Vehicle_Road_Counter/src/videoService/video_pipeline.hpp

#pragma once

#include <atomic>
#include <map>	// [新增]
#include <memory>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <string>
#include <thread>
#include <vector>

#include "spdlog/spdlog.h"
#include "yoloDetector/yolo_detector.hpp"

// [新增] 定义追踪车辆的结构体
struct TrackedVehicle {
	int id;				 // 唯一ID
	cv::Rect box;		 // 当前位置
	float ev_score;		 // 新能源分数 (0.0 - 1.0), 越接近1.0越可能是新能源
	int missing_frames;	 // 连续丢失帧数 (用于删除消失的车辆)
	int last_class_id;	 // 上一次显示的类别ID (避免标签闪烁)
	std::string label;	 // 当前显示的标签
};

class VideoPipeline {
public:
	VideoPipeline();
	~VideoPipeline();

	void Start(const std::string& inputUrl, const std::string& outputUrl);
	void StartTest(const std::string& filePath, const std::string& outputUrl);
	void Stop();

private:
	void processLoop(std::string inputUrl, std::string outputUrl, bool isFileSource);

	// [修改] 绘图函数现在接收追踪列表，而不是原始检测结果
	void drawOverlay(cv::Mat& frame, const std::vector<TrackedVehicle>& trackedObjects);

	// [新增] 核心：更新追踪和分数逻辑
	void updateTracker(const std::vector<DetectionResult>& detections);

	// [新增] 辅助函数：计算 IoU (交并比)
	float computeIOU(const cv::Rect& box1, const cv::Rect& box2);

private:
	std::atomic<bool> running_;
	std::thread processingThread_;
	std::unique_ptr<YoloDetector> detector_;

	// [新增] 追踪列表，Key是ID
	std::map<int, TrackedVehicle> tracks_;
	int next_track_id_ = 0;
};