Report/Docs/2024-10-25

2024-10-25 组会汇报

一、科研项目

• 无新进展

二、工程项目

2.1 梳理行人重识别服务流程

检测到行人之后

• 首先在数据库里检索是否有相似度比较高的人
  • 这一步需要用向量数据库来做，若出现，则给出对应的id，否则id为无效值
• 之后给系统后端发送一个http消息，http消息的json格式如下：

  {
    "PersonId": 1 // 行人id
    "Picture": "xxx"// base64编码后的行人原图数据
    "CameraIP": "192.169.0.0" //摄像头IP地址
    "TimeStamp": "xxx"//时间戳
  }
  

• 判定这段视频里后面几秒内是否重复出现该行人，注意以下事项：
  • 视频可见范围内，只发一次http消息
  • 相似度高的人不管在摄像头中消失多少次，都是一个相同的ID

2.2 熟悉faiss等第三方库的使用

• Dockerfile配置：源码编译安装faiss、leveldb、libhv等第三方依赖库，解决依赖库之间的版本兼容问题（Cuda，CMake，Docker镜像相关）
• Demo示例学习：查阅官方说明文档，学习faiss和leveldb的插入和检索操作，学习如何使用libhv实现一个简单的http客户端发送http消息

2.3 待办事项

• 按照前文的流程图，代码实现行人重识别服务

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