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五个功能模块
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1. Yolo + Tracker + Resnet, 其中 Resnet 的实现在./contrast中
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track_reid.py
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2. 轨迹分析模块，目录为：./tracking
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(1) 基于模块（Yolo + Tracker + Resnet）的输出
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tracking_test.py
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(2) 基于测试过程数据（track.data, tracking_output.data）的输出
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module_analysis.py
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3. 比对分析模块，目录为：./contrast
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2个场景：1:1，1:n
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1:1场景：
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(1) 利用现场保存数据进行比对
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OneToOneCompare.txt（现场保存数据）
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one2one_onsite.py
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(2) 利用本地算法进行特征提取
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one2one_contrast.py
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1:n场景：
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(1) 直接利用 deletedBarcode.txt 中数据
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one2n_contrast.py
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(2) 构造取出、放入事件，设计不同的特征，
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feat_select.py
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4. 整体流程仿真
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pipeline.py
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SourceType: "image", "video", yolo+resent+tracker模块输入数据类型
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5. 全实时时间切分仿真分析
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time_devide.py
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需分 2 步运行模块:
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(1) runyolo()
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该模块调用 imgs_inference.py 中模块 run_yolo
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后续工作：
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1). 将run_yolo模块与track_redi.yolo_resnet_tracker模块合并
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2). 图像文件名标准化
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(2) show_seri()
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该模块调用 event_time_specify.py 中模块 devide_motion_state
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具体实现：
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./tracking
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tracking_test.py
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have_tracked():
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轨迹分析测试。遍历track_reid.py输出的文件夹trackdict下的所有.pkl文件。
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time_test.py
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统计Pipeline整体流程中各模块耗时
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module_analysis.py
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该模块中需要借助 try...except... 捕获data文件中的异常
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main():
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遍历文件夹下的每一个子文件夹，对子文件夹执行tracking_simulate() 函数；
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main_loop()：
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(1) 根据 deletedBarcode.txt 生成事件对，并利用事件对生成存储地址
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(2) 调用 tracking_simulate() 函数
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tracking_simulate(eventpath, savepath)：
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(1) 根据event_names获取事件名enent_name
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(2) 遍历并执行 eventpath 文件夹下的 0_track.data、1_track.data 文件，并调用do_tracking() 执行
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(3) 将前后摄、本地与现场，工8幅子图合并为1幅大图。
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上下子图分别显示的是前后摄，每一行4个子图，分别为：
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(a) tracker输出原始轨迹;
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(b) 本地tracking输出;
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(c) 现场算法轨迹选择前轨迹;
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(d) 现场算法轨迹选择后的轨迹
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do_tracking(fpath, savedir, event_name)
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inputs：
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fpath: 0/1_track.data文件，并核验是否存在 0/1_tracking_output.data，若不存在该文件，直接返回 None, None
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savedir: 在该文件夹下会建立3个子文件夹及一个png轨迹图
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./savedir/event_name_images, 画boxes后的图像序列
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./savedir/event_name_subimgs, 轨迹分析后的目标子图，无 _x 为PC机结果，有 _x 为平板单摄像头轨迹选择后的输出
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./savedir/trajectory, 存储每一个轨迹图
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./savedir/event_name_tracking_select.png 或 enent_name_tracking.png 或 enent_name_select.png
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outputs:
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img_tracking：本机tracker、tracking 输出的结果比较图
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abimg: 部署算法的tracking、轨迹选择分析比较图
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./utils/read_data.py
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0/1_track.data 文件保存：yolo、Resnet、tracker、tracking模块的输出
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函数: extract_data(datapath)
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异常排除：
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(1) assert len(boxes)==len(feats)，确保每一帧内boxes数和feats数相等
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(2) assert(len(bboxes)==len(ffeats)), 确保关于bboxes的帧数和关于ffeats的帧数相等
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(3) assert(len(trackerboxes)==len(trackerfeats))，确保tracker输出的boxes可以对应到相应的feats上
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这里未对 len(box)!=9、len(feat)!=256, 的情况做出约束
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输出：
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bboxes
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ffeats
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trackerboxes
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tracker_feat_dict[f"frame_{fid}"]["feats"]{{bid}: (256,)
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}
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trackingboxes
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tracking_feat_dict[f"track_{tid}"]["feats"]{f"{fid}_{bid}": tracker_feat_dict[f"frame_{fid}"]["feats"][bid]})
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0/1_tracking_output.data 文件保存用于比对的boxes、features
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函数: read_tracking_output(filepath)
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异常排除：
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(1) assert len(feats)==len(boxes)
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(2) box.size==9、feat.size=256
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./deprecated/contrast_one2one.py
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1:1 比对评估。have Deprecated!
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./enentmatch.py
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1:n 模拟测试，have Deprecated!
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./contrast
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feat_similar.py
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similarity_compare_sequence(root_dir)
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inputs:
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root_dir：文件夹，包含"subimgs"字段，对该文件夹中的相邻图像进行相似度比较
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silimarity_compare()
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功能：对imgpaths文件夹中的图像进行相似度比较
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feat_select.py
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creatd_deletedBarcode_front(filepath)
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(1) 基于 deletedBarcode.txt, 构造取出事件和相应的放入事件，构成列表并更新这些列表。
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MatchList = [(getout_event, InputList), ...]
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(2) 设计不同的特征选择方式，计算 getout 事件和各 input 事件的相似度，并保存于文件：
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deletedBarcodeTest.txt
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precision_compare(filepath, savepath)
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读取 deletedBarcode.txt 和 deletedBarcodeTest.txt 中的数据，进行相似度比较
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one2n_contrast.py
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1:n 比对，读取 deletedBarcode.txt，实现现场测试评估。
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main():
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循环读取不同文件夹中的 deletedBarcode.txt，合并评估。
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main1():
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指定deletedBarcode.txt进行1:n性能评估
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one2one_onsite.py
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现场试验输出数据的 1:1 性能评估；
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适用于202410前数据保存版本的，需调用 OneToOneCompare.txt
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标准特征向量生成
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std_sample_path：图像样本的存储地址
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std_barcode_path：对 std_sample_path 中文件列表进行遍历，形成{barcode: 图像样本地址}形式字典并进行存储
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std_feature_path：调用 inference_image(), 对每一个barcode，生成字典并进行存储
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genfeats.py
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genfeatures(imgpath, bcdpath, featpath)
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功能：生成标准特征向量
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参数：
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(1) imgpath：图像样本的存储地址
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(2) bcdpath：对 imgpath 中文件列表进行遍历，形成{barcode: 图像样本地址}形式字典并进行存储
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(3) featpath：调用 inference_image(), 对每一个barcode，生成字典并进行存储
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