package com.flightfeather.uav.biz.report
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import com.flightfeather.uav.biz.sourcetrace.model.PollutedClue
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import com.flightfeather.uav.common.utils.MapUtil
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import com.flightfeather.uav.domain.entity.*
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import com.flightfeather.uav.lightshare.bean.FactorStatistics
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import com.flightfeather.uav.socket.eunm.FactorType
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import com.flightfeather.uav.socket.sender.MsgType
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import org.springframework.beans.BeanUtils
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/**
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* 走航溯源清单
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* 包含时段内的走航任务汇总清单以及每次走航的数据汇总清单
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* @date 2025/8/25 11:02
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* @author feiyu
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*/
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class MissionInventory {
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// 走航清单信息
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class MissionInfo : Mission() {
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// 首要污染物
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// var mainFactor: String? = null
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// 监测异常因子
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var abnormalFactors: List<FactorType>? = null
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// 溯源问题场景数
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var sceneCount: Int = 0
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// 溯源问题场景
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var scenes: List<SceneInfo>? = null
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// 走航涉及区域
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var keyScene: List<SceneInfo>? = null
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var exceptionCount: Int = 0
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}
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// 走航详情信息
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class MissionDetail : Mission() {
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// var keyScene: List<SceneInfo>? = null
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var dataStatistics: List<FactorStatistics>? = null
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// var exceptionCount: Int = 0
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}
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/**
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* 生成走航任务清单
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* 处理走航任务与污染线索数据，统计每个任务的异常因子、首要污染物和场景数量
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* @param missionClues 包含走航任务和对应污染线索的Pair列表
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* @return 包含统计信息的MissionInfo列表，每个元素包含任务基本信息及统计数据
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*/
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fun generateMissionList(missionClues: List<Pair<Mission, List<PollutedClue?>>>): List<MissionInfo> {
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val result = missionClues.map { (mission, clue) ->
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val factorMap = mutableMapOf<FactorType, Int>()
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val abnormalFactors = mutableListOf<FactorType>()
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var sceneCount = 0
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clue.forEach {
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if (it?.msgType == MsgType.PolClue.value) {
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it.pollutedData?.statisticMap?.keys?.forEach { k ->
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// 计算每个走航任务的所有异常因子
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if (!abnormalFactors.contains(k)) {
|
abnormalFactors.add(k)
|
}
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// 计算每个走航任务的首要污染物
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if (!factorMap.containsKey(k)) {
|
factorMap[k] = 0
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}
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factorMap[k] = factorMap[k]!! + 1
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}
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// 计算每个走航任务的溯源场景数量
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sceneCount += it.pollutedSource?.sceneList?.size ?: 0
|
}
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}
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val missionInfo = MissionInfo()
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BeanUtils.copyProperties(mission, missionInfo)
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missionInfo.apply {
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// mainFactor = factorMap.maxByOrNull { it.value }?.key?.name
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this.abnormalFactors = abnormalFactors
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this.sceneCount = sceneCount
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}
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}
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return result
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}
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fun generateMissionInfo(
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keyScenes: List<SceneInfo?>,
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mission: Mission,
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pollutedClues: List<PollutedClue?>,
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data: List<BaseRealTimeData>,
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minDis: Double = 100.0,
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): MissionInfo {
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val factorMap = mutableMapOf<FactorType, Int>()
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val abnormalFactors = mutableListOf<FactorType>()
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var sceneCount = 0
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val scenes = mutableListOf<SceneInfo>()
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// 提取途径关键场景信息（计算走航路线是否与关键场景距离较近）
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val relatedScenes = mutableListOf<SceneInfo>()
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data.forEach { d ->
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// 跳过缺少经纬度的数据点
