左晓为主开发手持机充值管理机
zuoxiao
2024-03-26 878049b939a839da6d713d43d435a2f6b93a410a
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
index_model = [
    [     0,  1,  2,    30, 31, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 10001,  1,  2, 10002,  4,  5,  6, 19, 23 ],
    [     2, 24, 32,    33, 39, 40, -1, -1, -1 ],
    [     7, 36, 37,    -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [    12, 13, -1,    -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [    14, 15, -1,    -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [    16, 17, -1,    -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [     8,  9, 10,    11, 18, -1, -1, -1, -1 ],
    [    20, 21, 22,    29, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [    25, -1, -1,    -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [    26, 27, 28,    -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [    34, 35, 38,    41, 42, -1, -1, -1, -1 ]
]
 
classify_model = [
    [ 0 ],
    [ 1 ],
]
 
ep_model = [
    [ 0 ]
]
 
direction_model = [
    [ 0 ]
]
 
NUM_MODEL = 43
ADD_NUM_MODEL = 2
NUM_MODEL_CAFFE = 43
NUM_MODEL_CLASSIFY = 2
NUM_MODEL_DIRECTION = 1
NUM_MODEL_EP = 1
NUM_MODEL_CAFFE_CLASSIFY = 2
NUM_MODEL_CAFFE_EP = 1
NUM_MODEL_CAFFE_DIRECTION = 1
# 所有模型
model_all-NUM_MODEL-ADD_NUM_MODEL = [
        0,  1,  2,  3,     4,     5,  6,  7,  8,  9, 
        10, 11, 12, 13, 10001, 10002, 14, 15, 16, 17, 
        18, 19, 20, 21,    22,    23, 24, 25, 26, 27,
        28, 29, 30, 31,    32,    33, 34, 35, 36, 37,
        38, 39, 40, 41,    42]
# 是否补充像素
add_pixel-NUM_MODEL-ADD_NUM_MODEL = [
        0,   0,   0,   0,   0,   0,   0, 416,   0,   0,
        0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,
        0,   0,   0,   0, 100,   0, 416,   0,   0,   0,
        0,   0,   0, 416,   0,   0, 480,  96, 416, 416,
      480,   0, 416, 416,   416]
        
# 模型索引,之所以2维是为了照顾使用多个模型那里
model_indexto_model-NUM_MODEL-ADD_NUM_MODEL-NUM_MODEL = [
    [  0, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [  1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [  2, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [  3, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [  4, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [  5, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [  6, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [  7, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [  8, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [  9, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 10, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 11, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 12, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 13, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [  0,  1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [  3,  4, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 14, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 15, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 16, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 17, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 18, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 19, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 20, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 21, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 22, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 23, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 24, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 25, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 26, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 27, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 28, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 29, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 30, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 31, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 32, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 33, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 34, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 35, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 36, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 37, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 38, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 39, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 40, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 41, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    [ 42, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 ],
    
]
 
# 识别模型名称
model_name-NUM_MODEL = [ 
        "DLname.bin", "address.bin", "last.bin", "xsz_name_gpu.bin", "xsz_address_gpu.bin",
        "xsz_last_gpu.bin",  "xsz_last_f_gpu.bin", "ynid_new.tflite", "yyzz_name_gpu.bin", "yyzz_last_gpu.bin",
        "yyzz_address_gpu.bin", "yyzz_yyfw_gpu.bin", "qchgz_0_gpu.bin", "qchgz_1_gpu.bin", "qcdjz_0_gpu.bin",
        "qcdjz_1_gpu.bin", "bdcz_0_gpu.bin", "bdcz_1_gpu.bin", "yyzz_yyfw_cpu.bin", "xsz_all_gpu.bin",
        "hkb_name_gpu.bin", "hkb_address_gpu.bin", "hkb_last_gpu.bin", "xsz_all_cpu.bin", "sfz_nameaddress_cpu.tflite",
        "kd_sjh_cpu.bin", "cb_xmz_cpu.bin", "cb_xmmc_cpu.bin", "cb_gsmc_gpu.bin", "hkb_djrq_gpu.bin",
        "jsz_all_gpu.bin", "jsz_all_cpu.tflite", "sfz_last_gpu.bin", "sfz_last_cpu.bin", "yhk_kh_cpu.tflite",
        "yhk_rq_gpu.tflite", "ynid_id.tflite", "ynid_last.tflite", "yhk_kh_cpu.tflite", "sfz_nameaddress_gpu.bin",
        "sfz_all_cpu.tflite","yw_gpu.tflite","yw_cpu.tflite"]
# 标签名称
label_name-NUM_MODEL = [ 
        "DLname.bin", "address.bin", "last.bin", "xsz_name_gpu.bin", "xsz_address_gpu.bin",
        "xsz_last_gpu.bin",  "xsz_last_f_gpu.bin", "ynid_new.txt", "yyzz_name_gpu.bin", "yyzz_last_gpu.bin",
        "yyzz_address_gpu.bin", "yyzz_yyfw_gpu.bin", "qchgz_0_gpu.bin", "qchgz_1_gpu.bin", "qcdjz_0_gpu.bin",
        "qcdjz_1_gpu.bin", "bdcz_0_gpu.bin", "bdcz_1_gpu.bin", "yyzz_yyfw_cpu.bin", "xsz_all_gpu.bin",
        "hkb_name_gpu.bin", "hkb_address_gpu.bin", "hkb_last_gpu.bin", "xsz_all_cpu.bin", "sfz_nameaddress_cpu.txt",
        "kd_sjh_cpu.bin", "cb_xmz_cpu.bin", "cb_xmmc_cpu.bin", "cb_gsmc_gpu.bin", "hkb_djrq_gpu.bin",
        "jsz_all_gpu.bin", "jsz_all_cpu.txt", "sfz_last_gpu.bin", "sfz_last_cpu.bin", "yhk_kh_cpu.txt",
        "yhk_rq_gpu.txt", "ynid_id.txt", "ynid_last.txt", "yhk_kh_cpu.txt", "sfz_nameaddress_gpu.bin",
        "sfz_all_cpu.txt","yw_gpu.txt","yw_cpu.txt"]
# 分类模型名称
model_name_classify-NUM_MODEL_CLASSIFY = [ "classify_20201109.bin","fcz_classify.bin" ]
# 八点模型名称
model_name_ep-NUM_MODEL_EP = [ "sfz_eightpoint.tflite" ]
# 方向模型名称
model_name_direction-NUM_MODEL_DIRECTION = [ "yhk_direction.tflite" ]
# 第一个表示是否与输入层尺寸一致,不一致按固定尺寸32*280;第二个表示
same_size_exp-NUM_MODEL = [
    [  true, false ], [  true, false ], [  true, false ], [  true, false ], [  true, false ],
    [  true, false ], [  true, false ], [  true, false ], [  true, false ], [  true, false ],
    [  true, false ], [ false, false ], [ false, false ], [ false, false ], [ false, false ],
    [ false, false ], [ false, false ], [ false, false ], [ false, false ], [ false, false ],
    [ false, false ], [ false, false ], [ false, false ], [ false, false ], [  true, false ],
    [ false, false ], [ false, false ], [ false, false ], [ false, false ], [ false, false ],
    [ false, false ], [  true, false ], [ false, false ], [ false, false ], [  true, false ], 
    [  true, false ], [  true, false ], [  true, false ], [  true, false ], [  true, false ],
    [  true, false ], [  true, false ], [  true, false ]]
 
