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# 流星探测器接口与并行管道
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本文档描述了流星探测系统中的探测器抽象和并行处理管道。
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## 探测器接口
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所有流星探测器实现一个统一的接口 `MeteorDetector`，这使得它们可以互相替换或者同时使用。
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```rust
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pub trait MeteorDetector: Send + Sync {
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// 处理单帧图像，返回探测结果
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fn process_frame(&mut self, frame: &core::Mat, frame_index: u64) -> Result<DetectionResult>;
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// 重置探测器状态
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fn reset(&mut self);
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// 获取探测器的配置
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fn get_config(&self) -> DetectorConfig;
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// 获取探测器的唯一标识符
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fn get_id(&self) -> &str;
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}
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```
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### 内置探测器
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系统目前提供两种探测器实现：
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1. **BrightnessDetector**：基于帧间亮度对比的探测器，适合检测较快的、亮度变化明显的流星。
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2. **CamsDetector**：基于CAMS FTP格式的探测器，使用256帧的统计特征（maxpixel、avepixel、stdpixel、maxframe）来检测流星。
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### 探测器配置
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探测器通过枚举类型 `DetectorConfig` 进行配置：
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```rust
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pub enum DetectorConfig {
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Brightness(BrightnessDetectorParams),
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Cams(CamsDetectorParams),
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}
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```
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每种探测器都有各自的参数结构体，包含调整其行为的各种参数。
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## 并行探测管道
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`DetectionPipeline` 提供了一个并行执行多个探测器的框架，它能够：
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1. 同时运行多个探测器检测同一帧图像
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2. 聚合多个探测器的结果
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3. 根据聚合策略决定最终探测结果
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### 管道配置
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```rust
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pub struct PipelineConfig {
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// 要使用的探测器列表
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pub detectors: Vec<DetectorConfig>,
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// 最大并行工作线程数
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pub max_parallel_workers: usize,
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// 事件缓冲时间（秒）
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pub event_buffer_seconds: u32,
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// 结果聚合策略
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pub aggregation_strategy: AggregationStrategy,
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}
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```
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### 聚合策略
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系统支持多种聚合策略，用于从多个探测器的结果中得出最终结论：
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```rust
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pub enum AggregationStrategy {
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// 任何探测器报告检测都视为有效
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Any,
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// 所有探测器都必须报告检测才视为有效
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All,
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// 多数探测器报告检测才视为有效
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Majority,
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// 自定义阈值：例如 Threshold(0.6) 表示至少 60% 的探测器报告检测
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Threshold(f32),
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}
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```
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## 使用示例
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### 创建单个探测器
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```rust
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// 使用默认参数创建亮度探测器
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let brightness_detector = BrightnessDetector::new();
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// 使用自定义参数创建CAMS探测器
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let params = CamsDetectorParams {
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brightness_threshold: 30,
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std_to_avg_ratio_threshold: 1.5,
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min_pixel_count: 10,
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min_trajectory_length: 5,
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save_all_feature_images: false,
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output_dir: PathBuf::from("output"),
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file_prefix: "meteor".to_string(),
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id: "cams-1".to_string(),
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};
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let cams_detector = CamsDetector::with_params(params);
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```
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### 创建并行管道
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```rust
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// 定义两个探测器的配置
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let detector_configs = vec![
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DetectorConfig::Brightness(BrightnessDetectorParams::default()),
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DetectorConfig::Cams(CamsDetectorParams::default()),
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];
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// 创建管道配置
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let pipeline_config = PipelineConfig {
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detectors: detector_configs,
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max_parallel_workers: 4,
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event_buffer_seconds: 10,
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aggregation_strategy: AggregationStrategy::Any,
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};
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// 创建探测管道
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let pipeline = DetectionPipeline::new(
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camera_controller,
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&config,
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Some(pipeline_config),
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)?;
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// 启动管道
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pipeline.run().await?;
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```
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### 在配置文件中定义
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在 `config.toml` 中可以定义整个探测管道：
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```toml
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[detection]
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min_brightness_delta = 30.0
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min_pixel_change = 10
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min_frames = 3
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event_buffer_seconds = 10
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sensitivity = 0.7
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[detection.pipeline]
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max_parallel_workers = 4
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aggregation_strategy = "any" # 可以是 "any", "all", "majority"
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[[detection.pipeline.detectors]]
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type = "brightness"
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min_brightness_delta = 30.0
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||
min_pixel_change = 10
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||
min_frames = 3
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sensitivity = 0.7
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id = "brightness-1"
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||
[[detection.pipeline.detectors]]
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type = "cams"
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||
brightness_threshold = 30
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||
std_to_avg_ratio_threshold = 1.5
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||
min_pixel_count = 10
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min_trajectory_length = 5
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save_all_feature_images = false
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output_dir = "output/cams"
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file_prefix = "meteor"
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id = "cams-1"
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```
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## 性能考量
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- 并行执行可以提高处理速度，但也会增加内存和CPU使用
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- 对于资源受限的设备（如树莓派），应考虑减少并行探测器数量或使用顺序执行
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- 某些探测器（如CamsDetector）可能需要积累多帧才能完成检测
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## 扩展
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要添加新的探测器类型：
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1. 创建一个新的结构体并实现 `MeteorDetector` trait
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2. 在 `DetectorConfig` 枚举中添加新的变体
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3. 更新 `DetectorFactory::create()` 方法以支持创建新的探测器
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