检测算法¶

REVISION HISTORY¶

Revision No.	Description	Date
1.0	First version	04/25/2023
1.1	Second version	10/30/2023
3.0	Third version	04/11/2024
3.1	Remove deprecated models introduction	10/31/2024
3.2	Add ALGO_DET_SortResult API	12/03/2024
3.3	Adjust models description	12/06/2024

1. 概述¶

1.1. 算法说明¶

主要检测算法的检测类别说明如下：

模型	功能	输入维度(w*h)	输入格式
sbdy36.img	包裹检测(小)，输出的类别共1类，分别为包裹(class_id=0)	640*352	yuvsp420_nv12
sbdy36l.img	包裹检测(大)，输出的类别共1类，分别为包裹(class_id=0)	640*352	yuvsp420_nv12
sbdy48.img	包裹检测(小)，输出的类别共1类，分别为包裹(class_id=0)	800*480	yuvsp420_nv12
sbdy48l.img	包裹检测(大)，输出的类别共1类，分别为包裹(class_id=0)	800*480	yuvsp420_nv12
sdy36.img	人+车+宠物+人头+人脸检测(小)，输出的类别共10类，分别为行人(class_id=0)、自行车(class_id=1)、轿车(class_id=2) 、摩托车(class_id=3)、公交车(class_id=4)、卡车(class_id=5)、猫(class_id=6)、狗(class_id=7)、人头(class_id=8)、人脸(class_id=9)	640*352	yuvsp420_nv12
sdy36l.img	人+车+宠物+人头+人脸检测(大) ，输出的类别共10类，分别为行人(class_id=0)、自行车(class_id=1)、轿车(class_id=2) 、摩托车(class_id=3)、公交车(class_id=4)、卡车(class_id=5)、猫(class_id=6)、狗(class_id=7)、人头(class_id=8)、人脸(class_id=9)	640*352	yuvsp420_nv12
sdy48.img	人+车+宠物+人头+人脸检测(小) ，输出的类别共10类，分别为行人(class_id=0)、自行车(class_id=1)、轿车(class_id=2) 、摩托车(class_id=3)、公交车(class_id=4)、卡车(class_id=5)、猫(class_id=6)、狗(class_id=7)、人头(class_id=8)、人脸(class_id=9)	800*480	yuvsp420_nv12
sdy48l.img	人+车+宠物+人头+人脸检测(大)，输出的类别共10类，分别为行人(class_id=0)、自行车(class_id=1)、轿车(class_id=2) 、摩托车(class_id=3)、公交车(class_id=4)、卡车(class_id=5)、猫(class_id=6)、狗(class_id=7)、人头(class_id=8)、人脸(class_id=9)	800*480	yuvsp420_nv12
sfsdy36.img	火焰烟雾检测，输出的类别共2类，分别为火焰(class_id=0)、烟雾(class_id=1)	640*352	yuvsp420_nv12
sfsdy48.img	火焰烟雾检测，输出的类别共2类，分别为火焰(class_id=0)、烟雾(class_id=1)	800*480	yuvsp420_nv12
spdy36.img	人+人头+人脸检测(小)，输出的类别共3类，分别为行人(class_id=0)、人头(class_id=1)、人脸(class_id=2)	640*352	yuvsp420_nv12
spdy36l.img	人+人头+人脸检测(大)，输出的类别共3类，分别为行人(class_id=0)、人头(class_id=1)、人脸(class_id=2)	640*352	yuvsp420_nv12
spdy48.img	人+人头+人脸检测(小)，输出的类别共3类，分别为行人(class_id=0)、人头(class_id=1)、人脸(class_id=2)	800*480	yuvsp420_nv12
spdy48l.img	人+人头+人脸检测(大)，输出的类别共3类，分别为行人(class_id=0)、人头(class_id=1)、人脸(class_id=2)	800*480	yuvsp420_nv12

2. API参考¶

该功能模块提供以下API:

API名称	功能
ALGO_DET_CreateHandle	创建句柄
ALGO_DET_InitHandle	初始化句柄
ALGO_DET_SetTracker	设置后处理跟踪算法开关
ALGO_DET_SetStableBox	设置后处理稳框的开关
ALGO_DET_GetInputAttr	获取模型的属性信息
ALGO_DET_SetThreshold	设置阈值
ALGO_DET_Run	运行检测算法
ALGO_DET_DeinitHandle	停止检测算法
ALGO_DET_ReleaseHandle	释放句柄
ALGO_DET_SetTracker2	设置后处理跟踪算法
ALGO_DET_SetStrictMode	设置严格检测模式参数
ALGO_DET_InitHandle2	使用模型内存块指针进行算法初始化
ALGO_DET_SortResult	对检测结果进行排序

