人脸识别平台批量导入绑定设备的一种方法

简介: 人脸识别平台批量导入绑定设备的一种方法

    因为原先平台绑定设备是通过一个界面进行人工选择绑定或一个人一个人绑定设备。如下:

但有时候需要在几千个里选择出几百个,那这种方式就不大现实了,需要另外一种方法。

 目前相到可以通过导入批量数据进行绑定的方式。

一、前端

主要是显示选择文件与设备

<template>
  <div class="import-bind" v-loading="fullscreenLoading" element-loading-text="文件上传中">
    <div class="detail">
      导入说明:本功能为批量导入用户绑定设备用,每次导入名单建议100名左右,要求导入的用户已经存在了。
    </div>
    <div class="form-row">
      <div class="name">资料导入</div>
      <input id="file" style="display:none" type="file" @change="fileChosen" />
      <el-input v-model="fileName" :disabled="true" style="width:260px;margin-left:20px"></el-input>
      <el-button type="primary" @click="getFile()" style="width:130px;margin-left:20px">选择文件</el-button><a
        href="http://face.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/FRS/data_template/201709/fabc5813-e589-4e99-9bd7-22b3c09a54.xlsx">
        <el-button type="primary" style="width:150px;margin-left:15px">资料模版下载</el-button></a>
    </div><span v-show="fileTip1" style="color:red;margin-left:30px;">文件格式错误,请提交xls或xlsx格式文件</span>
    <div class="form-row">
      <div class="name">识别设备</div>
      <select-devices-popup v-model="devId"></select-devices-popup>
    </div>
    <el-button type="primary" @click="uploadFirstFile()"
      style="width:120px;margin-left:137px;margin-top:50px;">确定</el-button>
    <el-dialog title="提示" :visible.sync="dialogVisible" :before-close="handleClose">
      <div v-if="portReady"><span>导入成功!</span></div>
      <div v-else=""><span>导入失败!</span><span>导入数据存在问题,请修改后重新上传。查看</span><span style="color:#00A1E9;cursor:pointer"
          @click="gotoErrorDetail">错误明细</span></div>
      <el-button type="primary" @click="dialogVisible = false" style="width:120px;margin-top:50px;">确 定</el-button>
      <el-button type="cancel" @click="dialogVisible = false" style="width:120px;margin-top:50px;">取 消</el-button>
    </el-dialog>
  </div>
</template>
<script>
import appApi from '@/common/js/allApi.js'
import $ from 'jquery'
import selectDevicesPopup from '@/components/select-devices-popup.vue'
export default {
  components: {
    selectDevicesPopup,
  },
  data() {
    return {
      fileList: [],
      fileName: '',
      largeFile: '',
      singleFile: 1024 * 1024, //单次上传大小
      tempPath: '',
      counter: 0,
      missTimeMax: 0, //单次上传最大丢包次数
      devId: '',
      excelPath: '',
      fileTip1: false,
      dialogVisible: false,
      portReady: false,
      fullscreenLoading: false
    }
  },
  mounted() {},
  methods: {
    getFile: function() {
      document.getElementById('file').click()
    },
    fileChosen: function() {
      var fname = document.getElementById('file').files[0].name
      this.fileName = fname
      var type = fname.split('.')
      var filetype = type[type.length - 1]
      if (filetype != 'xls' && filetype != 'xlsx') {
        this.fileTip1 = true
      } else {
        this.fileTip1 = false
      }
    },
    //先传小文件
    uploadFirstFile: function() {
      var vm = this
      if (this.fileName != '') {
        if (
          this.fileTip1 == true
        ) {
        } else {
          var file = document.getElementById('file').files[0]
          var size = file.size
          var data = new FormData()
          data.append('file', file)
          data.append('fileName', file.name)
          data.append('filePath', '')
          data.append('isFirst', 'true')
          data.append('start', '0')
          data.append('fileSplitSize', size)
          //        data.append('loginId', sessionStorage.getItem('birdloginid'));
