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Rust
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use anyhow::Result;
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use log::{error, info, warn};
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use std::sync::Arc;
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use std::time::Duration;
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use tokio::sync::mpsc::{self, Sender};
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use tokio::time;
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// 导入Camera模块组件
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use meteor_detect::camera::{CameraController, CameraSettings, ExposureMode, Resolution, FrameBuffer, Frame};
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use meteor_detect::config::Config;
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/// 演示如何使用相机模块构建完整的流星检测系统
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#[tokio::main]
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async fn main() -> Result<()> {
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// 初始化日志
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env_logger::init();
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// 1. 创建和初始化相机
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let config = create_detector_config();
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let mut camera = CameraController::new(&config).await?;
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info!("初始化相机系统");
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camera.initialize().await?;
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info!("启动相机捕获");
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camera.start_capture().await?;
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// 2. 获取帧缓冲器的引用（用于检测器访问）
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let frame_buffer = camera.get_frame_buffer();
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// 3. 创建通信通道
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// 用于从检测器向主程序发送事件
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let (event_tx, mut event_rx) = mpsc::channel(10);
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// 用于从健康监控向主程序发送健康状态
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let (health_tx, mut health_rx) = mpsc::channel(10);
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// 4. 启动检测器任务，从缓冲区读取帧进行处理
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start_detector_task(frame_buffer.clone(), event_tx).await;
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// 5. 启动健康监控任务 - 只发送健康状态，而不是直接操作相机
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start_health_monitor_task(health_tx).await;
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// 6. 主线程处理检测事件和健康状态
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info!("等待检测事件...");
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let mut saved_events = 0;
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// 创建轮询健康状态的定时器
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let mut health_interval = time::interval(Duration::from_secs(30));
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loop {
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tokio::select! {
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// 处理检测事件
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Some(event) = event_rx.recv() => {
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info!("收到流星检测事件: 时间={}, 置信度={:.2}",
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event.timestamp, event.confidence);
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// 保存事件视频
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match camera.save_meteor_event(
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event.timestamp,
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event.confidence,
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event.bounding_box,
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5, // 事件前5秒
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3, // 事件后3秒
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).await {
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Ok(saved_event) => {
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info!("已保存流星事件视频: {}", saved_event.video_path);
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saved_events += 1;
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// 在这里可以添加额外处理，如上传到云存储、发送通知等
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},
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Err(e) => {
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error!("保存流星事件失败: {}", e);
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}
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}
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// 演示目的，保存3个事件后退出
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if saved_events >= 3 {
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info!("已保存足够的事件，退出处理循环");
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break;
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}
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},
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// 处理健康检查的时间间隔
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_ = health_interval.tick() => {
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// 直接在主线程中执行健康检查
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match camera.check_health().await {
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Ok(is_healthy) => {
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if !is_healthy {
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warn!("相机健康检查失败，可能需要干预");
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} else {
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info!("相机健康状态: 正常");
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}
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||
},
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Err(e) => {
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||
error!("健康检查失败: {}", e);
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||
}
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||
}
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// 获取和记录相机状态
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if let Ok(status) = camera.get_status().await {
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info!("相机状态: {}", status);
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}
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},
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// 接收健康监控发送的消息（演示目的，实际中可以根据需要处理）
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Some(health_msg) = health_rx.recv() => {
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info!("收到健康监控消息: {}", health_msg);
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},
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// 如果所有通道都已关闭，退出循环
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else => break,
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}
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}
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// 7. 清理资源
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info!("停止相机捕获");
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camera.stop_capture().await?;
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info!("流星检测系统演示完成");
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Ok(())
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}
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/// 启动检测器任务
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async fn start_detector_task(frame_buffer: Arc<FrameBuffer>, event_tx: Sender<DetectionEvent>) {
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tokio::spawn(async move {
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info!("启动流星检测器");
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let mut detection_count = 0;
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let mut last_detection_time = chrono::Utc::now();
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// 模拟检测循环
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loop {
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// 模拟帧分析（实际应用中会连续分析每一帧）
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time::sleep(Duration::from_secs(2)).await;
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// 从帧缓冲区获取最新帧
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if let Some(frame) = frame_buffer.get(0) {
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let now = chrono::Utc::now();
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// 确保距离上次检测至少10秒（防止重复检测）
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if (now - last_detection_time).num_seconds() >= 10 {
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// 这里应该是实际的检测算法
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// 为演示目的，我们随机生成一些检测结果
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let detection_seed = rand::random::<f32>();
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if detection_seed < 0.3 { // 30%的概率检测到流星
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detection_count += 1;
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last_detection_time = now;
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info!("检测到流星 #{}", detection_count);
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// 发送检测事件到主线程
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let event = DetectionEvent {
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timestamp: now,
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confidence: 0.7 + (detection_seed * 0.3), // 0.7-1.0之间的置信度
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||
bounding_box: (
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||
(rand::random::<f32>() * 800.0) as u32, // x
|
||
(rand::random::<f32>() * 600.0) as u32, // y
|
||
(50.0 + rand::random::<f32>() * 100.0) as u32, // width
|
||
(50.0 + rand::random::<f32>() * 100.0) as u32, // height
|
||
),
|
||
};
|
||
|
||
if event_tx.send(event).await.is_err() {
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||
warn!("无法发送检测事件，接收端可能已关闭");
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break;
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||
}
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||
}
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||
}
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} else {
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||
warn!("无法获取帧，缓冲区可能为空");
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||
time::sleep(Duration::from_millis(500)).await;
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||
}
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||
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||
// 演示目的，5次检测后退出
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if detection_count >= 5 {
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info!("已达到预设检测次数，检测器退出");
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break;
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}
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||
}
|
||
});
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||
}
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/// 启动健康监控任务
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async fn start_health_monitor_task(health_tx: Sender<String>) {
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tokio::spawn(async move {
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||
info!("启动健康监控任务 (模拟)");
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||
let mut interval = time::interval(Duration::from_secs(45));
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||
// 简单模拟健康监控，不直接访问相机
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||
// 在实际应用中，这可能会监控系统各个部分的状态
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loop {
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||
interval.tick().await;
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||
|
||
// 发送简单的健康状态消息回主线程
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||
// 这是一个简化的演示
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if health_tx.send("系统运行正常".to_string()).await.is_err() {
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||
warn!("无法发送健康状态，接收端可能已关闭");
|
||
break;
|
||
}
|
||
}
|
||
});
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||
}
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/// 创建用于检测系统的配置
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fn create_detector_config() -> Config {
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let camera_settings = CameraSettings {
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device: "0".to_string(),
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// 对于流星检测，建议使用更高分辨率
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resolution: Resolution::HD1080p,
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fps: 30,
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// 对于夜间观测，手动曝光通常更好
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exposure: ExposureMode::Manual(500000), // 500毫秒曝光
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||
// 增加增益以提高低光灵敏度
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gain: 200,
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||
focus_locked: true,
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||
};
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||
Config {
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camera: camera_settings,
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||
// 其他配置字段，使用其默认值
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||
..Default::default()
|
||
}
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||
}
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/// 流星检测事件
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struct DetectionEvent {
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/// 事件时间戳
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timestamp: chrono::DateTime<chrono::Utc>,
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||
/// 检测置信度 (0-1)
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confidence: f32,
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||
/// 边界框 (x, y, 宽度, 高度)
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||
bounding_box: (u32, u32, u32, u32),
|
||
}
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