2.1. ALGO_DET_CreateHandle¶

功能

创建句柄

语法

MI_S32 ALGO_DET_CreateHandle(void **handle);

形参

参数名称描述输入/输出

handle 句柄输入
返回值

返回值描述

0 成功

其它失败(详见错误码)
依赖
- 头文件：sstar_det_api.h
- 库文件：libsstaralgo_det.a / libsstaralgo_det.so

2.2. ALGO_DET_InitHandle¶

功能

初始化句柄

语法

MI_S32 ALGO_DET_InitHandle(void *handle, DetectionInfo_t *init_info);

形参

参数名称描述输入/输出

handle 句柄输入

init_info 检测算法配置项,详见DetectionInfo_t 输入
返回值

返回值描述

0 成功

其它失败(详见错误码)
依赖
- 头文件：sstar_det_api.h
- 库文件：libsstaralgo_det.a / libsstaralgo_det.so

2.3. ALGO_DET_SetTracker¶

功能

设置后处理跟踪算法参数

语法

MI_S32 ALGO_DET_SetTracker(void *handle, MI_S32 tk_type, MI_S32 md_type);

形参

参数名称	描述	输入/输出
handle	句柄	输入
tk_type	Tracker算法开关(设置0为关闭，1为开启，默认为关闭)	输入
md_type	运动目标检测开关(设置为0，运动/静止目标均检测，设置为1，仅检测运动目标，默认为0)	输入

返回值

返回值描述

0 成功

其它失败(详见错误码)
依赖
- 头文件：sstar_det_api.h
- 库文件：libsstaralgo_det.a / libsstaralgo_det.so

2.4. ALGO_DET_SetStableBox¶

功能

设置后处理稳框算法开关

语法

MI_S32 ALGO_DET_SetStableBox(void *handle, bool stable);

形参

参数名称描述输入/输出

handle 句柄输入

stable 稳框算法开关(设置false为关闭，true为开启，默认为关闭) 输入
返回值

返回值描述

0 成功

其它失败(详见错误码)
依赖
- 头文件：sstar_det_api.h
- 库文件：libsstaralgo_det.a / libsstaralgo_det.so

2.5. ALGO_DET_GetInputAttr¶

功能

获取模型的属性信息，包括模型输入分辨率以及输入数据的类型

语法

MI_S32 ALGO_DET_GetInputAttr(void *handle, InputAttr_t *input_attr);

形参

参数名称描述输入/输出

handle 句柄输入

input_attr 保存属性信息指针，详见InputAttr_t 输入
返回值

返回值描述

0 成功

其它失败(详见错误码)
依赖
- 头文件：sstar_det_api.h
- 库文件：libsstaralgo_det.a / libsstaralgo_det.so

2.6. ALGO_DET_SetThreshold¶

功能

设置检测阈值

语法

MI_S32 ALGO_DET_SetThreshold(void *handle, MI_FLOAT threshold);

形参

参数名称描述输入/输出

handle 句柄输入

threshold 阈值输入
返回值

返回值描述

0 成功

其它失败(详见错误码)
依赖
- 头文件：sstar_det_api.h
- 库文件：libsstaralgo_det.a / libsstaralgo_det.so

2.7. ALGO_DET_Run¶

功能

运行检测算法

语法

MI_S32 ALGO_DET_Run(void *handle, const ALGO_Input_t *algo_input, Box_t bboxes[MAX_DET_OBJECT], MI_S32 *num_bboxes);

形参

参数名称	描述	输入/输出
handle	句柄	输入
algo_input	输入图像的buffer信息	输入
bboxes	用于保存检测结果框的数组	输入/输出
num_bboxes	用于保存检测结果框个数的指针	输入/输出

返回值

返回值描述

0 成功

其它失败(详见错误码)
依赖
- 头文件：sstar_det_api.h
- 库文件：libsstaralgo_det.a / libsstaralgo_det.so

