fix(v1): wire model confidence, explicit source mode, unique event ids

A: PoseAdapter.set_confidence_threshold is applied on start, so the
   settings model-confidence field actually affects inference.
B: config source.mode ('stream'|'replay') is explicit; app no longer
   guesses the source type from the URL prefix.
C: FallStateMachine takes a session_id and from_config generates a
   unique one per run, so event ids never collide across restarts
   (no screenshot overwrite or duplicate JSONL identity in a day).

51 tests pass.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

docs/api.md

@@ -11,6 +11,7 @@
   "source": {
     "id": "lobby-camera-01",
     "rtsp_url_env": "SILVER_POSE_RTSP_URL",
+    "mode": "stream",
     "roi_normalized": [0.0, 0.0, 1.0, 1.0]
   },
   "model": {
@@ -32,6 +33,8 @@
 ```
 
 - `rtsp_url_env` 必填；应用从同名环境变量读取真实 URL。
+- `source.mode` 显式声明来源类型，取值 `stream`（默认，实时 RTSP，允许有界重连）或 `replay`（本地录像，EOF 不重放）；由配置决定，不再按 URL 前缀猜测。
+- `model.confidence_threshold` 是模型检测置信度，可在设置草稿中调整，并在下次开始监控时经 `PoseAdapter.set_confidence_threshold` 真正生效。
 - 数值是待现场录像校准的默认值；每个值必须真正进入事件逻辑：`keypoint_confidence_threshold` 决定姿态质量门槛；`suspect_window_seconds` 限制快速下移到水平姿态的最大间隔；`confirm_window_seconds` 是水平倒地候选需持续的确认时间；`recovery_window_seconds` 是恢复姿态需持续的时间；`cooldown_seconds` 是确认事件后允许开始恢复判断前的最短等待时间。示例中的全零 SHA-256 只占位配置形状，T-103 必须以受控模型的真实哈希替换并验证后才能启动推理。
 - 缺少环境变量、模型不存在或哈希不符时，应用显示配置错误，不启动监控。
 
@@ -76,6 +79,8 @@ FallEvent = {
 
 `FallEvent` 是状态机的纯内存确认事件，只在状态首次进入 `CONFIRMED` 时创建一次。连续帧更新 UI 状态，但不重复创建事件。`config_version` 是由运行配置快照计算的非敏感版本标识；T-202 的 `alerts` 会在不改变事件幂等语义的前提下，为截图/JSONL 记录补充来源、UTC 时间和证据。
 
+`event_id` 带每次监控运行的会话前缀（`FALL-<session>-NNNNNN`），跨监控重启全局唯一；因此同一天目录内的截图不会被覆盖，`events.jsonl` 也不会出现同 id 不同内容的记录。
+
 T-202 的 `alerts` 按 `event_id` 去重，对首次 CONFIRMED 只触发一次副作用（声音、弹窗、截图、JSONL 一行）。JSONL 记录如下，文件名与字段不含 RTSP 地址、凭证或客户姓名：
 
