!-- Unnamed (Rectangle) -->
-      <div id="u1" class="ax_default flow_shape">
-        <div id="u1_div" class=""></div>
-        <div id="u1_text" class="text " style="display:none; visibility: hidden">
-          <p></p>
-        </div>
-      </div>
-
-      <!-- Unnamed (Rectangle) -->
-      <div id="u2" class="ax_default heading_1">
-        <div id="u2_div" class=""></div>
-        <div id="u2_text" class="text ">
-          <p><span>智凡BOX</span></p>
-        </div>
-      </div>
-
-      <!-- Unnamed (Rectangle) -->
-      <div id="u3" class="ax_default heading_3">
-        <div id="u3_div" class=""></div>
-        <div id="u3_text" class="text ">
-          <p><span>@2024 ZFKJ All Rights Reserved </span></p>
-        </div>
-      </div>
-
-      <!-- Unnamed (Shape) -->
-      <div id="u4" class="ax_default icon">
-        <img id="u4_img" class="img " src="images/登录/u4.svg"/>
-        <div id="u4_text" class="text " style="display:none; visibility: hidden">
-          <p></p>
-        </div>
-      </div>
-
-      <!-- Unnamed (Rectangle) -->
-      <div id="u5" class="ax_default heading_2">
-        <div id="u5_div" class=""></div>
-        <div id="u5_text" class="text ">
-          <p><span>用户名：</span></p>
-        </div>
-      </div>
-
-      <!-- Unnamed (Text Field) -->
-      <div id="u6" class="ax_default text_field">
-        <div id="u6_div" class=""></div>
-        <input id="u6_input" type="text" value="" class="u6_input"/>
-      </div>
-
-      <!-- Unnamed (Rectangle) -->
-      <div id="u7" class="ax_default heading_2">
-        <div id="u7_div" class=""></div>
-        <div id="u7_text" class="text ">
-          <p><span>密码：</span></p>
-        </div>
-      </div>
-
-      <!-- Unnamed (Text Field) -->
-      <div id="u8" class="ax_default text_field">
-        <div id="u8_div" class=""></div>
-        <input id="u8_input" type="text" value="" class="u8_input"/>
-      </div>
-
-      <!-- Unnamed (Text Field) -->
-      <div id="u9" class="ax_default text_field">
-        <div id="u9_div" class=""></div>
-        <input id="u9_input" type="text" value="" class="u9_input"/>
-      </div>
-
-      <!-- Unnamed (Rectangle) -->
-      <div id="u10" class="ax_default heading_2">
-        <div id="u10_div" class=""></div>
-        <div id="u10_text" class="text ">
-          <p><span>验证码：</span></p>
-        </div>
-      </div>
-
-      <!-- Unnamed (Rectangle) -->
-      <div id="u11" class="ax_default primary_button">
-        <div id="u11_div" class=""></div>
-        <div id="u11_text" class="text ">
-          <p><span>登录</span></p>
-        </div>
-      </div>
-
-      <!-- Unnamed (Image) -->
-      <div id="u12" class="ax_default image">
-        <img id="u12_img" class="img " src="images/登录/u12.png"/>
-        <div id="u12_text" class="text " style="display:none; visibility: hidden">
-          <p></p>
-        </div>
-      </div>
-
-      <!-- Unnamed (Rectangle) -->
-      <div id="u13" class="ax_default button">
-        <div id="u13_div" class=""></div>
-        <div id="u13_text" class="text ">
-          <p><span>忘记密码</span></p>
-        </div>
-      </div>
-
-      <!-- Unnamed (Rectangle) -->
-      <div id="u14" class="ax_default label">
-        <div id="u14_div" class=""></div>
-        <div id="u14_text" class="text ">
-          <p><span>注：通过手机验证码修改密码。</span></p>
-        </div>
-      </div>
-    </div>
-    <script src="resources/scripts/axure/ios.js"></script>
-  </body>
-</html>