2.8. ALGO_DET_DeinitHandle¶

功能

停止检测算法

语法

MI_S32 ALGO_DET_DeinitHandle(void *handle);

形参

参数名称描述输入/输出

handle 句柄输入
返回值

返回值描述

0 成功

其它失败(详见错误码)
依赖
- 头文件：sstar_det_api.h
- 库文件：libsstaralgo_det.a / libsstaralgo_det.so

2.9. ALGO_DET_ReleaseHandle¶

功能

释放句柄占用资源

语法

MI_S32 ALGO_DET_ReleaseHandle(void *handle);

形参

参数名称描述输入/输出

handle 句柄输入
返回值

返回值描述

0 成功

其它失败(详见错误码)
依赖
- 头文件：sstar_det_api.h
- 库文件：libsstaralgo_det.a / libsstaralgo_det.so

2.10. ALGO_DET_SetTracker2¶

功能

设置后处理跟踪相关参数

语法

MI_S32 ALGO_DET_SetTracker2(void *handle, DetTrackParams_t track_params);

形参

参数名称描述输入/输出

handle 句柄输入

track_params 跟踪参数结构体输入
返回值

返回值描述

0 成功

其它失败(详见错误码)
依赖
- 头文件：sstar_det_api.h
- 库文件：libsstaralgo_det.a / libsstaralgo_det.so

2.11. ALGO_DET_SetStrictMode¶

功能

设置strict检测模式参数

语法

MI_S32 ALGO_DET_SetStrictMode(void *handle, DetStrictModeParams_t params);

形参

参数名称描述输入/输出

handle 句柄输入

params strict检测模式参数结构体，(详见DetStrictModeParams_t) 输入
返回值

返回值描述

0 成功

其它失败(详见错误码)
依赖
- 头文件：sstar_det_api.h
- 库文件：libsstaralgo_det.a / libsstaralgo_det.so

2.12. ALGO_DET_InitHandle2¶

功能

使用模型内存块指针进行算法初始化

语法

MI_S32 ALGO_DET_InitHandle2(void *handle, DetectionInfo2_t *init_info);

形参

参数名称描述输入/输出

handle 句柄输入

init_info 检测算法配置项,详见DetectionInfo2_t 输入
返回值

返回值描述

0 成功

其它失败(详见错误码)
依赖
- 头文件：sstar_det_api.h
- 库文件：libsstaralgo_det.a / libsstaralgo_det.so

2.13. ALGO_DET_SortResult¶

功能

对检测结果进行排序

语法

MI_S32 ALGO_DET_SortResult(void *handle, const Sort_Input_t *sort_input, Box_t bboxes[MAX_DET_OBJECT], MI_S32 *num_bboxes);

形参

参数名称	描述	输入/输出
handle	句柄	输入
sort_input	排序输入结构体	输入
bboxes	用于保存排序结果框的数组	输入
num_bboxes	用于保存排序结果框个数的指针	输入

返回值

返回值描述

0 成功。注意：该接口会修改输入bboxes 和 num_bboxes

其它失败(详见错误码)
依赖
- 头文件：sstar_det_api.h
- 库文件：libsstaralgo_det.a / libsstaralgo_det.so

3. 结构体说明¶

检测相关结构体定义如下：

数据类型	定义
Rect_t	定义分辨率大小
InputAttr_t	算法输入结构体
Box_t	算法输出结构体
DetectionInfo_t	算法参数相关结构体
ALGO_Input_t	算法输入图像数据信息
DetTrackParams_t	跟踪算法参数结构体
DetStrictModeParams_t	strict检测模式参数结构体
DetectionInfo2_t	使用模型内存块进行初始化的算法参数结构体
Sort_Input_t	结果排序输入结构体

3.1 Rect_t¶

说明

定义分辨率大小

定义

typedef struct{
    MI_U32 width;
    MI_U32 height;
}Rect_t;

成员

成员名称描述

width 模型输入数据的宽

height 模型输入数据的高
相关数据类型及接口

DetectionInfo_t

ALGO_DET_InitHandle

3.2 InputAttr_t¶

说明

定义分辨率大小和模型类型

定义

typedef struct{
    MI_U32 width;
    MI_U32 height;
    MI_IPU_ELEMENT_FORMAT format;
}InputAttr_t;

