htlee
4c22d5f1f9
- detect_gear_groups: vessel_dfs(분류 대상만) → vessel_store.get_all_latest_positions()(전체 14K선박) - build_all_group_snapshots: 동일하게 all_positions 기반으로 전환 - vessel_store: get_all_latest_positions() 메서드 추가 - 결과: 0 gear groups → 210 gear groups (GEAR_IN_ZONE 57, GEAR_OUT_ZONE 45)
401 lines
13 KiB
Python
401 lines
13 KiB
Python
"""선단/어구그룹 폴리곤 생성기.
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프론트엔드 FleetClusterLayer.tsx의 어구그룹 탐지 + convexHull/padPolygon 로직을
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Python으로 이관한다. Shapely 라이브러리로 폴리곤 생성.
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"""
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from __future__ import annotations
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import logging
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import math
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import re
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from datetime import datetime, timezone
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from typing import Optional
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try:
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from shapely.geometry import MultiPoint, Point
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from shapely import wkt as shapely_wkt
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_SHAPELY_AVAILABLE = True
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except ImportError:
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_SHAPELY_AVAILABLE = False
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from algorithms.location import classify_zone
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# 프론트 FleetClusterLayer.tsx gearGroupMap 패턴과 동일
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GEAR_PATTERN = re.compile(r'^(.+?)_\d+_\d+_?$')
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MAX_DIST_DEG = 0.15 # ~10NM
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STALE_SEC = 3600 # 60분
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FLEET_BUFFER_DEG = 0.02
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GEAR_BUFFER_DEG = 0.01
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MIN_GEAR_GROUP_SIZE = 2 # 최소 어구 수 (비허가 구역 외)
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# 수역 내 어구 색상, 수역 외 어구 색상
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_COLOR_GEAR_IN_ZONE = '#ef4444'
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_COLOR_GEAR_OUT_ZONE = '#f97316'
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# classify_zone이 수역 내로 판정하는 zone 값 목록
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_IN_ZONE_PREFIXES = ('ZONE_',)
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def _is_in_zone(zone_info: dict) -> bool:
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"""classify_zone 결과가 특정어업수역 내인지 판별."""
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zone = zone_info.get('zone', '')
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return any(zone.startswith(prefix) for prefix in _IN_ZONE_PREFIXES)
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def _cluster_color(seed: int) -> str:
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"""프론트 clusterColor(id) 이관 — hsl({(seed * 137) % 360}, 80%, 55%)."""
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h = (seed * 137) % 360
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return f'hsl({h}, 80%, 55%)'
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def compute_area_sq_nm(polygon, center_lat: float) -> float:
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"""Shapely Polygon의 면적(degrees²) → 제곱 해리 변환.
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1도 위도 ≈ 60 NM, 1도 경도 ≈ 60 * cos(lat) NM
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sq_nm = area_deg2 * 60 * 60 * cos(center_lat_rad)
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"""
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area_deg2 = polygon.area
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center_lat_rad = math.radians(center_lat)
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sq_nm = area_deg2 * 60.0 * 60.0 * math.cos(center_lat_rad)
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return round(sq_nm, 4)
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def build_group_polygon(
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points: list[tuple[float, float]],
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buffer_deg: float,
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) -> tuple[Optional[str], Optional[str], float, float, float]:
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"""좌표 목록으로 버퍼 폴리곤을 생성한다.
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Args:
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points: (lon, lat) 좌표 목록 — Shapely (x, y) 순서.
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buffer_deg: 버퍼 크기(도).
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Returns:
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(polygon_wkt, center_wkt, area_sq_nm, center_lat, center_lon)
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— polygon_wkt/center_wkt: ST_GeomFromText에 사용할 WKT 문자열.
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— 좌표가 없거나 Shapely 미설치 시 (None, None, 0.0, 0.0, 0.0).
