更新时间:2024-05-21 GMT+08:00
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behavior_analysis_data 行为分析与人车物分离

功能介绍

行为分析与人车物分离业务:对人车物行为进行分析生成相应数据的智能场景。

行为分析与人车物分离业务消息体的message_type值为behavior_analysis_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:

  • 21 行为分析抓图(摄像机SDC/NVR800开启行为分析功能,目标进入区域且触发入侵、越线、徘徊、遗留、移走、区域进入、区域离开、快速移动等告警,则进行抓拍并分析目标信息,如:目标类型、目标状态、目标速度等)
表1 message_type为behavior_analysis_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

report_time

String

上报时间:示例:2021-03-15T16:43:00+08:00

data

Data object

业务信息

表2 Data

字段名

类型

说明

common

Common object

通用数据定义

rule

Rule object

规则数据定义

targets

Array of Target Object

目标数据定义

Common对象:

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

intelligent_target_index

Int

智能目标/业务类型索引

target_time_domain_info

Int

配合索引使用,标识三层数据时域信息

枚举值:

  • 0 实时框数据(检测框,规则框数据,用于复合流请流)
  • 1 目标等其他数据(目标抓拍,定时上报,用于后端储存检索)

Rule 对象:

表4 Rule

字段名

类型

说明

rule_area_pos

MetaArea Object

规则框位置

rule_area_pos_relative

MetaArea Object

规则框位置(相对位置)

rule_type

Int

规则类型

表5 MetaArea

字段名

类型

说明

num

Int

框线坐标点数量:框线为多边形,这里表示顶点的个数

points

Array of Point object

坐标

表6 Point

字段名

类型

说明

x

Int

横坐标

y

Int

纵坐标

表7 Target

字段名

类型

说明

data_id

Int

数据ID,正常情况下不为空,必传

panorama_pic

String

全景图,已经转化为url

panorama_pic_size

Int

全景图大小

pic_snapshot_dst_offset

Int64

夏令时偏移时间:单位秒/s

pic_snapshot_time

Int

抓拍时间:单位秒/s

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-

color

Color object

颜色

global_object_id

Int64

智能目标全局ID

obj_id

Int

目标ID

obj_pos

Rect object

目标位置

obj_pos_r

Rect object

目标位置(相对位置)

obj_speed

Point object

目标速度

obj_status

Int

目标状态

枚举值:

  • 0 无状态
  • 1 徘徊状态
  • 2 绊线状态
  • 4 遗留状态
  • 8 移走状态
  • 16 入侵状态
  • 32 区域进入状态
  • 64 区域离开状态
  • 128 球机转动,雷球联动
  • 256 电梯内电瓶车检测

obj_type

Int

目标类型

枚举值:

  • 0 未分类
  • 1 车
  • 2 人
  • 96 机非人的机动车
  • 97 机非人的非机动车
  • 98 机非人的行人
  • 128 区域显示框类型0:目标框
  • 129 区域显示框类型1:人框
  • 130 区域显示框类型2:非机动车框
  • 131 区域显示框类型3:机动车框
  • 132 区域显示框类型4:在目标业务中是人身框、在交通业务中是车牌框
  • 133 区域显示框类型5:停车侦测使用框
  • 134 区域显示框类型6:人群密度使用框
  • 135 区域显示框类型7:排队长度使用框
  • 136 区域显示框类型8:违停球使用框
  • 137 区域显示框类型9:自动跟踪使用框
  • 138 区域显示框类型10:复杂行为分析使用框
  • 139 区域显示框类型11:火点检测使用框
  • 255 其他

target_type

Int

智能业务场景

枚举值:

  • 21 行为分析抓图
表8 Rect

字段名

类型

说明

x

Int

上层业务检测框左上角坐标点计算方式,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9 Color

字段名

类型

说明

red

Int

红色像素

green

Int

绿色像素

blue

Int

蓝色像素

conf_lev

Int

置信度

color_id

Int

颜色id

  • 示例一、行为分析抓图
{
    "message_id": 1676822987447548758,
    "message_type": "behavior_analysis_data",
    "data": {
        "device_id": "HOLO123***",
        "channel_id": "0",
        "data_id": "167682298743800500010002rwnwv040",
        "report_time": "2023-02-20T00:09:47+08:00",
        "data": {
            "common": {
                "channel_id": 101,
                "channel_id_ex": 101,
                "image_height": 1440,
                "image_width": 2560,
                "intelligent_target_index": 281474976710656,
                "meta_type_mask": 2,
                "pts": 517577328,
                "sdc_uuid": "e15ee2b3-83c2-073a-28e1-378e9612aa71",
                "target_time_domain_info": 1,
                "target_type": 21
            },
            "rule": {
                "rule_area_pos": {
                    "num": 4,
                    "points": [
                        {
                            "x": 1,
                            "y": 1
                        },
                        {
                            "x": 351,
                            "y": 1
                        },
                        {
                            "x": 351,
                            "y": 287
                        },
                        {
                            "x": 1,
                            "y": 287
                        }
                    ]
                },
                "rule_area_pos_relative": {
                    "num": 4,
                    "points": [
                        {
                            "x": 28,
                            "y": 34
                        },
                        {
                            "x": 9971,
                            "y": 34
                        },
                        {
                            "x": 9971,
                            "y": 9965
                        },
                        {
                            "x": 28,
                            "y": 9965
                        }
                    ]
                },
                "rule_type": 4
            },
            "targets": [
                {
                    "data_id": "167682298742100500010001rwnwv040",
                    "panorama_pic": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_HOLO123***_0_20230220_tlv_167682298742100500010001rwnwv040.jpg/static",
                    "panorama_pic_size": 199629,
                    "pic_snapshot_dst_offset": 0,
                    "pic_snapshot_time": 1631497728,
                    "pic_snapshot_timems": 1631497728392,
                    "pic_snapshot_tzone": 28800000,
                    "target_type": 21
                },
                {
                    "color": {
                        "red": 0,
                        "green": 0,
                        "blue": 0,
                        "conf_lev": 0,
                        "color_id": 0
                    },
                    "data_id": "167682298743800500010000rwnwv040",
                    "global_object_id": 7007351688747024516,
                    "meta_type_mask": 2,
                    "obj_id": 132,
                    "obj_pos": {
                        "x": 169,
                        "y": 110,
                        "width": 74,
                        "height": 177
                    },
                    "obj_pos_r": {
                        "x": 4804,
                        "y": 3819,
                        "width": 2128,
                        "height": 6173
                    },
                    "obj_speed": {
                        "x": 0,
                        "y": 0
                    },
                    "obj_status": 16,
                    "obj_type": 98,
                    "target_type": 21
                },
                {
                    "color": {
                        "red": 0,
                        "green": 0,
                        "blue": 0,
                        "conf_lev": 0,
                        "color_id": 0
                    },
                    "data_id": "167682298743800500010001rwnwv040",
                    "global_object_id": 7007351688747024510,
                    "meta_type_mask": 2,
                    "obj_id": 126,
                    "obj_pos": {
                        "x": 217,
                        "y": 155,
                        "width": 80,
                        "height": 126
                    },
                    "obj_pos_r": {
                        "x": 6191,
                        "y": 5395,
                        "width": 2285,
                        "height": 4388
                    },
                    "obj_speed": {
                        "x": 8,
                        "y": 14
                    },
                    "obj_status": 16,
                    "obj_type": 98,
                    "target_type": 21
                },
                {
                    "color": {
                        "red": 0,
                        "green": 0,
                        "blue": 0,
                        "conf_lev": 0,
                        "color_id": 0
                    },
                    "data_id": "167682298743800500010002rwnwv040",
                    "global_object_id": 7007351688747024493,
                    "meta_type_mask": 2,
                    "obj_id": 109,
                    "obj_pos": {
                        "x": 85,
                        "y": 137,
                        "width": 74,
                        "height": 148
                    },
                    "obj_pos_r": {
                        "x": 2421,
                        "y": 4756,
                        "width": 2128,
                        "height": 5152
                    },
                    "obj_speed": {
                        "x": 3,
                        "y": 6
                    },
                    "obj_status": 16,
                    "obj_type": 98,
                    "target_type": 21
                }
            ]
        }
    },
    "test": false
}
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