成员

成员名称描述

width 模型输入数据的宽

height 模型输入数据的高

format 模型输入数据的类型
相关数据类型及接口

ALGO_DET_GetInputAttr

3.3 Box_t¶

说明

算法输出结构体

定义

typedef struct
{
    MI_U32 x;
    MI_U32 y;
    MI_U32 width;
    MI_U32 height;
    MI_U32 class_id;
    MI_FLOAT score;
    MI_U64 pts;
}Box_t;

成员

成员名称描述

x，y, width, height 检测结果框的位置

class_id 检测结果框的类别ID

score 检测结果框的分值

pts 送入检测帧的时间戳
相关数据类型及接口

ALGO_DET_Run

3.4 DetectionInfo_t¶

说明

检测算法相关配置项

定义

typedef struct
{
    char ipu_firmware_path[MAX_DET_STRLEN]; // ipu_firmware.bin path
    char model[MAX_DET_STRLEN];             // detect model path
    MI_FLOAT threshold;                     // confidence
    Rect_t disp_size;
    MI_BOOL had_create_device; // set true to handle ipu device outside algo lib
} DetectionInfo_t;

成员

成员名称	描述
ipu_firmware_path[MAX_DET_STRLEN]	ipu_firmware_path路径
Model[MAX_DET_STRLEN]	模型文件夹路径
threshold	检测阈值(0~1)
disp_size	显示码流的分辨率(用于映射检测框位置)
had_create_device	设置是否在外层创建和销毁IPU_Device，默认为false，当同时使用多个算法时，可设置为true以避免重复创建或销毁IPU_Device

相关数据类型及接口

ALGO_DET_InitHandle

3.5 ALGO_Input_t¶

说明

检测算法相关配置项

定义

typedef struct
{
    void *p_vir_addr;
    MI_PHY phy_addr;
    MI_U32 buf_size;
    MI_U64 pts;
} ALGO_Input_t;

成员

成员名称描述

p_vir_addr 输入buffer的虚拟地址

phy_addr 输入buffer的物理地址

buf_size 输入buffer的长度

pts 输入buffer时间戳
相关数据类型及接口

ALGO_DET_Run

3.6 DetTrackParams_t¶

说明

检测算法跟踪配置项

定义

typedef struct
{
    MI_BOOL enable; // false
    MI_BOOL ignore_static_objects;   //false
    MI_FLOAT static_sensitive;    //0.85
    MI_BOOL stable_bbox;     //false
    MI_FLOAT stable_sensitive;    //0.63
    MI_S32 ignore_frame_number; //[0-5] ignore the id first number box of detect,default=0
} DetTrackParams_t;

成员

成员名称	描述
enable	是否启用跟踪功能，默认值为false，即不启用
ignore_static_objects	忽略静态目标，默认值为false
static_sensitive	判断物体运动的灵敏度，取值0.0~1.0，默认值为0.85，取值越大越倾向于保留小幅运动的框
stable_bbox	是否开启稳框，默认值为false，即不开启
stable_sensitive	稳框算法的灵敏度，取值0.0~1.0，默认值为0.85，取值越小稳框效果越强
ignore_frame_number	设置忽略一个目标的检测到的前n帧，用于过滤偶尔闪现的误检，取值0~5

相关数据类型及接口

ALGO_DET_SetTracker2

3.7 DetStrictModeParams_t¶

说明

Strict检测模式参数结构体

定义

typedef struct
{
    MI_BOOL enable; // false
}
DetStrictModeParams_t;

成员

成员名称描述

enable 是否启用strict检测模式，默认值为false，即不启用
相关数据类型及接口

ALGO_DET_SetStrictMode

3.8 DetectionInfo2_t¶

说明

使用模型内存块进行初始化的算法参数结构体

定义

typedef struct
{
    void *model_buffer;
    MI_U32 model_buffer_len;
    MI_FLOAT threshold;                     // confidence
    Rect_t disp_size;
    MI_BOOL had_create_device; // set true to handle ipu device outside algo lib
} DetectionInfo2_t;

成员

成员名称	描述
model_buffer	指向模型的内存块指针
model_buffer_len	指向模型的内存块长度
threshold	检测阈值(0~1)
disp_size	显示码流的分辨率(用于映射检测框位置)
had_create_device	设置是否在外层创建和销毁IPU_Device, 默认为false，当同时使用多个算法时，可设置为true以避免重复创建或销毁IPU_Device