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"""
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if not _SHAPELY_AVAILABLE:
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logger.warning('shapely 미설치 — build_group_polygon 건너뜀')
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return None, None, 0.0, 0.0, 0.0
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if not points:
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return None, None, 0.0, 0.0, 0.0
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if len(points) == 1:
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geom = Point(points[0]).buffer(buffer_deg)
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elif len(points) == 2:
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# LineString → buffer로 Polygon 생성
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from shapely.geometry import LineString
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geom = LineString(points).buffer(buffer_deg)
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else:
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# 3점 이상 → convex_hull → buffer
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geom = MultiPoint(points).convex_hull.buffer(buffer_deg)
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# 중심 계산
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centroid = geom.centroid
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center_lon = centroid.x
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center_lat = centroid.y
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area_sq_nm = compute_area_sq_nm(geom, center_lat)
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polygon_wkt = shapely_wkt.dumps(geom, rounding_precision=6)
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center_wkt = f'POINT({center_lon:.6f} {center_lat:.6f})'
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return polygon_wkt, center_wkt, area_sq_nm, center_lat, center_lon
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def detect_gear_groups(
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vessel_store,
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now: Optional[datetime] = None,
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) -> list[dict]:
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"""어구 이름 패턴으로 어구그룹을 탐지한다.
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프론트엔드 FleetClusterLayer.tsx gearGroupMap useMemo 로직 이관.
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전체 AIS 선박(vessel_store._tracks)에서 어구 패턴을 탐지한다.
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Args:
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vessel_store: VesselStore — get_all_latest_positions() + get_vessel_info().
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|
now: 기준 시각 (None이면 UTC now).
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Returns:
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[{parent_name, parent_mmsi, members: [{mmsi, name, lat, lon, sog, cog}]}]
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"""
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if now is None:
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now = datetime.now(timezone.utc)
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# 전체 선박의 최신 위치 가져오기
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all_positions = vessel_store.get_all_latest_positions()
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# 선박명 → mmsi 맵 (모선 탐색용, 어구 패턴이 아닌 선박만)
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name_to_mmsi: dict[str, str] = {}
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for mmsi, pos in all_positions.items():
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|
name = (pos.get('name') or '').strip()
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|
if name and not GEAR_PATTERN.match(name):
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|
name_to_mmsi[name] = mmsi
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|
# 1단계: 같은 모선명 어구 수집 (60분 이내만)
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raw_groups: dict[str, list[dict]] = {}
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|
for mmsi, pos in all_positions.items():
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|
name = (pos.get('name') or '').strip()
|
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if not name:
|
|
continue
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|
|
|
# staleness 체크
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ts = pos.get('timestamp')
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if ts is not None:
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if isinstance(ts, datetime):
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last_dt = ts if ts.tzinfo is not None else ts.replace(tzinfo=timezone.utc)
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|
else:
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try:
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import pandas as pd
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last_dt = pd.Timestamp(ts).to_pydatetime()
