更新时间:2024-05-21 GMT+08:00
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vehicle_data 机非人业务

功能介绍

机非人业务:机动车/非机动车/行人相关的智能场景。

机非人业务消息体的message_type值为target_data。

目前行业视频管理服务会处理以下场景:

itgt_type/target_type枚举值:

  • 6 机非人业务目标整体信息(摄像机SDC/NVR800开启机非人模式,行人进入区域,会被自动抓拍,提取行人特征信息,如:年龄段、是否戴眼镜、长头发还是短头发、是否戴帽子、衣服款式和颜色等)
  • 7 机非人业务机动车信息(摄像机SDC/NVR800开启机非人模式, 机动车进入区域,会被自动抓拍,提取机动车特征信息,如:机动车品牌、款型、车牌号、车牌颜色等)
  • 8 机非人业务非机动车信息(摄像机SDC/NVR800开启机非人模式,非机动车进入区域,会被自动抓拍,提取非机动车特征信息,如:非机动车类型、颜色、骑行者的特征信息等)
  • 53 非机动车上目标检测(特定混行摄像机SDC开启混行模式,非机动车进入区域,会被自动抓拍,提取非机动车及其骑行者特征信息,如:非机动车类型、颜色、骑行者的特征信息等。注意:与8不同的是,53有更多的关于骑行者的特征信息,如骑行者是否背包、是否有撑伞等)

消息结构体介绍

表1 message_type为vehicle_data时,data结构体如下:

字段名

类型

说明

device_id

String

设备ID,正常情况下不为空,必传

channel_id

String

通道ID,正常情况下不为空,必传

data_id

String

数据ID:正常情况下不为空,必传。可用于查询智能图片数据,参考链接:智能图片下载

itgt_type

Int

智能业务场景

枚举值:

  • 6 机非人业务目标整体信息
  • 7 机非人业务机动车信息
  • 8 机非人业务非机动车信息
  • 53 非机动车上目标检测

report_time

String

上报时间,示例:2021-03-15T16:43:00+08:00

global_obj_id

Int64

全局ID,设备传入的唯一标识

lane_id

Int64

车道号

vehicle_direction

Int

车辆运动方向

枚举值:

  • 0 未知
  • 1 向左
  • 2 向右
  • 3 向上
  • 4 向下

plate_char

String

车牌字符,当检测到机动车属性时传该值

plate_color

Int

车牌颜色,当检测到机动车属性时传该值,见附录车牌颜色

vehicle_type

Int

机非人类型,当检测到机非人属性时传该值,见附录机非人类型

vehicle_color

Int

车辆颜色,当检测到机动车属性时传该值,见附录车辆颜色

car_pre_brand

Int

品牌字符索引,当检测到机动车属性时传该值,见附录车款类型

car_sub_brand

Int

子款符号索引,当检测到机动车属性时传该值

car_year_brand

String

年款符号,当检测到机动车属性时传该值

rider_age_range

Int

骑行人年龄范围

枚举值:

  • 0 未知
  • 1 少年
  • 2 青年
  • 3 老年

rider_gender

Int

骑行人性别

枚举值:

  • 0 未知
  • 1 男性
  • 2 女性

has_helmet

Boolen

是否戴头盔

helmet_color

Int

头盔颜色

motor_color

Int

非机动车颜色

has_motor_sunshade

Boolen

是否有遮阳伞

has_motor_carry

Boolen

是否有携带物

has_license_plate

Boolen

是否有车牌

rider_num

Int

骑行人数

motor_type

Int

非机动车类型

vehicle_url

String

车辆特写图url

target_all_pic_url

String

目标整体抠图url

panorama_url

String

全景图片url

vehicle_pos

RectCor object

车辆检测框位置万分比

human_pos

RectCor object

目标整体位置万分比

human_age

Int

行人年龄

枚举值:

  • 0 未知
  • 1 少年
  • 2 青年
  • 3 老年

human_gender

Int

行人性别

枚举值:

  • 0 未知
  • 1 男性
  • 2 女性

human_upperstyle

Int

上衣款式

  • 0 未知
  • 1 长袖
  • 2 短袖

human_uppercolor

Int

上衣颜色

human_lowstyle

Int

下衣款式

human_lowercolor

Int

下衣颜色

human_shape

Int

体型

human_mouthmask

Int

行人口罩

human_hair

Int

行人头发

common

Common object

通用数据定义

target

Target object

目标:设备上传TLV时的设备的原始数据,该字段是设备上传的原始数据的解析,不同的业务场景传入的字段会不相同。

moto_type

Int

非机动车类型

表2 RectCor

字段名

类型

说明

x_cor

Int

上层业务检测框左上角坐标点x计算方式,x1 = x_cor *全景图像素宽度/ 10000

y_cor

Int

上层业务检测框左上角坐标点y计算方式,y1 = y_cor *全景图像素高度/ 10000

width

Int

上层业务检测框宽度 计算方式 widht1 = widht *全景图像素宽度/ 10000

height

Int

上层业务检测框长度 计算方式 height1 = height *全景图像素高度/ 10000

表3 Common

字段名

类型

说明

channel_id

Int64

通道ID

channel_id_ex

Int64

相机扩展通道ID

pts

Int64

时间戳

sdc_device_id

String

主从机设备ID

sdc_uuid

String

摄像机视频源通道号

intelligence_type

Int

智能类型

image_height

Int

图片高度

image_width

Int

图片宽度

meta_type_mask

Int

元数据类型掩码

枚举值:

  • 1 框数据
  • 2 图数据
  • 8 保活数据
  • 16 告警数据
表4 Target

字段名

类型

说明

car_pre_brand

String

品牌字符:中文字符,例如大众

car_pre_brand_index

Int

品牌字符索引,当检测到机动车属性时传该值,见附录车款类型

car_sub_brand

String

子款字符:中文字符,例如明锐

car_sub_brand_index

Int

子款字符索引

car_year_brand

String

年款字符:例如2011

cur_snap_index

Int

当前抓拍序列号

global_object_id

Int64

智能目标全局ID

human_pic

String

目标整体抠图:已转化为图片url

human_pic_kps

Int

目标整体抠图kps质量过滤标志位

human_pic_roi

Rect object

目标整体抠图中的目标整体目标框:目标整体抠图中可能存在其它干扰,此坐标用于精确圈定目标整体范围

human_rect_position

Rect object

目标整体位置

lane_id

Int

车道号

panorama_pic

String

全景图:已转化为图片url

pic_snapshot_dst_offset

Int64

夏令时偏移时间:单位秒/s

pic_snapshot_time

Int

抓拍时间

pic_snapshot_timems

Int64

抓拍时间:单位毫秒/ms

pic_snapshot_tzone

Int64

抓拍时区:单位毫秒/ms 东区为+ 西区为-,支持夏令时

plate_char

String

车牌字符,当检测到机动车属性时传该值

plate_color

Int

车牌颜色,当检测到机动车属性时传该值,见附录车牌颜色

plate_pic

String

车牌抠图:已转化为图片url

plate_pos

Rect object

车牌位置万分比

plate_pos_abs

Rect object

车牌位置绝对坐标

plate_pos_com

Rect object

车牌位置万分比

plate_type

Int

车牌类型,参考附录车牌类型

target_type

Int

智能业务场景

枚举值:

  • 6 机非人业务目标整体信息
  • 7 机非人业务机动车信息
  • 8 机非人业务非机动车信息
  • 53 非机动车上目标检测

trecord_type

Int

告警类型,见附录告警类型

vehicle_color

Int

车辆颜色,当检测到机动车属性时传该值,见附录车辆颜色

vehicle_direction

Int

车辆运动方向

枚举值:

  • 0 未知
  • 1 向左
  • 2 向右
  • 3 向上
  • 4 向下

vehicle_pic

String

车辆图,已转化为图片url

vehicle_pos

Rect object

车身位置万分比

vehicle_pos_abs

Rect object

车辆位置绝对坐标

vehicle_pos_com

Rect object

车辆位置相对坐标万分比

vehicle_type

Int

机非人类型,当检测到机非人属性时传该值,见附录机非人类型

vehicle_type_ext

Int

机非人扩展类型,当检测到机非人属性时传该值,见附录机非人类型

,例如机非人类型为轿车,扩展类型为两厢轿车

vhd_object_id

Int64

机非人ID

human_gender

Int

行人性别

枚举值:

  • 0 未知
  • 1 男性
  • 2 女性

human_umbrella

Int

是否撑伞

枚举值:

  • 0 未知
  • 1 否
  • 2 是

human_lower_color

Int

下衣颜色

枚举值:

  • 0 未知
  • 1 黑
  • 2 蓝
  • 3 绿
  • 4 白/灰
  • 5 黄/橙/棕
  • 6 红/粉/紫

human_direct

Int

行进方向

human_carry

Int

是否拎东西

枚举值:

  • 0 未知
  • 1 否
  • 2 是

human_mouth_mask

Int

是否戴口罩

枚举值:

  • 0 未知
  • 1 否
  • 2 是

human_age

Int

年龄人群

枚举值:

  • 0 未知
  • 1 少年
  • 2 青年
  • 3 老年

human_upper_texture

Int

上衣纹理

枚举值:

  • 0 未知
  • 1 纯色
  • 2 条纹
  • 3 格子

human_view

Int

朝向

枚举值:

  • 0 未知
  • 1 正面
  • 2 背面
  • 3 左倾
  • 4 右倾

human_feature

Feature Object

目标整体属性

human_luggage

Int

是否有行李箱

human_backpack

Int

是否有背包

human_lower_style

Int

下衣款式

枚举值:

  • 0 未知
  • 1 长裤
  • 2 短裤
  • 3 裙子

human_upper_color

Int

上衣颜色

human_hair

Int

发型

枚举值:

  • 0 未知
  • 1 长
  • 2 短
  • 3 秃头

human_shape

Int

体型

枚举值:

  • 0 未知
  • 1 标准
  • 2 肥
  • 3 瘦

human_speed

Int

行进速度

human_upper_style

Int

上衣款式

枚举值:

  • 0 未知
  • 1 长袖
  • 2 短袖

human_hat

Int

是否戴帽子

human_frontpack

Int

是否有前面背包

human_satchel

Int

是否有斜挎包

human_glass

Int

是否戴眼镜

motor_color

Int

非机动车颜色

motor_license_plate

Int

是否有车牌

motor_motor_carry

Int

是否有携带物品

motor_sunshade

Int

是否有遮阳伞

motor_sunshade_color

Int

遮阳伞颜色

motor_type

Int

非机动车类型

riderman_age

Int

骑行人年龄人群

riderman_feature

RidermanFeature Object

骑行人属性

riderman_gender

Int

骑行人性别

riderman_helmet

Int

骑行人是否戴头盔

riderman_helmetcolor

Int

骑行人头盔颜色

riderman_num

Int

骑行人数量,具体人数

riderman_uppercolor

Int

骑行人上衣颜色

riderman_upperstyle

Int

骑行人上衣款式

vehicle_pos_abs

Rect Object

车辆位置绝对坐标

face_id

Int64

人脸号

face_pic_time

Int

人脸抓拍时间

face_pic_tzone

Int64

人脸抓拍时区:单位毫秒/ms 东区为+ 西区为-,支持夏令时

表5 Rect

字段名

类型

说明

x

Int

上层业务检测框左上角坐标点x计算方式,x1 = x *全景图像素宽度/ 10000

y

Int

上层业务检测框左上角坐标点y计算方式,y1 = y *全景图像素高度/ 10000

width

Int

上层业务检测框宽度 计算方式 widht1 = widht *全景图像素宽度/ 10000

height

Int

上层业务检测框长度 计算方式 height1 = height *全景图像素高度/ 10000

表6 Feature

字段名

类型

说明

age

Int

年龄人群

backpack

Int

是否有背包

carry

Int

是否拎东西

front_pack

Int

是否有前面背包

gender

Int

行人性别

枚举值:

  • 0 未知
  • 1 男性
  • 2 女性

glass

Int

是否戴眼睛

hair

Int

发型

hat

Int

是否戴麦子

lower_color

Int

上衣颜色

lower_style

Int

上衣款式

luggage

Int

是否有行李箱

mouth_mask

Int

是否戴口罩

move_direct

Int

行进方向

move_speed

Int

行进速度

satchel

Int

是否有斜挎包

shape

Int

体型

umbrella

Int

是否有雨伞

upper_color

Int

下衣颜色

upper_style

Int

下衣款式

upper_texture

Int

上衣纹理

view

Int

朝向

表7 RidermanFeature

字段名

类型

说明

age

Int

年龄人群

gender

Int

行人性别

枚举值:

  • 0 未知
  • 1 男性
  • 2 女性

helmet

Int

是否戴头盔

helmet_color

Int

头盔颜色

upper_color

Int

下衣颜色

upper_style

Int

下衣款式

  • 示例一、机非人业务目标整体信息
{
    "message_id": 1676253459558286045,
    "message_type": "vehicle_data",
    "data": {
        "device_id": "219123456CYP***",
        "channel_id": "0",
        "data_id": "167625345941400200060000rwnwv130",
        "report_time": "2023-02-13T09:57:37+08:00",
        "itgt_type": 6,
        "global_obj_id": 7198857782190185688,
        "lane_id": 1,
        "vehicle_type": 9,
        "target_all_pic_url": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625345941400200040000rwnwv130.jpg/static",
        "panorama_url": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625345941400200020000rwnwv130.jpg/static",
        "human_lowstyle": 1,
        "human_gender": 1,
        "human_uppercolor": 2,
        "human_hair": 2,
        "human_shape": 1,
        "human_age": 2,
        "human_mouthmask": 1,
        "human_lowercolor": 2,
        "human_upperstyle": 2,
        "human_pos": {
            "x_cor": 3218,
            "y_cor": 1601,
            "width": 1057,
            "height": 6046
        },
        "common": {
            "channel_id": 101,
            "channel_id_ex": 101,
            "meta_type_mask": 2,
            "pts": 167668079703,
            "sdc_device_id": "40619954-b309-46b1-7d1a-a3f443a58c87",
            "sdc_uuid": "224440c1-966e-57eb-fd7b-8ca03739be7e"
        },
        "target": {
            "global_object_id": 7198857782190185688,
            "human_pic": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625345941400200040000rwnwv130.jpg/static",
            "human_pic_roi": {
                "x": 2916,
                "y": 0,
                "width": 4229,
                "height": 10000
            },
            "human_gender": 1,
            "human_umbrella": 1,
            "human_lower_color": 2,
            "human_direct": 2,
            "human_carry": 1,
            "human_mouth_mask": 1,
            "human_age": 2,
            "human_upper_texture": 1,
            "human_view": 1,
            "human_feature": {
                "age": 2,
                "backpack": 1,
                "carry": 1,
                "front_pack": 1,
                "gender": 1,
                "glass": 65536,
                "hair": 2,
                "hat": 65536,
                "lower_color": 2,
                "lower_style": 1,
                "luggage": 1,
                "mouth_mask": 1,
                "move_direct": 2,
                "move_speed": 0,
                "satchel": 1,
                "shape": 1,
                "umbrella": 1,
                "upper_color": 2,
                "upper_style": 2,
                "upper_texture": 1,
                "view": 131072
            },
            "human_luggage": 1,
            "human_backpack": 1,
            "human_lower_style": 1,
            "human_upper_color": 2,
            "human_hair": 2,
            "human_shape": 1,
            "human_speed": 2,
            "human_upper_style": 2,
            "human_hat": 1,
            "human_frontpack": 1,
            "human_satchel": 1,
            "human_glass": 1,
            "human_rect_position": {
                "x": 3218,
                "y": 1601,
                "width": 1057,
                "height": 6046
            },
            "lane_id": 1,
            "panorama_pic": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625345941400200020000rwnwv130.jpg/static",
            "pic_snapshot_dst_offset": 0,
            "pic_snapshot_time": 1676253453,
            "pic_snapshot_timems": 1676253453434,
            "pic_snapshot_tzone": 28800000,
            "target_type": 6,
            "trecord_type": 34,
            "vehicle_type": 9,
            "vehicle_type_ext": 9,
            "vhd_object_id": 40152
        }
    },
    "test": false
}
  • 示例二、机非人业务机动车信息
{
    "message_id": 1676252528838941764,
    "message_type": "vehicle_data",
    "data": {
        "device_id": "219123456CYP***",
        "channel_id": "0",
        "data_id": "167625252854900210110000rwnwv130",
        "report_time": "2023-02-13T09:42:06+08:00",
        "itgt_type": 7,
        "global_obj_id": 7198857782190185052,
        "lane_id": 2,
        "vehicle_direction": 4,
        "plate_char": "浙XXXXXX",
        "plate_color": 1,
        "vehicle_type": 1,
        "vehicle_color": 2,
        "car_pre_brand": 74,
        "car_sub_brand": 554,
        "car_year_brand": "2010",
        "vehicle_url": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625252854900210010000rwnwv130.jpg/static",
        "panorama_url": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625252854900210020000rwnwv130.jpg/static",
        "vehicle_pos": {
            "x_cor": 3218,
            "y_cor": 111,
            "width": 3085,
            "height": 3402
        },
        "common": {
            "channel_id": 101,
            "channel_id_ex": 101,
            "meta_type_mask": 2,
            "pts": 166735159705,
            "sdc_uuid": "224440c1-966e-57eb-fd7b-8ca03739be7e",
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  • 示例三、机非人业务非机动车信息
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  • 示例四、非机动车上目标检测
{
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