 ```text

docs/current-state.md

@@ -11,7 +11,7 @@
 - V1 代码：已建立安全配置、显式 Replay/Stream 视频源、Pose、轻量跟踪、质量/几何证据、倒地领域规则、按 ID 四态事件机及 `v1/pipeline.py` 事件管线；运行事件带非敏感 `config_version`，缺帧/低质量/断流会中断证据确认。新增 `v1/view_model.py`（Qt-free 监控视图状态与设置草稿三份隔离）、`v1/gui.py` 薄 PyQt5 双 Tab 外壳与 `v1/app.py` 装配（`FrameWorker` 只发出已判定的 `FrameAnalysis`，窗口只渲染）。新增 `v1/alerts.py`：按 `event_id` 去重，对首次 CONFIRMED 保存带标注截图、追加 JSONL 事件行，并经可注入 `AlertSink`（Windows 侧 `QtAlertSink` 提供声音与一次性弹窗）触发一次声音/弹窗。真实海康 RTSP 接入（T-203）尚未实现。
 - V2 代码：`v2/` 目录存在但尚无实现。
 - 非代码设计工件：docs/ui/silver-pose-ui-ux-spec.md、docs/ui/2026-07-20-html-prototype-plan.md、docs/ui/silver-pose-v1-prototype.html 与 docs/ui/silver-pose-v2-prototype.html 已建立。v2 HTML 是符合正式浅色 Windows 规范的当前视觉参考：浅灰蓝底、白色卡片，红色只表示确认摔倒、其弹窗和事件证据；文件名中的 v2 只表示原型设计修订，不能理解为 Go V2 实现已开始。v1 HTML 保留为历史深色对照。两者均使用顶部双 Tab、设置草稿与状态交互，且画面、事件和时间都是模拟数据，不连接真实摄像头、模型或网络，也不改变 Phase 1 任务顺序。
-- 测试：`python -m compileall -q v1 demo` 已通过（含 `gui.py`、`app.py`、`alerts.py` 语法）；`python -m pytest v1/tests -v` 当前有 44 项配置、视频源、Pose、跟踪、证据、领域规则、状态机、管线、视图模型和报警工件测试并已通过。`demo/1.mp4` 的首两帧回放时间戳已验证为 0.000000 与 0.033333 秒；T-106 的真实模型/录像 smoke 在首帧得到 2 名已分析人员、第二帧得到 0 名人员且未创建事件；T-201 的视图冒烟以真实录像解码 + 真实管线 + 确定性假 Pose 适配器驱动 `build_monitor_view`，得到稳定 ID、box、14 段骨架、17/17 关键点与 NORMAL/success，断流帧 0 人且不显示摔倒标签；T-202 的报警冒烟用 `demo/1.mp4` 首帧（848×480）落盘一张可被 `cv2.imread` 读回的标注截图（480×848×3，约 330 KB）与一行 JSONL（相对截图路径、含 config_version/source_id、无 rtsp），重复派发返回 0。这些只验证管线、视图与报警工件可运行，不表示摔倒识别准确率。`init.ps1` 会检查运行时依赖、编译旧基线并运行 V1 测试，但不会安装软件包。
+- 测试：`python -m compileall -q v1 demo` 已通过（含 `gui.py`、`app.py`、`alerts.py` 语法）；`python -m pytest v1/tests -v` 当前有 51 项配置、视频源、Pose、跟踪、证据、领域规则、状态机、管线、视图模型和报警工件测试并已通过（含来源模式显式声明、模型置信度经适配器生效、事件号跨轮唯一的复核修复）。`demo/1.mp4` 的首两帧回放时间戳已验证为 0.000000 与 0.033333 秒；T-106 的真实模型/录像 smoke 在首帧得到 2 名已分析人员、第二帧得到 0 名人员且未创建事件；T-201 的视图冒烟以真实录像解码 + 真实管线 + 确定性假 Pose 适配器驱动 `build_monitor_view`，得到稳定 ID、box、14 段骨架、17/17 关键点与 NORMAL/success，断流帧 0 人且不显示摔倒标签；T-202 的报警冒烟用 `demo/1.mp4` 首帧（848×480）落盘一张可被 `cv2.imread` 读回的标注截图（480×848×3，约 330 KB）与一行 JSONL（相对截图路径、含 config_version/source_id、无 rtsp），重复派发返回 0。这些只验证管线、视图与报警工件可运行，不表示摔倒识别准确率。`init.ps1` 会检查运行时依赖、编译旧基线并运行 V1 测试，但不会安装软件包。
 - 模型：`demo/best.pt` 可加载为 YOLO Pose，类别 `person`，`kpt_shape=[17, 3]`；与 `D:\PythonP\fall_detection\best.pt` 哈希一致。
 - 当前标准启动：`./init.ps1`。
 - 当前标准验证：`python -m compileall -q demo`。

progress.md

@@ -226,3 +226,12 @@
 - 阻塞：现场海康摄像头、网络与真实 RTSP 凭证；经同意成年人的摔倒/反例录像与现场安全措施。决策人：用户/现场负责人。
 - 决策：不以合成数据冒充现场 RTSP 预览或摔倒/反例录像验收（AGENTS.md：任务完成的证据是可运行命令与可观察结果，安全模拟摔倒必须使用经同意成年人与现场安全措施）。代码侧的重连、状态与幂等逻辑已就绪，解除阻塞后可直接进入现场验证。
 - 下一步：待用户提供现场流/录像后领取 T-203；期间可按需在 Windows 执行 T-201/T-202 的 GUI、声音与弹窗可视化冒烟。
+
+## 【2026-07-21】FIX T-201/T-202 复核问题 A/B/C
+
+- 状态：DONE
+- 变更：修复三处复核问题。A：`PoseAdapter` 新增 `set_confidence_threshold`/`confidence_threshold`，`app.py` 在开始监控时按运行配置调用，使设置里的模型检测置信度真正生效（此前 adapter 置信度构造后固定、草稿字段为死旋钮）。B：`config.py` 新增显式 `source.mode`（`stream` 默认/`replay`，校验取值），`AppConfig.source_mode` 由配置决定，`app.py` 不再按 `source_url.startswith("rtsp")` 猜测来源模式；`config.example.json` 与 `docs/api.md` 同步。C：`FallStateMachine` 新增 `session_id`，`event_id` 变为 `FALL-<session>-NNNNNN`；`FallPipeline.from_config` 每次运行经 `new_session_id()` 生成进程内唯一会话，避免同一天内重启监控时截图被覆盖、JSONL 出现同 id 不同内容。
+- 验证：新增/更新测试——config 三项（默认 stream、解析 replay、非法 mode 被拒）、pose 两项（置信度转发到推理、越界被拒）、fall_state 一项（不同会话 event_id 唯一）、pipeline 一项（两次 from_config 的确认事件 id 不同）；`python3 -m pytest v1/tests -q` 为 51 passed；`python3 -m compileall -q v1 demo` 退出码 0。
+- 阻塞：无。声音/弹窗/GUI 可视化冒烟仍需 Windows。
+- 决策：来源模式由配置显式声明而非猜测；模型置信度经适配器方法在下次启动生效，保持“运行配置快照”语义；事件身份以会话前缀保证跨轮唯一，dedup 基于该持久标识。
+- 下一步：T-203（受阻，等现场流）。