          vm.fullscreenLoading = true
          $.ajax({
            processData: false, //  告诉jquery不要处理发送的数据
            contentType: false, // 告诉jquery不要设置content-Type请求头
            url: appApi.importStaff, //员工管理里更改的,从大文件上传-》上传文件
            type: 'POST',
            headers: { token: sessionStorage.token },
            data: data,
            success: function(msg) {
              console.log("uploadFirstFile msg=",msg);
              if (msg.code == '1') {
                vm.excelPath = msg.data.filePath
                if (msg.data.currentSize == size) {
                  vm.tempPath = ''
                  vm.counter = 0
                  vm.importBind()
                } else {
                  vm.tempPath = msg.data.filePath
                  vm.missTimeMax = 0
                  vm.counter++
                  vm.uploadFirstFile()
                }
              } else {
                if (vm.missTimeMax < 10) {
                  vm.missTimeMax++
                  vm.uploadFirstFile()
                } else {
                  vm.fullscreenLoading = false
                  vm.$message({
                    type: 'warning',
                    message: '当前网络不稳定,请重试!'
                  })
                }
              }
            },
            error: function(error) {
              vm.fullscreenLoading = false
            }
          })
        }
      } else {
        vm.$message({
          type: 'error',
          message: '请同时上传基础资料和头像!'
        })
      }
    },
    //后台输入绑定解析文件
    importBind: function() {
      var vm = this
      var data = {
        companyId: sessionStorage.companyId,
        excelPath: this.excelPath,
        devId: this.devId,
      }
      $.ajax({
        url: appApi.importBind,
        type: 'POST',
        data: data,
        headers: { token: sessionStorage.token },
        success: function(msg) {
          vm.fullscreenLoading = false
          if (msg.code == '0') {
            //文件内容错误
            vm.$message({
              type: 'error',
              message: msg.message
            })
          } else if (msg.code == '1') {
            //成功
            vm.dialogVisible = true
            vm.portReady = true
          } else if (msg.code == '2') {
            if(!msg.data) {
              vm.$message({
                type: 'error',
                message: msg.message
              })
            } else {
              //有错误数据
              vm.dialogVisible = true
              vm.portReady = false
              window.dataList = msg.data.dataList
              window.imgList = msg.data.imgMap
            }
          }
        },
        error: function(xhr, type, errorThrown) {}
      })
    },
    gotoErrorDetail() {
      this.$router.push({
        path: '/error-log'
      })
    },
    handleClose() {}
  }
}
</script>
<style scoped lang='stylus'>
.import-bind
  padding-left 15px
  .detail
    padding-top 15px
  .form-row
    margin-left 30px
    margin-top 50px
    .name
      display inline-block
      width 90px
      text-align right
    .select-devices-popup
      display inline-block
      margin-left 20px
.list {
  list-style: none;
}
ul li {
  margin-bottom: 10px;
}
.head-submit {
  cursor: pointer;
  height: 140px;
  width: 140px;
  border: 2px dashed #ccc;
  border-radius: 3px;
  margin-left: 110px;
  margin-top: -70px;
  text-align: center;
  line-height: 140px;
}
.el-dialog__body > .el-button--primary {
  margin-left: calc(50% - 130px);
}
</style>

