开发者专注于算法开发及优化，最小化业务层编码，即可快速部署到生产环境，共同打造商用级高质量算法。
- 统一定义算法接口：针对万千视频和图片分析算法，抽象出接口，定义在
include目录下的ji.h文件中 - 提供工具包：比如算法授权（必须实现）、模型加密，在
3rd目录下 - 应用层服务：此模块不在ev_sdk中，比如视频处理服务、算法对外通讯的http服务等
- 模型的训练和调优
- 实现
ji.h约定的接口，同时包括授权、支持分析区域等功能 - 实现约定的输入输出
- 其他后面文档提到的功能
ev_sdk
|-- 3rd # 第三方源码或库目录，发布时请删除
| |-- wkt_parser # 针对使用WKT格式编写的字符串的解析器
| |-- cJSON # c版json库，简单易用
| |-- ev_encrypt_module # 模型加密库及相关工具
| |-- darknet # 示例项目依赖的库
| `-- license # SDK授权库及相关工具
|-- CMakeLists.txt # 本项目的cmake构建文件
|-- README.md # 本说明文件
|-- model # 模型数据存放文件夹
|-- config # 程序配置目录
| |-- README.md # algo_config.json文件各个参数的说明和配置方法
| `-- algo_config.json # 程序配置文件
|-- doc
|-- include # 库头文件目录
| `-- ji.h # libji.so的头文件，理论上仅有唯一一个头文件
|-- lib # 本项目编译并安装之后，默认会将依赖的库放在该目录，包括libji.so
|-- src # 实现ji.cpp的代码
`-- test # 针对ji.h中所定义接口的测试代码，请勿修改！！！
作为示例，我们提供了一个使用darknet实现的图像检测器，并将其使用EV_SDK规范进行封装，需要实现的业务逻辑是当检测到狗时，需要返回相关的报警信息。使用如下步骤尝试编译和测试该项目：
git clone https://github.com/ExtremeMart/dev-docs
mv dev-docs /usr/local/ev_sdk编译和安装libji.so：
mkdir -p /usr/local/ev_sdk/build
cd /usr/local/ev_sdk/build
cmake ..
make install执行完成之后，/usr/local/ev_sdk/lib下将生成libji.so和相关的依赖库，以及/usr/local/ev_sdk/bin/下的测试程序test-ji-api。
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要使用
/usr/local/ev_sdk/bin/test-ji-api测试EV_SDK的接口，需要重新生成授权所使用的参考码reference.txt，并使用私钥对其进行加密后重新生成授权文件license.txt# 生成公私钥以及公钥对应的头文件 bash /usr/local/ev_sdk/3rd/license/bin/oneKeyAuth.sh # 生成硬件参考码文件和授权文件 bash /usr/local/ev_sdk/3rd/license/bin/oneKeyTest.sh
-
使用
test-ji-api测试ji_calc_frame接口，测试添加了一个ROI参数/usr/local/ev_sdk/bin/test-ji-api -f ji_calc_frame -i /usr/local/ev_sdk/data/dog.jpg -o /tmp/output.jpg -l /usr/local/ev_sdk/authorization/license.txt -a '{"roi":["POLYGON((0.2 0.2,0.6 0.1,0.8 0.7,0.4 0.9,0.1 0.8,0.2 0.25))"]}'输出内容样例：
code: 0 json: { "alert_flag": 1, "dogs": [{ "x": 129, "y": 186, "width": 369, "height": 516, "confidence": 0.566474 }] }
假设项目需要检测输入图像中是否有狗，如果检测到狗，就需要输出报警信息，以下示例开发算法与使用EV_SDK进行封装的流程
假设我们使用darknet开发了针对狗的检测算法，程序需要在检测到狗时输出报警信息。
git clone https://github.com/ExtremeMart/dev-docs
mv dev-docs /usr/local/ev_sdk-
使用
EV_SDK提供的工具一键生成公钥和私钥、以及公钥对应的头文件pubKey.hppbash /usr/local/ev_sdk/3rd/license/bin/oneKeyAuth.sh
执行成功后将在
/usr/local/ev_sdk下生成公钥authorization/pubKey.perm和私钥authorization/privateKey.pem，以及头文件include/pubKey.hpp； -
在
ji_init(int argc, char **argv)的接口实现中，添加校验授权文件的功能。注：这部分代码在示例代码
ji.cpp中已经实现，可以无需变动，直接使用。// 使用公钥校验授权信息 int ret = ji_check_license(pubKey, license, url, activation, timestamp, qps, version); return ret == EV_SUCCESS ? JISDK_RET_SUCCEED : JISDK_RET_UNAUTHORIZED;