v1/app.py

@@ -34,7 +34,7 @@ class FrameWorker(QtCore.QThread):
         self._stop = False
 
     def run(self) -> None:
-        mode = SourceMode.STREAM if self._config.source_url.startswith("rtsp") else SourceMode.REPLAY
+        mode = SourceMode.STREAM if self._config.source_mode == "stream" else SourceMode.REPLAY
         source = VideoSource(self._config.source_url, mode=mode)
         pipeline = FallPipeline.from_config(self._config, self._pose_adapter)
         try:
@@ -103,6 +103,7 @@ class ApplicationController:
 
         self._draft.start_monitoring()
         running = _running_config(self._config, self._draft)
+        self._pose_adapter.set_confidence_threshold(running.confidence_threshold)
         writer = EventArtifactWriter(running.event_dir, running.source_id)
         self._dispatcher = AlertDispatcher(writer, QtAlertSink(self.window))
         worker = FrameWorker(running, self._pose_adapter)

v1/config.example.json

@@ -1,7 +1,8 @@
 {
   "source": {
     "id": "lobby-camera-01",
-    "rtsp_url_env": "SILVER_POSE_RTSP_URL"
+    "rtsp_url_env": "SILVER_POSE_RTSP_URL",
+    "mode": "stream"
   },
   "model": {
     "path": "models/best.pt",

v1/config.py

@@ -31,6 +31,7 @@ class AppConfig:
     confidence_threshold: float
     event: EventConfig
     event_dir: Path
+    source_mode: str = "stream"
 
     @property
     def runtime_config_version(self) -> str:
@@ -113,6 +114,10 @@ def load_config(path: Path) -> AppConfig:
     if not source_url:
         raise ConfigError("missing RTSP environment variable: {0}".format(environment_name))
 
+    source_mode = source.get("mode", "stream")
+    if source_mode not in ("replay", "stream"):
+        raise ConfigError("source.mode must be 'replay' or 'stream'")
+
     model = _mapping(root.get("model"), "model")
     model_sha256 = _text(model.get("sha256"), "model.sha256").lower()
     if not _SHA256.match(model_sha256):
@@ -163,4 +168,5 @@ def load_config(path: Path) -> AppConfig:
         ),
         event=event,
         event_dir=_resolve_path(config_path, artifacts.get("event_dir"), "artifacts.event_dir"),
+        source_mode=source_mode,
     )

v1/fall_state.py

@@ -48,6 +48,7 @@ class FallStateMachine:
         recovery_window_seconds: float,
         config_version: str,
         cooldown_seconds: float = 0.0,
+        session_id: str = "",
     ) -> None:
         if not 1.0 <= confirm_window_seconds <= 3.0:
             raise ValueError("confirm_window_seconds must be between 1 and 3 seconds")
@@ -61,6 +62,7 @@ class FallStateMachine:
         self._recovery_window_seconds = float(recovery_window_seconds)
         self._cooldown_seconds = float(cooldown_seconds)
         self._config_version = config_version.strip()
+        self._session_id = str(session_id).strip()
         self._records: Dict[str, _Record] = {}
         self._next_event_number = 1
 
@@ -141,8 +143,9 @@ class FallStateMachine:
     def _new_event(
         self, track_id: str, suspected_at: float, confirmed_at: float
     ) -> FallEvent:
+        prefix = "FALL-{0}-".format(self._session_id) if self._session_id else "FALL-"
         event = FallEvent(
-            event_id="FALL-{0:06d}".format(self._next_event_number),
+            event_id="{0}{1:06d}".format(prefix, self._next_event_number),
             track_id=track_id,
             config_version=self._config_version,
             suspected_at_monotonic=suspected_at,

v1/pipeline.py

@@ -1,7 +1,9 @@
 """Compose Pose, tracking, evidence policy, and temporal fall state."""
 