界面如下:

二、后端代码

接口代码

@PostMapping("/importBind")
    @ApiOperation("批量导入员工数据绑定设备")
    public ResultBean<?> importBind(@ApiParam(name = "excelPath", value = "基础信息文件存储URL", required = true) @RequestParam String excelPath,
                                     @ApiParam(name = "companyId", value = "企业ID", required = true) @RequestParam Integer companyId,
                                     @ApiParam(name = "devId", value = "设备ID(','分隔)") @RequestParam(required = false) String devId) {
        // 错误信息存储列表
        List<UserErrorInfo> userErrorList = new ArrayList<>();
        List<String> imgErrorList = new ArrayList<>();
        Assert.notNull(companyId, ReturnCode.Params_Error);
        userService.importBind(companyId, getLoginId(), excelPath, userErrorList, imgErrorList, devId);
        // 返回结果
        if (userErrorList.size() == 0 && imgErrorList.size() == 0) {
            return Results.success();
        } else {
            Map<String, Object> errorLists = new HashMap<>();
            errorLists.put("dataList", userErrorList);
            errorLists.put("imgMap", imgErrorList);
            return new ResultBean<>(2, ReturnCode.File_Exist_Error_Data.getDetail(), errorLists);
        }
    }

绑定的主要逻辑如下:

@Override
  public void importBind(Integer companyId, Integer loginId, String excelPath, List<UserErrorInfo> userErrorList,
      List<String> imgErrorList, String devId) {
    // 1. 解析EXCEL数据映射成原始数据信息列表
        List<Map<String, Object>> dataList = parseExcelToRawdata(excelPath);
        // 2. 过滤原始数据信息, 并转换成员工信息列表
        List<User> users = filterToUsersForBind(companyId, loginId, dataList, userErrorList);
        // 3. 批量绑定设备
        if(users.size()>0)
        {
          batchBind(users,devId);
        }
  }
@Transactional
    @OperLogInject("批量绑定员工信息")
    public void batchBind(List<User> users, String devId) {
      if (!devId.isEmpty() && !users.isEmpty()) {
            String userId = String.join(",", users.stream().map(u -> u.getId().toString()).collect(Collectors.toList()));
            try {
                ResultBean<?> bindResult = devService.bindUser(devId,null, userId, true,1);
                Assert.isTrue(bindResult.getCode() == 1, ReturnCode.User_Bind_Error);
            } catch (Exception e) {
                throw new CustomException(ReturnCode.User_Bind_Error);
            }
        }
    }


相关文章
|
人工智能 计算机视觉
教程 |【阿里云.人脸识别】Access Key ID 和 Access Key Secret 查看方法
本章主要介绍阿里云.人脸识别 Access Key ID 和 Access Key Secret 查看方法。
|
1月前
|
Java API Maven
SpringBoot+SeetaFace6搭建人脸识别平台
【10月更文挑战第8天】以下是使用Spring Boot和SeetaFace6搭建人脸识别平台的步骤:首先安装Java和Maven,下载SeetaFace6库并添加依赖;接着创建Spring Boot项目并在`pom.xml`中添加必要依赖;然后配置SeetaFace6参数;实现人脸识别服务类与控制器类;最后使用工具如Postman测试API接口及识别结果。示例代码展示了如何接收图像数据并进行人脸检测。可根据具体需求扩展更多功能,如用户管理和历史记录等。
|
4月前
|
JSON 人工智能 API
App Inventor 2 人脸识别App开发 - 第三方API接入的通用方法
**App 效果图**:展示人脸识别功能,可识别性别和年龄。 **工作原理**:调用第三方人脸识别API,上传图片并接收返回的JSON数据,AppInventor2解析结果显示。
95 0
|
监控 数据可视化 物联网
Java可视化物联网智慧工地SaaS平台源码:人脸识别考勤
基于微服务+Java+Spring Cloud Vue +UniApp +MySql实现的智慧工地云平台源码
128 1
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
硬刚 ArcFace | ECCV 2022 人脸识别新方法 BoundaryFace:一种基于噪声标签自校正框架(附源码实现)
硬刚 ArcFace | ECCV 2022 人脸识别新方法 BoundaryFace:一种基于噪声标签自校正框架(附源码实现)
543 0
|
Java 开发工具 开发者
基于虹软(ArcSoft)实现人脸识别——开发者平台配置篇
开发者平台配置篇 创建应用 导入相关jar包
480 0
基于虹软(ArcSoft)实现人脸识别——开发者平台配置篇
|
机器学习/深度学习 算法 大数据
SegmentFault专访Face++ —— 世界领先的人脸识别云服务平台
Face++是一个人脸识别云服务平台,通过它提供的开放服务,开发者可以快速地在自己的产品中集成面部识别功能。Face++团队专注于研发世界最好的人脸检测、识别、分析和重建技术,通过融合机器视觉、机器学习、大数据挖掘及3D图形学技术,致力于将最新、性能最好、使用最方便的人脸技术提供给广大开发者和用户。
1047 0
SegmentFault专访Face++ —— 世界领先的人脸识别云服务平台
|
机器学习/深度学习 算法 生物认证
基于Android平台实现人脸识别
前言 在深度学习出现后,人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中,难以从图片中取出合适的特征值。轮廓?颜色?眼睛?如此多的面孔,且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同,同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大,凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值,自然也没法对这些特征值进一步分类。
4946 0
下一篇
无影云桌面