package com.iailab.netsdk.lib.structure.customize; import com.iailab.netsdk.lib.NetSDKLib; import com.iailab.netsdk.lib.enumeration.EM_CAPTURE_PROCESS_END_TYPE; import com.iailab.netsdk.lib.enumeration.EM_TRIGGER_TYPE; import static com.iailab.netsdk.lib.NetSDKLib.*; /** * 船只的绊线入侵事件信息 *

* ERR210428143 水面预警事件 专用结构体 *

* 注意: 其他项目不要使用, 通用的绊线入侵事件结构体见: * {@link NetSDKLib.DEV_EVENT_CROSSREGION_INFO} * * @author 47040 * @since Created in 2021/5/13 17:35 */ public class DEV_EVENT_CROSSREGION_INFO extends SdkStructure { /** * 通道号 */ public int nChannelID; /** * 事件名称 */ public byte[] szName = new byte[128]; /** * 字节对齐 */ public byte[] bReserved1 = new byte[4]; /** * 时间戳(单位是毫秒) */ public double PTS; /** * 事件发生的时间 */ public NET_TIME_EX UTC; /** * 事件ID */ public int nEventID; /** * 检测到的物体 */ public NET_MSG_OBJECT stuObject; /** * 事件对应文件信息 */ public NET_EVENT_FILE_INFO stuFileInfo; /** * 规则检测区域 */ public NET_POINT[] DetectRegion = (NET_POINT[]) new NET_POINT().toArray(NET_MAX_DETECT_REGION_NUM); /** * 规则检测区域顶点数 */ public int nDetectRegionNum; /** * 物体运动轨迹 */ public NET_POINT[] TrackLine = (NET_POINT[]) new NET_POINT().toArray(NET_MAX_TRACK_LINE_NUM); /** * 物体运动轨迹顶点数 */ public int nTrackLineNum; /** * 事件动作,0表示脉冲事件,1表示持续性事件开始,2表示持续性事件结束; */ public byte bEventAction; /** * 表示入侵方向, 0-进入, 1-离开,2-出现,3-消失 */ public byte bDirection; /** * 表示检测动作类型,0-出现 1-消失 2-在区域内 3-穿越区域 */ public byte bActionType; /** * 图片的序号, 同一时间内(精确到秒)可能有多张图片, 从0开始 */ public byte byImageIndex; /** * 抓图标志(按位),具体见NET_RESERVED_COMMON , * 0位:"*",1位:"Timing",2位:"Manual", * 3位:"Marked",4位:"Event",5位:"Mosaic",6位:"Cutout" */ public int dwSnapFlagMask; /** * 事件源设备上的index,-1表示数据无效 */ public int nSourceIndex; /** * 事件源设备唯一标识,字段不存在或者为空表示本地设备 */ public byte[] szSourceDevice = new byte[MAX_PATH]; /** * 事件触发累计次数, int 类型 */ public int nOccurrenceCount; /** * 货物通道信息 */ public NET_CUSTOM_INFO stuCustom; /** * 扩展信息 */ public NET_EXTENSION_INFO stuExtensionInfo; /** * 智能事件规则编号,用于标示哪个规则触发的事件 */ public int nRuleID; /** * 热成像横向视场角,单位度,实际角度乘以100 (ERR210428143 专用, 其他项目不要使用) */ public int nThermoHFOV; /** * 热成像纵向视场角,单位度,实际角度乘以100 (ERR210428143 专用, 其他项目不要使用) */ public int nThermoVFOV; /** * 船高 (ERR210428143 专用, 其他项目不要使用) */ public int nBoatHeight; /** * 船长 (ERR210428143 专用, 其他项目不要使用) */ public int nBoatLength; /** * 船速 (ERR210428143 专用, 其他项目不要使用) */ public int nBoatSpeed; /** * 船距 (ERR210428143 专用, 其他项目不要使用) */ public int nBoatDistance; /** * 保留字节,留待扩展. */ public byte[] bReserved = new byte[300]; /** * 检测到的物体个数 */ public int nObjectNum; /** * 检测到的物体 */ public NET_MSG_OBJECT[] stuObjectIDs = (NET_MSG_OBJECT[]) new NET_MSG_OBJECT().toArray(NET_MAX_OBJECT_LIST); /** * 轨迹数(与检测到的物体个数 nObjectNum 对应) */ public int nTrackNum; /** * 轨迹信息(与检测到的物体对应) */ public NET_POLY_POINTS[] stuTrackInfo = (NET_POLY_POINTS[]) new NET_POLY_POINTS().toArray(NET_MAX_OBJECT_LIST); /** * 智能事件公共信息 */ public EVENT_INTELLI_COMM_INFO stuIntelliCommInfo; /** * 全景广角图 */ public SCENE_IMAGE_INFO_EX stuSceneImage; /** * 检测到人的数量 */ public int nObjetcHumansNum; /** * 检测的到人 */ public NET_VAOBJECT_NUMMAN[] stuObjetcHumans = (NET_VAOBJECT_NUMMAN[]) new NET_VAOBJECT_NUMMAN().toArray(100); /** * 车身信息 */ public NET_MSG_OBJECT stuVehicle; /** * 触发类型,参考 {@link EM_TRIGGER_TYPE} */ public int emTriggerType; /** * 标记抓拍帧 */ public int nMark; /** * 视频分析的数据源地址 */ public int nSource; /** * 视频分析帧序号 */ public int nFrameSequence; /** * 抓拍过程,参考 {@link EM_CAPTURE_PROCESS_END_TYPE} */ public int emCaptureProcess; /** * 交通车辆信息 */ public DEV_EVENT_TRAFFIC_TRAFFICCAR_INFO stTrafficCar; /** * 公共信息 */ public EVENT_COMM_INFO stuCommInfo; }