相关数据类型及接口

ALGO_DET_InitHandle2

3.9 Sort_Input_t¶

说明

检测算法相关配置项

定义

typedef struct
{
    MI_S32 class_indexs[MAX_DET_CLASSES];
    MI_S32 class_num;
    SORT_TYPE_e sort_type;
}Sort_Input_t;

成员

成员名称描述

class_indexs 需要排序的类别索引

class_num 需要排序的类别数目

sort_type 排序方法类型
相关数据类型及接口

ALGO_DET_SortResult

4. 枚举类型说明¶

检测枚举类型定义如下：

数据类型	定义
Label_FD_Face_e	人脸检测算法class_id和类别名称的对应
Label_FSD_e	烟火检测算法class_id和类别名称的对应
Label_SD_e	人+车+宠物+人头+人脸检测算法class_id和类别名称的对应
Label_SPD_e	人+人头+人脸检测算法class_id和类别名称的对应
Label_BD_e	包裹检测算法class_id和类别名称的对应
Label_S12D_e	人+车+宠物+人头/脸+牛羊检测算法class_id和类别名称的对应
Label_COWSHEEP_e	牛羊检测算法class_id和类别名称的对应
Label_HOMEWORK_e	做作业/玩手机检测算法class_id和类别名称的对应

4.1 Label_FD_Face_e¶

说明

人脸检测模型类别和class_id的对应关系

定义

typedef enum
{
    E_FD_FACE = 0,
}Label_FD_Face_e;

成员

成员名称描述

E_FD_FACE 人脸类别(class_id=0)
相关数据类型及接口

Box_t

4.2 Label_FSD_e¶

说明

定义火焰烟雾检测模型类别和class_id的对应关系

定义

typedef enum
{
    E_FSD_FIRE,
    E_FSD_SMOKE
}Label_FSD_e;

成员

成员名称	描述
E_FSD_FIRE	火焰类别(class_id=0)
E_FSD_SMOKE	烟雾类别(class_id=1)

相关数据类型及接口

Box_t

4.3 Label_SD_e¶

说明

定义人+车+宠物+人头+人脸检测模型类别和class_id的对应关系

定义

typedef enum
{
    E_SD_PERSON = 0,
    E_SD_BICYCLE,
    E_SD_CAR,
    E_SD_MOTOCYCLE,
    E_SD_BUS,
    E_SD_TRUCK,
    E_SD_CAT,
    E_SD_DOG,
    E_SD_HEAD,
    E_SD_FACE,
}LABEL_SD_e;

成员

成员名称	描述
E_SD_PERSON	行人类别(class_id=0)
E_SD_BICYCLE	自行车类别(class_id=1)
E_SD_CAR	轿车类别(class_id=2)
E_SD_MOTOCYCLE	摩托车类别(class_id=3)
E_SD_BUS	公交车类别(class_id=4)
E_SD_TRUCK	卡车类别(class_id=5)
E_SD_CAT	猫类别(class_id=6)
E_SD_DOG	狗类别(class_id=7)
E_SD_HEAD	人头类别(class_id=8)
E_SD_FACE	人脸类别(class_id=9)

相关数据类型及接口

Box_t

4.4 Label_SPD_e¶

说明

定义人+人头+人脸检测模型类别和class_id的对应关系

定义

typedef enum
{
    E_SPD_PERSON = 0,
    E_SPD_HEAD,
    E_SPD_FACE
}LABEL_SPD_e;

成员

成员名称描述

E_SPD_PERSON 行人类别(class_id=0)

E_SPD_HEAD 人头类别(class_id=1)

E_SPD_FACE 人脸类别(class_id=2)
相关数据类型及接口

Box_t

4.5 Label_BD_e¶

说明

定义包裹检测模型类别和class_id的对应关系

定义

typedef enum
{
    E_BD_BAG = 0,
}LABEL_BD_e;

成员

成员名称描述

E_BD_BAG 包裹类别(class_id=0)
相关数据类型及接口

Box_t

4.6 Label_S12D_e¶

说明

定义人+车+宠物+人头/脸+牛羊检测模型类别和class_id的对应关系

定义

typedef enum
{
    E_S12D_PERSON = 0,
    E_S12D_BICYCLE,
    E_S12D_CAR,
    E_S12D_MOTOCYCLE,
    E_S12D_BUS,
    E_S12D_TRUCK,
    E_S12D_CAT,
    E_S12D_DOG,
    E_S12D_HEAD,
    E_S12D_FACE,
    E_S12D_COW,
    E_S12D_SHEEP,
} LABEL_S12D_e;

