spring 定时任务

import java.util.TimerTask;

import com.iss.common.util.CommonMethods;
import com.iss.common.util.Log4jLogger;

/**
 * @ClassName: SpringTask
 * @Description: spring 定时器
 * @author wenjianhai
 * @date 2011-5-20 上午11:18:03
 * @version V1.0
 */
public class SpringTask extends TimerTask {
	
	private static Log4jLogger log = Log4jLogger.getLogger(SpringTask.class);
	
	private static final String FILE_PATH = "D:\\soft\\OTM";

	/** (非 Javadoc)
	 * <p>Title: run</p>
	 * <p>Description: 运行定时任务,删除 D:\\soft\\OTM下的文件</p>
	 * @see java.util.TimerTask#run()
	 */
	@Override
	public void run() {
		
		log.info("----- start execute SpringTask -----");
		
		CommonMethods.deleteFiles(FILE_PATH);
		
		log.info("----- end execute SpringTask -----");
	}

}


在 spring 核心配置文件中:

         <!-- spring 定时任务 -->
	<bean id="springTask" class="com.iss.common.task.SpringTask" />
	
	<!-- 配置定时器 -->
	<bean id="scheduleReportTask" class="org.springframework.scheduling.timer.ScheduledTimerTask">
		<!-- 告诉ScheduledTimerTask运行哪个任务 -->
		<property name="timerTask" ref="springTask" />
		<!-- 运行间隔时间 -->
		<property name="period">
			<!--  每隔24小时运行一次(毫秒ms)-->
			<value>86400000</value>
		</property>
		<!-- 延迟启动(毫秒ms)  
			指定当任务第一次运行之前应该等多久
		-->
		<property name="delay">
			<!--  5秒 -->
			<value>5000</value>
		</property> 
	</bean>
	
	<!-- 启动定时器  -->
	<bean class="org.springframework.scheduling.timer.TimerFactoryBean">
		<property name="scheduledTimerTasks">
   			<list>
   				<ref bean="scheduleReportTask"/>
   			</list>
		</property>
	</bean> 
一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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