+import itertools
 from dataclasses import dataclass
-from typing import Dict, Sequence, Tuple
+from datetime import datetime
+from typing import Dict, Optional, Sequence, Tuple
 
 from v1.config import AppConfig
 from v1.evidence import PoseEvidence, assess_pose_quality, extract_evidence
@@ -11,6 +13,17 @@ from v1.tracking import PersonTracker, TrackedPersonPose
 from v1.video_source import FramePacket, SourceStatus
 
 
+_SESSION_COUNTER = itertools.count(1)
+
+
+def new_session_id() -> str:
+    """Return a process-unique, human-readable run id for event traceability."""
+
+    return "{0}-{1:03d}".format(
+        datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S"), next(_SESSION_COUNTER)
+    )
+
+
 @dataclass(frozen=True)
 class PersonAnalysis:
     tracked_pose: TrackedPersonPose
@@ -47,8 +60,15 @@ class FallPipeline:
         self._active_track_ids = set()
 
     @classmethod
-    def from_config(cls, config: AppConfig, pose_adapter) -> "FallPipeline":
-        """Create one immutable runtime decision flow from validated config."""
+    def from_config(
+        cls, config: AppConfig, pose_adapter, session_id: Optional[str] = None
+    ) -> "FallPipeline":
+        """Create one immutable runtime decision flow from validated config.
+
+        Each run gets a unique ``session_id`` so confirmed-event IDs never collide
+        across monitoring restarts within the same day (no screenshot overwrite or
+        duplicate JSONL identity).
+        """
 
         return cls(
             pose_adapter=pose_adapter,
@@ -59,6 +79,7 @@ class FallPipeline:
                 recovery_window_seconds=config.event.recovery_window_seconds,
                 cooldown_seconds=config.event.cooldown_seconds,
                 config_version=config.runtime_config_version,
+                session_id=session_id or new_session_id(),
             ),
             keypoint_confidence_threshold=config.event.keypoint_confidence_threshold,
         )

v1/pose.py

@@ -66,6 +66,18 @@ class PoseAdapter:
     def model_path(self) -> Path:
         return self._model_path
 
+    @property
+    def confidence_threshold(self) -> float:
+        return self._confidence
+
+    def set_confidence_threshold(self, value: float) -> None:
+        """Update the inference confidence so settings changes take effect."""
+
+        confidence = float(value)
+        if not 0.0 <= confidence <= 1.0:
+            raise ModelValidationError("confidence threshold must be between 0 and 1")
+        self._confidence = confidence
+
     def infer(self, image: np.ndarray) -> Sequence[PersonPose]:
         results = self._model(image, conf=self._confidence, verbose=False)
         return self.from_results(results, self._person_class_ids)

v1/tests/test_config.py

@@ -56,6 +56,40 @@ def test_load_config_rejects_embedded_source_address(tmp_path):
         load_config(config_file)
 
 
+def test_source_mode_defaults_to_stream(tmp_path, monkeypatch):
+    config_file = tmp_path / "config.json"
+    _write_config(
+        config_file,
+        {"id": "lobby-camera-01", "rtsp_url_env": "SILVER_POSE_RTSP_URL"},
+    )
+    monkeypatch.setenv("SILVER_POSE_RTSP_URL", "rtsp://demo.invalid/live")
+
+    assert load_config(config_file).source_mode == "stream"
+
+
+def test_source_mode_replay_is_parsed(tmp_path, monkeypatch):
+    config_file = tmp_path / "config.json"
+    _write_config(
+        config_file,
+        {"id": "lobby-camera-01", "rtsp_url_env": "SILVER_POSE_RTSP_URL", "mode": "replay"},
+    )
+    monkeypatch.setenv("SILVER_POSE_RTSP_URL", "rtsp://demo.invalid/live")
+
+    assert load_config(config_file).source_mode == "replay"
+
+
+def test_invalid_source_mode_is_rejected(tmp_path, monkeypatch):
+    config_file = tmp_path / "config.json"
+    _write_config(
+        config_file,
+        {"id": "lobby-camera-01", "rtsp_url_env": "SILVER_POSE_RTSP_URL", "mode": "loop"},
+    )
+    monkeypatch.setenv("SILVER_POSE_RTSP_URL", "rtsp://demo.invalid/live")
+
+    with pytest.raises(ConfigError, match="mode"):
+        load_config(config_file)
+
+
 def test_runtime_config_version_is_stable_and_excludes_rtsp_address(tmp_path, monkeypatch):
     config_file = tmp_path / "config.json"
     _write_config(

v1/tests/test_fall_state.py

@@ -82,6 +82,25 @@ def test_confirmation_window_must_remain_within_customer_target():
         )
 
