Fix autosave interval

PTS93

2018-01-28 07b39c5f57665cbc4e806c6dd4cac552e1179f35

 src/yolo_v2_class.hpp

@@ -8,11 +8,6 @@
#include <opencv2/opencv.hpp>       // C++
#include "opencv2/highgui/highgui_c.h" // C
#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h" // C

#include <opencv2/cudaoptflow.hpp>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>
#include <opencv2/cudaarithm.hpp>
#include <opencv2/core/cuda.hpp>
#endif   // OPENCV

#ifdef YOLODLL_EXPORTS
@@ -34,6 +29,7 @@
   float prob;             // confidence - probability that the object was found correctly
   unsigned int obj_id;    // class of object - from range [0, classes-1]
   unsigned int track_id;     // tracking id for video (0 - untracked, 1 - inf - tracked object)
   unsigned int frames_counter;// counter of frames on which the object was detected
};

struct image_t {
@@ -47,8 +43,10 @@
class Detector {
   std::shared_ptr<void> detector_gpu_ptr;
   std::deque<std::vector<bbox_t>> prev_bbox_vec_deque;
   const int cur_gpu_id;
public:
   float nms = .4;
   bool wait_stream;

   YOLODLL_API Detector(std::string cfg_filename, std::string weight_filename, int gpu_id = 0);
   YOLODLL_API ~Detector();
@@ -60,7 +58,8 @@
   YOLODLL_API int get_net_width() const;
   YOLODLL_API int get_net_height() const;

   YOLODLL_API std::vector<bbox_t> tracking(std::vector<bbox_t> cur_bbox_vec, int const frames_story = 6);
   YOLODLL_API std::vector<bbox_t> tracking_id(std::vector<bbox_t> cur_bbox_vec, bool const change_history = true, 
                                    int const frames_story = 6, int const max_dist = 150);

#ifdef OPENCV
   std::vector<bbox_t> detect(cv::Mat mat, float thresh = 0.2, bool use_mean = false)
@@ -93,8 +92,6 @@
   {
      cv::Mat img;
      cv::cvtColor(img_src, img, cv::COLOR_RGB2BGR);
      //std::cout << "\n img_rgb: " << img_rgb.size() << ", " << img_rgb.type() << ", " << img_rgb.channels() << std::endl;
      //std::cout << "\n img: " << img.size() << ", " << img.type() << ", " << img.channels() << std::endl;
      std::shared_ptr<image_t> image_ptr(new image_t, [](image_t *img) { free_image(*img); delete img; });
      std::shared_ptr<IplImage> ipl_small = std::make_shared<IplImage>(img);
      *image_ptr = ipl_to_image(ipl_small.get());
@@ -113,20 +110,14 @@
      image_t out = make_image_custom(w, h, c);
      int count = 0;

      //std::vector<unsigned char> tmp(w*h*c);

      for (int k = 0; k < c; ++k) {
         for (int i = 0; i < h; ++i) {
            int i_step = i*step;
            for (int j = 0; j < w; ++j) {
               out.data[count++] = data[i_step + j*c + k] / 255.;
               //tmp[count++] = data[i_step + j*c + k];
            }
         }
      }
      //cv::Mat wrapped_8bit(cv::Size(w, h), CV_8UC3, tmp.data());
      //cv::Mat wrapped_32float(cv::Size(w, h), CV_32FC3, out.data);
      //wrapped_8bit.convertTo(wrapped_32float, CV_32FC3, 1 / 255.);

      return out;
   }
@@ -155,6 +146,11 @@

#if defined(TRACK_OPTFLOW) && defined(OPENCV)

#include <opencv2/cudaoptflow.hpp>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>
#include <opencv2/cudaarithm.hpp>
#include <opencv2/core/cuda.hpp>

class Tracker_optflow {
public:
   const int gpu_count;
@@ -169,8 +165,8 @@
      stream = cv::cuda::Stream();

      sync_PyrLKOpticalFlow_gpu = cv::cuda::SparsePyrLKOpticalFlow::create();
      sync_PyrLKOpticalFlow_gpu->setWinSize(cv::Size(21, 21)); // 15, 21, 31
      sync_PyrLKOpticalFlow_gpu->setMaxLevel(5);      // +- 50 ptx
      sync_PyrLKOpticalFlow_gpu->setWinSize(cv::Size(9, 9));   // 15, 21, 31
      sync_PyrLKOpticalFlow_gpu->setMaxLevel(3);      // +- 3 pt
      sync_PyrLKOpticalFlow_gpu->setNumIters(2000);   // def: 30

      cv::cuda::setDevice(old_gpu_id);
@@ -190,9 +186,8 @@
   void update_tracking_flow(cv::Mat src_mat)
   {
      int const old_gpu_id = cv::cuda::getDevice();
      cv::cuda::setDevice(gpu_id);

      //cv::cuda::Stream stream;
      if (old_gpu_id != gpu_id)
         cv::cuda::setDevice(gpu_id);

      if (src_mat.channels() == 3) {
         if (src_mat_gpu.cols == 0) {
@@ -203,11 +198,12 @@
         src_mat_gpu.upload(src_mat, stream);
         cv::cuda::cvtColor(src_mat_gpu, src_grey_gpu, CV_BGR2GRAY, 0, stream);
      }
      cv::cuda::setDevice(old_gpu_id);
      if (old_gpu_id != gpu_id)
         cv::cuda::setDevice(old_gpu_id);
   }


   std::vector<bbox_t> tracking_flow(cv::Mat dst_mat, std::vector<bbox_t> cur_bbox_vec)
   std::vector<bbox_t> tracking_flow(cv::Mat dst_mat, std::vector<bbox_t> cur_bbox_vec, bool check_error = false)
   {
      if (sync_PyrLKOpticalFlow_gpu.empty()) {
         std::cout << "sync_PyrLKOpticalFlow_gpu isn't initialized \n";
@@ -215,9 +211,8 @@
      }

      int const old_gpu_id = cv::cuda::getDevice();
      cv::cuda::setDevice(gpu_id);

      //cv::cuda::Stream stream;
      if(old_gpu_id != gpu_id)
         cv::cuda::setDevice(gpu_id);

      if (dst_mat_gpu.cols == 0) {
         dst_mat_gpu = cv::cuda::GpuMat(dst_mat.size(), dst_mat.type());
@@ -225,9 +220,9 @@
         tmp_grey_gpu = cv::cuda::GpuMat(dst_mat.size(), CV_8UC1);
      }


      dst_mat_gpu.upload(dst_mat, stream);


      cv::cuda::cvtColor(dst_mat_gpu, dst_grey_gpu, CV_BGR2GRAY, 0, stream);

      if (src_grey_gpu.rows != dst_grey_gpu.rows || src_grey_gpu.cols != dst_grey_gpu.cols) {
@@ -290,7 +285,7 @@

         if (err_cpu.cols > i &&  status_cpu.cols > i)
            if (abs(moved_x) < 100 && abs(moved_y) < 100)
               //if (err_cpu.at<float>(0, i) < 60 && status_cpu.at<unsigned char>(0, i) != 0)
               if (!check_error || (err_cpu.at<float>(0, i) < 60 && status_cpu.at<unsigned char>(0, i) != 0))
               {
                  cur_bbox_vec[i].x += moved_x + 0.5;
                  cur_bbox_vec[i].y += moved_y + 0.5;
@@ -298,7 +293,8 @@
               }
      }

      cv::cuda::setDevice(old_gpu_id);
      if (old_gpu_id != gpu_id)
         cv::cuda::setDevice(old_gpu_id);

      return result_bbox_vec;
   }