关于vss结构化的认知

1.  结构化里面有4个线程池

单图片任务识别线程池tp_recog  大小为4，用于51号通讯指令。用于图片的检测与识别。

批量图片任务识别线程池tp_recog 大小为g_recog_batch*2 用于识别视频的跟踪结果。

视频跟踪线程池tp_pvc1 大小为g_pvc1_batch*2 用于视频的跟踪检测。

识别后结果发送线程池tp_sync 大小为8，用于识别结果的发送。跟踪结果的发送不走这个。

2.  视频跟踪线程池负责将vas过来的视频帧跟踪识别出最优帧，以及当前帧中人，车，人骑车的目标粗检矩形框位置，对于前帧的位移，目标的类型，目标所在的视频通路，该帧的编号。最优帧的输出跟设置的m_cacheFrames的缓冲量有关，目前是超过250帧释放掉最早的80帧，也就是容量在170－250之间。 这个结果输出给behavior用于行为分析。最优帧一般在间隔1到2秒输出一次，与目标运动速度有关。

而跟踪到的最优帧用于进行识别，识别的结果推送给structure。由structure输送给大数据kafka，web前端mq，以及图搜库和存储本地FTP image。

3.对于行为分析报警的帧，目前识别可以有两条途径，一种是直接送给图片结构化，这种需要图片结构化授权。另一种是直接送给视频跟踪识别结果的线程用于识别，这个需要用到最优帧里的ContextCode,type等信息。而最优帧出来的这个ContextCode是每次都变化的，目前使用这个进行图片识别会议报warning，暂时是个漏洞吧。它不消耗图片授权，走的是视频授权。