成员

成员名称	描述
E_S12D_PERSON	行人类别(class_id=0)
E_S12D_BICYCLE	自行车类别(class_id=1)
E_S12D_CAR	轿车类别(class_id=2)
E_S12D_MOTOCYCLE	摩托车类别(class_id=3)
E_S12D_BUS	公交车类别(class_id=4)
E_S12D_TRUCK	卡车类别(class_id=5)
E_S12D_CAT	猫类别(class_id=6)
E_S12D_DOG	狗类别(class_id=7)
E_S12D_HEAD	人头类别(class_id=8)
E_S12D_FACE	人脸类别(class_id=9)
E_S12D_COW	牛类别(class_id=10)
E_S12D_SHEEP	羊类别(class_id=11)

相关数据类型及接口

Box_t

4.7 Label_COWSHEEP_e¶

说明

定义牛羊检测模型类别和class_id的对应关系

定义

typedef enum
{
    E_COWSHEEP_COW = 0,
    E_COWSHEEP_SHEEP,
} LABEL_COWSHEEP_e;

成员

成员名称描述

E_COWSHEEP_COW 牛类别(class_id=0)

E_COWSHEEP_SHEEP 羊类别(class_id=1)
相关数据类型及接口

Box_t

4.8 Label_HOMEWORK_e¶

说明

定义做作业/玩手机类别和class_id的对应关系

定义

typedef enum
{
    E_HOMEWORK_READ= 0,
    E_HOMEWORK_WRITE,
    E_HOMEWORK_PHONE
} LABEL_HOMEWORK_e;

成员

成员名称描述

E_HOMEWORK_READ 读书类别(class_id=0)

E_HOMEWORK_WRITE 写字类别(class_id=1)

E_HOMEWORK_PHONE 玩手机类别(class_id=2)
相关数据类型及接口

Box_t

5. 错误码 ¶

错误码	数值	描述
E_ALGO_SUCCESS	0	操作成功
E_ALGO_HANDLE_NULL	1	算法句柄为空
E_ALGO_INVALID_PARAM	2	无效的输入参数
E_ALGO_DEVICE_FAULT	3	硬件错误
E_ALGO_LOADMODEL_FAIL	4	加载模型失败
E_ALGO_INIT_FAIL	5	算法初始化失败
E_ALGO_NOT_INIT	6	算法尚未初始化
E_ALGO_INPUT_DATA_NULL	7	算法输入数据为空
E_ALGO_INVALID_INPUT_SIZE	8	无效的算法输入数据维度
E_ALGO_INVALID_LICENSE	9	无效的license许可
E_ALGO_MEMORY_OUT	10	内存不足
E_ALGO_FILEIO_ERROR	11	文件读写操作错误
E_ALGO_INVALID_OUTPUT_SIZE	12	无效的算法输出数据维度
E_ALGO_INVALID_DECODE_MODE	13	无效的解码模式
E_ALGO_MODEL_INVOKE_ERROR	14	模型invoke错误

返回值	描述
0	成功。注意：该接口会修改输入bboxes 和 num_bboxes
其它	失败(详见错误码)

成员名称	描述
width	模型输入数据的宽
height	模型输入数据的高
format	模型输入数据的类型

成员名称	描述
x，y, width, height	检测结果框的位置
class_id	检测结果框的类别ID
score	检测结果框的分值
pts	送入检测帧的时间戳

成员名称	描述
p_vir_addr	输入buffer的虚拟地址
phy_addr	输入buffer的物理地址
buf_size	输入buffer的长度
pts	输入buffer时间戳

成员名称	描述
class_indexs	需要排序的类别索引
class_num	需要排序的类别数目
sort_type	排序方法类型

成员名称	描述
E_SPD_PERSON	行人类别(class_id=0)
E_SPD_HEAD	人头类别(class_id=1)
E_SPD_FACE	人脸类别(class_id=2)

成员名称	描述
E_COWSHEEP_COW	牛类别(class_id=0)
E_COWSHEEP_SHEEP	羊类别(class_id=1)

成员名称	描述
E_HOMEWORK_READ	读书类别(class_id=0)
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