# 下面三项CPU和GPU配置是不同的,CPU全0,GPU全1
#[CPU]
CCPU_GPU-NUM_MODEL_CAFFE = [
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 0]
#[GPU]
GCPU_GPU-NUM_MODEL_CAFFE = [
        1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
        1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
        1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
        1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
        1, 1, 1]
 
# 上面三项CPU和GPU配置是不同的,CPU全0,GPU全1
# 下面的宽度是设定的最大宽度
MAX_WIDTH-NUM_MODEL_CAFFE = [   
          0,   0,   0,   1,   1,   1,   1, 256,   1, 256, 
        416, 640, 640, 640, 640, 640, 640, 640, 512, 416,
        416, 416, 416, 416, 416, 312, 416, 416, 416, 416,
        416, 416, 416, 416, 480, 96,  416, 416, 480, 416,
        416, 416, 416]
# tflite 独有(时间序列,分类数)
LEN-NUM_MODEL_CAFFE_2 = [   
            [  0,   0],  [  0,   0], [0,0], [0,0], [  0,   0], [ 0, 0], [  0, 0], [103,48], [  0, 0], [0,0], 
            [  0,   0],  [  0,   0], [0,0], [0,0], [  0,   0], [ 0, 0], [  0, 0], [  0, 0], [  0, 0], [0,0],
            [  0,   0],  [  0,   0], [0,0], [0,0], [103,8540], [ 0, 0], [  0, 0], [  0, 0], [  0, 0], [0,0],
            [  0,   0],  [103,9034], [0,0], [0,0], [119,  11], [23,15], [103,11], [103,61], [119,11], [0,0],
            [103,9281],[103,49],[103,49]]
 
 
# 是否归一化
b_style-NUM_MODEL_CAFFE =[   
        1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   0,   0,   1, 
        0,     1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,     1,
        1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,
        1,   1,   1,   1,   1,   1,   0,   0,   1,   1,
        1,   1,   1]
 
b_style_classify-NUM_MODEL_CAFFE_CLASSIFY = [ 1 ,1]
b_style_ep-NUM_MODEL_CAFFE_EP = [ 1 ]
b_style_direction-NUM_MODEL_CAFFE_DIRECTION = [ 1 ,1]
e_style-NUM_MODEL_CAFFE = [   
        1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1, 
        1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,
        1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,
        1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,
        1,   1,   1]
 
label_style-NUM_MODEL_CAFFE = [ 
        1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   0,   1, 
        0,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,
        1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,
        1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,   1,
        1,   1,   1]
 
channel_num-NUM_MODEL_CAFFE = [
        3,   3,   3,   3,   3,   3,   3,   3,   3,   3,
        3,   3,   3,   3,   3,   3,   3,   3,   3,   3,
        3,   3,   3,   3,   3,   1,   3,   3,   3,   3,
        3,   3,   3,   3,   3,   3,   3,   3,   3,   3,
        3,   3,   3]
channel_num_classify-NUM_MODEL_CAFFE_CLASSIFY = [ 3 ,3]
channel_num_ep-NUM_MODEL_CAFFE_EP = [ 3 ]
channel_num_direction-NUM_MODEL_CAFFE_DIRECTION = [ 3 ]
#clf[NUM_MODEL]:
#    [   NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL,
#        NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL,
#        NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL,
#        NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL, NULL]
#