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|
if last_dt.tzinfo is None:
|
|
last_dt = last_dt.replace(tzinfo=timezone.utc)
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|
except Exception:
|
|
continue
|
|
age_sec = (now - last_dt).total_seconds()
|
|
if age_sec > STALE_SEC:
|
|
continue
|
|
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m = GEAR_PATTERN.match(name)
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if not m:
|
|
continue
|
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parent_name = m.group(1).strip()
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entry = {
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'mmsi': mmsi,
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|
'name': name,
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|
'lat': pos['lat'],
|
|
'lon': pos['lon'],
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|
'sog': pos.get('sog', 0),
|
|
'cog': pos.get('cog', 0),
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|
}
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|
raw_groups.setdefault(parent_name, []).append(entry)
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|
# 2단계: 거리 기반 서브 클러스터링 (anchor 기준 MAX_DIST_DEG 이내만)
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results: list[dict] = []
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for parent_name, gears in raw_groups.items():
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parent_mmsi = name_to_mmsi.get(parent_name)
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|
# 기준점(anchor): 모선 있으면 모선 위치, 없으면 첫 어구
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anchor_lat: Optional[float] = None
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|
anchor_lon: Optional[float] = None
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if parent_mmsi and parent_mmsi in all_positions:
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parent_pos = all_positions[parent_mmsi]
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|
anchor_lat = parent_pos['lat']
|
|
anchor_lon = parent_pos['lon']
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|
|
|
if anchor_lat is None and gears:
|
|
anchor_lat = gears[0]['lat']
|
|
anchor_lon = gears[0]['lon']
|
|
|
|
if anchor_lat is None or anchor_lon is None:
|
|
continue
|
|
|
|
# MAX_DIST_DEG 이내 어구만 포함
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_anchor_lat: float = anchor_lat
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|
_anchor_lon: float = anchor_lon
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|
nearby = [
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|
g for g in gears
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|
if abs(g['lat'] - _anchor_lat) <= MAX_DIST_DEG
|
|
and abs(g['lon'] - _anchor_lon) <= MAX_DIST_DEG
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|
]
|
|
|
|
if not nearby:
|
|
continue
|
|
|
|
# members 구성: 어구 목록
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members = [
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|
{
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|
'mmsi': g['mmsi'],
|
|
'name': g['name'],
|
|
'lat': g['lat'],
|
|
'lon': g['lon'],
|
|
'sog': g['sog'],
|
|
'cog': g['cog'],
|
|
}
|
|
for g in nearby
|
|
]
|
|
|
|
results.append({
|
|
'parent_name': parent_name,
|
|
'parent_mmsi': parent_mmsi,
|
|
'members': members,
|
|
})
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|
return results
|
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def build_all_group_snapshots(
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vessel_store,
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company_vessels: dict[int, list[str]],
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companies: dict[int, dict],
|
|
) -> list[dict]:
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"""선단(FLEET) + 어구그룹(GEAR) 폴리곤 스냅샷을 생성한다.
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Shapely 미설치 시 빈 리스트를 반환한다.
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|
Args:
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|
vessel_store: VesselStore — get_all_latest_positions() + get_vessel_info().
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|
company_vessels: {company_id: [mmsi_list]}.
|
|
companies: {id: {name_cn, name_en}}.
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|
|
Returns:
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|
DB INSERT용 dict 목록.
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|
"""
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|
if not _SHAPELY_AVAILABLE:
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logger.warning('shapely 미설치 — build_all_group_snapshots 빈 리스트 반환')
|
|
return []
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|
|
|
now = datetime.now(timezone.utc)
|
|
snapshots: list[dict] = []
|
|
all_positions = vessel_store.get_all_latest_positions()
|
|
|
|
# ── FLEET 타입: company_vessels 순회 ──────────────────────────
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for company_id, mmsi_list in company_vessels.items():