更多授权功能的原理，请参考算法授权。
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使用
EV_SDK提供的工具加密模型，并生成C++头文件，这里仅仅示例加密yolov3-tiny.cfg文件，请根据实际需要，对重要的模型/权重文件进行加密mkdir -p /usr/local/ev_sdk/model_encryption/ cd /usr/local/ev_sdk/model_encryption/ /usr/local/3rd/ev_encrypt_module/bin/encrypt_tool /usr/local/ev_sdk/model/yolov3-tiny.cfg执行成功后会生成加密后的文件
model_str.hpp，encrypt_tool程序支持在加密模型时指定一个混淆字符串，具体方法请执行encrypt_tool参考帮助文档。将头文件移动到代码区mv /usr/local/ev_sdk/model_encryption/model_str.hpp /usr/local/ev_sdk/include
这个加密后的模型将被硬编码到
libji.so。 -
在
ji_create_predictor(int)的接口实现中，添加模型解密的功能。注：示例代码
ji.cpp里面提供了解密的方法，对于加密文本类型的模型文件的场景可以直接使用，无需更改。// 创建解密句柄 void *h = CreateEncryptor(model_str.c_str(), model_str.size(), key.c_str()); // 获取解密后的字符串 int fileLen = 0; model_struct_str = (char *) FetchBuffer(h, fileLen); // 获取解密后的文件句柄 // file *file = (file *) FetchFile(h); DestroyEncrtptor(h);
模型解密的详细接口函数请参考其头文件encrypt_wrapper.h
ji.h中定义了所有EV_SDK规范的接口，详细的接口定义和实现示例，请参考头文件ji.h和示例代码ji.cpp。
将代码编译成libji.so
mkdir -p /usr/local/ev_sdk/build
cd /usr/local/ev_sdk/build
cmake ..
make install编译完成后，将在/usr/local/ev_sdk/lib下生成libji.so和其他依赖的库。
测试libji.so的授权功能是否正常工作以及ji.h的接口规范
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使用
EV_SDK提供的程序oneKeyTest.sh一键生成授权文件bash /usr/local/ev_sdk/3rd/license/bin/oneKeyTest.sh
oneKeyTest.sh会执行：-
检查
authorization/pubKey.pem和authorization/privateKey.pem的有效性； -
生成硬件参考码文件
authorization/reference.txt和授权文件authorization/license.txt。
-
-
检查授权功能和
ji.h的接口规范性EV_SDK代码中提供了测试所有接口的测试程序，编译并安装libji.so之后，会在/usr/local/ev_sdk/bin下生成test-ji-api可执行文件，test-ji-api用于测试ji.h的接口实现是否正常，例如，测试ji_calc_frame接口以及授权功能是否正常：/usr/local/ev_sdk/bin/test-ji-api -f ji_calc_frame \ -i /usr/local/ev_sdk/data/dog.jpg \ -o /tmp/output.jpg \ -l /usr/local/ev_sdk/authorization/license.txt \ -a '{"roi":["POLYGON((0.2 0.2,0.6 0.1,0.8 0.7,0.4 0.9,0 0.8,0.2 0.2))"]}'接口测试程序的详细功能请查阅
test-ji-api --help的帮助文档及其代码test.cpp
ji_calc_frame，用于实时视频流分析ji_calc_buffer，用于分析图片bufferji_calc_file，用于分析图片文件ji_calc_video_file：用于极市平台测试组测试和开发者自测视频文件
规范测试大部分内容依赖于内置的/usr/local/ev_sdk/test下面的代码，这个测试程序会链接/usr/local/ev_sdk/lib/libji.so库，EV_SDK封装完成提交后，极市方会使用test-ji-api程序测试ji.h中的所有接口。测试程序与EV_SDK的实现没有关系，所以请请不要修改/usr/local/ev_sdk/test目录下的代码！！！
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接口功能要求
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确定
test-ji-api能够正常编译，并且将test-ji-api和license.txt移动到任意目录，都需要能够正常运行； -
在提交算法之前，请自行通过
/usr/local/ev_sdk/bin/test-ji-api测试接口功能是否正常； -
未实现的接口需要返回
JISDK_RET_UNUSED； -