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if (d.longitude == null || d.latitude == null) {
|
return@forEach
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}
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// 转换为GCJ02坐标系
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val point = MapUtil.wgs84ToGcj02(d.longitude!!.toDouble() to d.latitude!!.toDouble())
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keyScenes.forEach ks@{ k ->
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// 跳过缺少经纬度的场景
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if (k?.longitude == null || k.latitude == null) {
|
return@ks
|
}
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// 检查是否未添加过
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if (!relatedScenes.contains(k)) {
|
// 计算距离
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val distance = MapUtil.getDistance(
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k.longitude!!.toDouble(),
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k.latitude!!.toDouble(),
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point.first,
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point.second
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)
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// 检查是否距离小于阈值
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if (distance < minDis) {
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relatedScenes.add(k)
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}
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}
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}
|
}
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pollutedClues.forEach {
|
if (it?.msgType == MsgType.PolClue.value) {
|
it.pollutedData?.statisticMap?.keys?.forEach { k ->
|
// 计算每个走航任务的所有异常因子
|
if (!abnormalFactors.contains(k)) {
|
abnormalFactors.add(k)
|
}
|
// 计算每个走航任务的首要污染物
|
if (!factorMap.containsKey(k)) {
|
factorMap[k] = 0
|
}
|
factorMap[k] = factorMap[k]!! + 1
|
}
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// 计算每个走航任务的溯源场景数量
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sceneCount += it.pollutedSource?.sceneList?.size ?: 0
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it.pollutedSource?.sceneList?.forEach { s->
|
if (scenes.find { s1 -> s1.guid == s.guid } == null) {
|
scenes.add(s)
|
}
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}
|
}
|
}
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// 异常数据点数量统计
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val clues = pollutedClues.filter { it?.msgType == MsgType.PolClue.value }
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val missionInfo = MissionInfo()
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BeanUtils.copyProperties(mission, missionInfo)
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missionInfo.apply {
|
// mainFactor = factorMap.maxByOrNull { it.value }?.key?.name
|
this.abnormalFactors = abnormalFactors
|
this.sceneCount = sceneCount
|
this.scenes = scenes
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keyScene = relatedScenes
|
exceptionCount = clues.size
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}
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return missionInfo
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}
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/**
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* 生成走航任务详细信息
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* 整合走航任务基本信息、关键场景、数据统计和异常数量，生成完整的任务详情报告
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* @param keyScenes 关键场景列表，用于分析走航是否经过该区域
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* @param mission 走航任务基本信息对象，包含任务ID、名称、时间等元数据
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* @param pollutedClues 污染线索列表，用于提取关键场景信息
|
* @param data 实时监测数据列表，用于计算环境因子统计信息
|
* @param minDis 最小距离，用于判断走航是否经过关键场景
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* @return 包含详细信息的MissionDetail对象，包括：
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* - 任务基本信息（继承自Mission类）
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* - 关键场景列表（TYPE19和TYPE20类型的场景）
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* - 环境因子统计数据（平均值、最小值、最大值）
|
* - 异常数据点数量
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*/
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fun generateMissionDetail(
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keyScenes: List<SceneInfo?>,
|
mission: Mission,
|
pollutedClues: List<PollutedClue?>,
|
data: List<BaseRealTimeData>,
|
minDis: Double = 100.0,
|
): MissionDetail {
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// 创建任务详情对象并复制基本信息
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val missionDetail = MissionDetail()
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BeanUtils.copyProperties(mission, missionDetail)
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// 提取途径关键场景信息（计算走航路线是否与关键场景距离较近）
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// val relatedScenes = mutableListOf<SceneInfo>()
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// data.forEach { d ->
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// // 跳过缺少经纬度的数据点
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// if (d.longitude == null || d.latitude == null) {
|
// return@forEach
|
// }
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// // 转换为GCJ02坐标系
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// val point = MapUtil.wgs84ToGcj02(d.longitude!!.toDouble() to d.latitude!!.toDouble())
|
// keyScenes.forEach ks@{ k ->
|
// // 跳过缺少经纬度的场景
|
// if (k?.longitude == null || k.latitude == null) {
|
// return@ks
|
// }
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// // 检查是否未添加过
|
// if (!relatedScenes.contains(k)) {
|
// // 计算距离
|
// val distance = MapUtil.getDistance(
|
// k.longitude!!.toDouble(),
|
// k.latitude!!.toDouble(),
|
// point.first,
|
// point.second
|
// )
|
// // 检查是否距离小于阈值
|
// if (distance < minDis) {
|
// relatedScenes.add(k)
|
// }
|
// }
|
// }
|
// }
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// 存储与任务相关联的关键场景信息
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// missionDetail.keyScene = relatedScenes
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// 计算环境因子统计数据（平均值、最小值、最大值）
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missionDetail.dataStatistics = data.calDataStatistics()
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// 异常数据点数量统计
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// val clues = pollutedClues.filter { it?.msgType == MsgType.PolClue.value }
|
// missionDetail.exceptionCount = clues.size
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return missionDetail
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}
|
}
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