 
+def test_session_id_makes_event_ids_unique_across_runs():
+    run_a = FallStateMachine(
+        confirm_window_seconds=1.0, recovery_window_seconds=2.0,
+        config_version="cfg", session_id="run-a",
+    )
+    run_b = FallStateMachine(
+        confirm_window_seconds=1.0, recovery_window_seconds=2.0,
+        config_version="cfg", session_id="run-b",
+    )
+    run_a.update("P-0001", Evidence(True, True), now=0.0)
+    event_a = run_a.update("P-0001", Evidence(True, True), now=1.0)
+    run_b.update("P-0001", Evidence(True, True), now=0.0)
+    event_b = run_b.update("P-0001", Evidence(True, True), now=1.0)
+
+    assert event_a[0].event_id != event_b[0].event_id
+    assert "run-a" in event_a[0].event_id
+    assert "run-b" in event_b[0].event_id
+
+
 def test_each_track_has_an_independent_confirmation_window():
     machine = FallStateMachine(
         confirm_window_seconds=1.0,

v1/tests/test_pipeline.py

@@ -119,3 +119,18 @@ def test_pipeline_from_config_uses_runtime_version_for_confirmed_event():
     result = pipeline.process(_packet(1.1))
 
     assert result.events[0].config_version == config.runtime_config_version
+
+
+def test_from_config_gives_each_run_a_unique_event_id():
+    config = _config()
+
+    def confirm(pipeline):
+        pipeline.process(_packet(0.0))
+        pipeline.process(_packet(0.1))
+        return pipeline.process(_packet(1.1)).events[0].event_id
+
+    frames = [(_pose(),), (_pose(horizontal=True),), (_pose(horizontal=True),)]
+    first = confirm(FallPipeline.from_config(config, _SequencePoseAdapter(list(frames))))
+    second = confirm(FallPipeline.from_config(config, _SequencePoseAdapter(list(frames))))
+
+    assert first != second

v1/tests/test_pose.py

@@ -46,6 +46,61 @@ def test_from_results_extracts_person_box_confidence_and_seventeen_keypoints():
     assert poses[0].keypoints[5].confidence == 0.9
 
 
+class _RecordingPoseModel:
+    task = "pose"
+    names = {0: "person"}
+
+    class model:
+        kpt_shape = (17, 3)
+
+    def __init__(self):
+        self.calls = []
+
+    def __call__(self, image, conf, verbose):
+        self.calls.append(conf)
+
+        class _Empty:
+            names = {0: "person"}
+
+            class boxes:
+                xyxy = []
+                conf = []
+                cls = []
+
+            class keypoints:
+                data = []
+
+        return _Empty()
+
+
+def test_set_confidence_threshold_is_forwarded_to_inference(tmp_path):
+    weights = tmp_path / "pose.pt"
+    weights.write_bytes(b"fake-weights")
+    expected_sha256 = hashlib.sha256(weights.read_bytes()).hexdigest()
+    model = _RecordingPoseModel()
+    adapter = PoseAdapter(
+        weights, expected_sha256, confidence_threshold=0.25, model_factory=lambda _p: model
+    )
+
+    adapter.set_confidence_threshold(0.6)
+    adapter.infer(np.zeros((10, 10, 3), dtype=np.uint8))
+
+    assert adapter.confidence_threshold == 0.6
+    assert model.calls == [0.6]
+
+
+def test_set_confidence_threshold_rejects_out_of_range(tmp_path):
+    weights = tmp_path / "pose.pt"
+    weights.write_bytes(b"fake-weights")
+    expected_sha256 = hashlib.sha256(weights.read_bytes()).hexdigest()
+    adapter = PoseAdapter(
+        weights, expected_sha256, model_factory=lambda _p: _RecordingPoseModel()
+    )
+
+    with pytest.raises(ModelValidationError):
+        adapter.set_confidence_threshold(1.5)
+
+
 def test_pose_adapter_rejects_non_pose_model_after_hash_validation(tmp_path):
     model_path = tmp_path / "model.pt"
     model_path.write_bytes(b"model bytes")