实现的接口，如果传入参数异常时，需要返回
JISDK_RET_INVALIDPARAMS； -
对于实现多个接口的情况，请确保每个接口对同样的输入数据保持一致的算法分析结果，比如
ji_calc_frame和ji_calc_file两个接口对于同样的输入图片数据，应该保持一样的分析结果； -
输入图片和输出图片的尺寸应保持一致；
-
对于接口中传入的参数
args（如，ji_calc_frame(void *, const JI_CV_FRAME *, const char *args, JI_CV_FRAME *, JI_EVENT *)中中args），根据项目需求，算法实现需要支持args实际传入的参数。例如，如果项目需要支持在
args中传入roi参数，使得算法只对roi区域进行分析，那么算法内部必须实现只针对roi区域进行分析的功能； -
对于接口
ji_calc_video接口，其保存的json文件格式必须与ji_calc_frame、ji_calc_file、ji_calc_buffer中的JI_EVENT.json格式保持一致； -
通常输出图片中需要画
roi区域、目标框等，请确保这一功能正常，包括但不仅限于：args中输入的roi需要支持多边形- 算法默认分析区域必须是全尺寸图，如当
roi传入为空时，算法对整张图进行分析；
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为了保证多个算法显示效果的一致性，与画框相关的功能必须优先使用
ji_utils.hpp.h中提供的工具函数；
test-ji-api的使用方法可以参考上面的使用示例以及运行test-ji-api --help；- 以上要求在示例程序
ji.cpp中有实现；
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业务逻辑要求
针对需要报警的需求，算法必须按照以下规范输出结果：
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报警时输出：
JI_EVENT.code=JISDK_CODE_ALARM，JI_EVENT.json内部填充"alert_flag"=1； -
未报警时输出：
JI_EVENT.code=JISDK_CODE_NORMAL，JI_EVENT.json内部填充"alert_flag"=0； -
处理失败的接口返回
JI_EVENT.code=JISDK_CODE_FAILED -
算法输出的
json数据必须与项目需求保持一致；
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授权功能要求
需要实现授权功能，并且在调用接口（比如
ji_calc_frame）时，如果授权没有通过，必须返回JISDK_RET_UNAUTHORIZED。注：授权功能已经在示例代码实现，基本不需要修改
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算法配置选项要求
EV_SDK的实现需要使用标准JSON格式的配置文件，所有算法与SDK可配置参数必须存放在统一的配置文件：/usr/local/ev_sdk/config/algo_config.json中；- 配置文件中必须实现的参数项：
draw_roi_area：true或者false，是否在输出图中绘制roi分析区域；roi_line_thickness：ROI区域的边框粗细；roi_fill：是否使用颜色填充ROI区域；roi_color：roi框的颜色，以BGRA表示的数组，如[0, 255, 0, 0]，参考model/README.md；roi：针对图片的感兴趣区域进行分析，如果没有此参数或者此参数解析错误，则roi默认值为整张图片区域；thresh：算法阈值，需要有可以调整算法灵敏度、召回率、精确率的阈值参数，如果算法配置项有多个参数，请自行扩展，所有与算法效果相关并且可以变动的参数必须在/usr/local/ev_sdk/config/README.md中提供详细的配置方法和说明（包括类型、取值范围、建议值、默认值、对算法效果的影响等）；draw_result：true或者false，是否绘制分析结果，比如示例程序中，如果检测到狗，是否将检测框和文字画在输出图中；draw_confidence：true或者false，是否将置信度画在检测框顶部，小数点后保留两位；- 所有
json内的键名称必须是小写字母，并且单词间以下划线分隔，如上面几个示例。
- 必须支持参数实时更新。所有
/usr/local/ev_sdk/config/algo_config.json内的可配置参数必须支持能够在调用ji_calc_frame、ji_calc_buffer、ji_calc_file、ji_calc_video_file四个接口时，进行实时更新。也就是必须要在ji_calc_*等接口的args参数中，加入这些可配置项。
-
算法输出规范要求
算法输出结果，即
JI_EVENT.json必须是使用json格式填充的字符串，json字符串内所有的键名称必须是小写字母，并且单词之间使用下划线分隔，如alert_flag； -
文件结构规范要求
- 授权功能生成的公私钥必须放在
/usr/local/ev_sdk/bin，且一次生成后，请勿再次更新公私钥（极市方会保存第一版的私钥），如果在后续更新中，重新生成了公私钥，会导致公私钥不匹配； - 与模型相关的文件必须存放在
/usr/local/ev_sdk/model目录下，例如权重文件、目标检测通常需要的名称文件coco.names等。 - 最终编译生成的