|
|
company_info = companies.get(company_id, {})
|
|
group_label = company_info.get('name_cn') or company_info.get('name_en') or str(company_id)
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|
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|
# 각 선박의 최신 좌표 추출
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points: list[tuple[float, float]] = []
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members: list[dict] = []
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|
for mmsi in mmsi_list:
|
|
pos = all_positions.get(mmsi)
|
|
if not pos:
|
|
continue
|
|
lat = pos['lat']
|
|
lon = pos['lon']
|
|
sog = pos.get('sog', 0)
|
|
cog = pos.get('cog', 0)
|
|
points.append((lon, lat))
|
|
members.append({
|
|
'mmsi': mmsi,
|
|
'name': pos.get('name', ''),
|
|
'lat': lat,
|
|
'lon': lon,
|
|
'sog': sog,
|
|
'cog': cog,
|
|
'role': 'LEADER' if mmsi == mmsi_list[0] else 'MEMBER',
|
|
'isParent': False,
|
|
})
|
|
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|
# 2척 미만은 폴리곤 미생성
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|
if len(points) < 2:
|
|
continue
|
|
|
|
polygon_wkt, center_wkt, area_sq_nm, center_lat, center_lon = build_group_polygon(
|
|
points, FLEET_BUFFER_DEG
|
|
)
|
|
|
|
snapshots.append({
|
|
'group_type': 'FLEET',
|
|
'group_key': str(company_id),
|
|
'group_label': group_label,
|
|
'snapshot_time': now,
|
|
'polygon_wkt': polygon_wkt,
|
|
'center_wkt': center_wkt,
|
|
'area_sq_nm': area_sq_nm,
|
|
'member_count': len(members),
|
|
'zone_id': None,
|
|
'zone_name': None,
|
|
'members': members,
|
|
'color': _cluster_color(company_id),
|
|
})
|
|
|
|
# ── GEAR 타입: detect_gear_groups 결과 순회 ───────────────────
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gear_groups = detect_gear_groups(vessel_store, now=now)
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for group in gear_groups:
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parent_name: str = group['parent_name']
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parent_mmsi: Optional[str] = group['parent_mmsi']
|
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gear_members: list[dict] = group['members']
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# 수역 분류: anchor(모선 or 첫 어구) 위치 기준
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|
anchor_lat: Optional[float] = None
|
|
anchor_lon: Optional[float] = None
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|
if parent_mmsi and parent_mmsi in all_positions:
|
|
parent_pos = all_positions[parent_mmsi]
|
|
anchor_lat = parent_pos['lat']
|
|
anchor_lon = parent_pos['lon']
|
|
|
|
if anchor_lat is None and gear_members:
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|
anchor_lat = gear_members[0]['lat']
|
|
anchor_lon = gear_members[0]['lon']
|
|
|
|
if anchor_lat is None:
|
|
continue
|
|
|
|
zone_info = classify_zone(float(anchor_lat), float(anchor_lon))
|
|
in_zone = _is_in_zone(zone_info)
|
|
zone_id = zone_info.get('zone') if in_zone else None
|
|
zone_name = zone_info.get('zone_name') if in_zone else None
|
|
|
|
# 비허가(수역 외) 어구: MIN_GEAR_GROUP_SIZE 미만 제외
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|
if not in_zone and len(gear_members) < MIN_GEAR_GROUP_SIZE:
|
|
continue
|
|
|
|
# 폴리곤 points: 어구 좌표 + 모선 좌표
|
|
points = [(g['lon'], g['lat']) for g in gear_members]
|
|
if parent_mmsi and parent_mmsi in all_positions:
|
|
parent_pos = all_positions[parent_mmsi]
|
|
p_lon, p_lat = parent_pos['lon'], parent_pos['lat']
|
|
if (p_lon, p_lat) not in points:
|
|
points.append((p_lon, p_lat))
|
|
|
|
polygon_wkt, center_wkt, area_sq_nm, _clat, _clon = build_group_polygon(
|
|
points, GEAR_BUFFER_DEG
|
|
)
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|
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|
# members JSONB 구성
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|
members_out: list[dict] = []
|
|
# 모선 먼저
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|
if parent_mmsi and parent_mmsi in all_positions:
|
|
parent_pos = all_positions[parent_mmsi]
|
|
members_out.append({
|
|
'mmsi': parent_mmsi,
|
|
'name': parent_name,
|
|
'lat': parent_pos['lat'],
|
|
'lon': parent_pos['lon'],
|
|
'sog': parent_pos.get('sog', 0),
|
|
'cog': parent_pos.get('cog', 0),
|
|
'role': 'PARENT',
|
|
'isParent': True,
|
|
})
|
|
# 어구 목록
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|
for g in gear_members:
|
|
members_out.append({
|
|
'mmsi': g['mmsi'],
|
|
'name': g['name'],
|
|
'lat': g['lat'],
|
|
'lon': g['lon'],
|
|
'sog': g['sog'],
|
|
'cog': g['cog'],
|
|
'role': 'GEAR',
|
|
'isParent': False,
|
|
})
|
|
|
|
color = _COLOR_GEAR_IN_ZONE if in_zone else _COLOR_GEAR_OUT_ZONE
|
|
|
|
snapshots.append({
|
|
'group_type': 'GEAR_IN_ZONE' if in_zone else 'GEAR_OUT_ZONE',
|
|
'group_key': parent_name,
|
|
'group_label': parent_name,
|
|
'snapshot_time': now,
|
|
'polygon_wkt': polygon_wkt,
|
|
'center_wkt': center_wkt,
|
|
'area_sq_nm': area_sq_nm,
|
|
'member_count': len(members_out),
|
|
'zone_id': zone_id,
|
|
'zone_name': zone_name,
|
|
'members': members_out,
|
|
'color': color,
|
|
})
|
|
|
|
return snapshots
|