libji.so必须自行链接必要的库，test-ji-api不会链接除/usr/local/ev_sdk/lib/libji.so以外的算法依赖库； - 如果
libji.so依赖了系统动态库搜索路径（如/usr/lib，/lib等）以外的库，必须将其安装到/usr/local/ev_sdk/lib下，可以使用ldd /usr/local/ev_sdk/lib/libji.so查看libji.so是否正确链接了所有的依赖库。 - 授权文件位置
- 请务必将生成的私钥
privateKey.pem和公钥publicKey.pem放到/usr/local/ev_sdk/authorization下。并请自行保存一份，后续算法迭代过程都会使用第一次提交的公私钥，不能重新生成。
- 请务必将生成的私钥
- 授权功能生成的公私钥必须放在
通常，在实际项目中，外部需要将多种参数（例如ROI）传入到算法，使得算法可以根据这些参数来改变处理逻辑。EV_SDK接口（如int ji_calc_frame(void *, const JI_CV_FRAME *, const char *args, JI_CV_FRAME *, JI_EVENT *)中的args参数通常由开发者自行定义和解析，但只能使用JSON格式。格式样例：
{
"cid": "1000",
"roi": [
"POLYGON((0.0480.357,0.1660.0725,0.3930.0075,0.3920.202,0.2420.375))",
"POLYGON((0.5130.232,0.790.1075,0.9280.102,0.9530.64,0.7590.89,0.510.245))",
"POLYGON((0.1150.497,0.5920.82,0.5810.917,0.140.932))"
],
"cross_line": ["LINESTRING(0.070.21,0.360.245,0.580.16,0.970.27)"],
"point": [
"POINT(0.38 0.10)",
"POINT(0.47 0.41)"
]
}例如当算法支持输入ROI参数时，那么开发者需要在EV_SDK的接口实现中解析上面示例中roi这一值，提取其中的ROI参数，并使用WKTParser对其进行解析，应用到自己的算法逻辑中。
假定需要在配置文件中添加一个额外的算法阈值参数nms_thresh，则需要：
-
在
algo_config.json中加入默认配置参数："nms_thresh": 0.4
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在
Configuration.hpp中的Configuration结构体中添加这一参数对应的变量：float nmsThresh = 0.4;
-
在
Configuration.hpp的Configuration.parseAndUpdateArgs方法中添加对该参数的解析代码：cJSON *nmsThreshObj = cJSON_GetObjectItem(confObj, "nms_thresh"); if (nmsThreshObj != nullptr && nmsThreshObj->type == cJSON_Number) { nmsThresh = nmsThreshObj->valuedouble; // 获取默认的阈值 algoConfig.thresh = newThresh; }
/usr/local/ev_sdk/test下的代码是用于测试ji.h接口在libji.so中是否被正确实现，这一测试程序与EV_SDK的实现无关，且是极市方的测试标准，不能变动；- 编译后
test-ji-api程序只会依赖libji.so，如果test-ji-api无法正常运行，很可能是libji.so没有按照规范进行封装；
由于test-ji-api对于算法而言，只链接了/usr/local/ev_sdk/lib/libji.so库，如果test-ji-api运行过程中，找不到某些库，那么很可能是libji.so依赖的某些库找不到了。此时
- 可以使用
ldd /usr/local/ev_sdk/lib/libji.so检查是否所有链接库都可以找到； - 请按照规范将系统动态库搜索路径以外的库放在
/usr/local/ev_sdk/lib目录下。
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输入单张图片和授权文件，并调用
ji_calc_frame接口：./test-ji-api -f ji_calc_frame -i /path/to/test.jpg -l /path/to/license.txt
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输入
json格式的roi参数到args参数：./test-ji-api \ -f ji_calc_frame \ -i /path/to/test.jpg \ -l /path/to/license.txt \ -a '{"roi":["POLYGON((0.21666666666666667 0.255,0.6924242424242424 0.1375,0.8833333333333333 0.72,0.4106060606060606 0.965,0.048484848484848485 0.82,0.2196969696969697 0.2575))"]}' -
保存输出图片：
./test-ji-api -f ji_calc_frame -i /path/to/test.jpg -l /path/to/license.txt -o /path/to/out.jpg
更多选项，请参考test-ji-api --help