feat(v1): add temporal fall state machine

docs/04-architecture.md

@@ -34,7 +34,7 @@ V1 的同一数据流既可接 RTSP，也可回放本地录像。V2 复用同一
 | Pose 适配器 | `v1/pose.py` | 校验锁定模型的 SHA-256、pose/person/17×3 契约，统一返回 box、关键点、置信度 | 跟踪、摔倒业务结论 |
 | 跟踪 | `v1/tracking.py` | 以归一化 box 中心距离为连续人员输出稳定 `track_id` | 根据姿态报警 |
 | 质量与证据 | `v1/evidence.py` | 拒绝缺失肩/髋/膝/踝的姿态，计算水平姿态和躯干归一化下移证据 | GUI 状态、确认事件 |
-| 状态机 | `v1/fall_state.py` | 管理每个 ID 的 NORMAL、SUSPECT、CONFIRMED、RECOVERING | 播放声音或存文件 |
+| 状态机 | `v1/fall_state.py` | 管理每个 ID 的 NORMAL、SUSPECT、CONFIRMED、RECOVERING，并在首次确认时产生一个带确认延迟的事件 | 播放声音或存文件 |
 | 报警工件 | `v1/alerts.py` | 对确认事件去重、播放声音、保存截图、写日志 | 推理或事件计算 |
 | PyQt UI | `v1/gui.py` | 渲染帧、骨架、状态、设置和弹窗 | 直接读 RTSP 或写判定规则 |
 | 回归工具 | `v1/tests/` 与 `v1/scripts/` | 回放录像、断言事件和延迟 | 生产 UI |

docs/06-tasks.md

@@ -18,7 +18,7 @@
 | T-102 | 实现可重连的视频源与录像回放适配器 | T-101 | 有效本地录像可按时间戳产帧；无效源进入连接错误状态且不崩溃。 | DONE |
 | T-103 | 实现 Pose 适配器与模型来源校验 | T-102 | 输出 person box、17 点和置信度；错误模型或哈希不符时给出明确错误。 | DONE |
 | T-104 | 实现人员跟踪与姿态质量门控 | T-103 | 连续人员维持 ID；低质量、缺失膝踝或空帧不会产生倒地候选。 | DONE |
-| T-105 | 实现按 ID 的时序摔倒状态机 | T-104 | 正例在配置秒数内确认；坐下、弯腰、短时低姿态回到 NORMAL；事件副作用只触发一次。 | DOING |
+| T-105 | 实现按 ID 的时序摔倒状态机 | T-104 | 正例在配置秒数内确认；坐下、弯腰、短时低姿态回到 NORMAL；事件副作用只触发一次。 | DONE |
 
 ## Phase 2 · V1 演示闭环
 

docs/07-v1-implementation-plan.md

@@ -293,7 +293,7 @@ git commit -m "feat(v1): add pose quality evidence"
 - Create: `v1/fall_state.py`
 - Create: `v1/tests/test_fall_state.py`
 
-- [ ] **Step 1: Write event timing tests**
+- [x] **Step 1: Write event timing tests**
 
 ```python
 def test_confirmed_event_is_emitted_once_after_persistence():
@@ -318,12 +318,12 @@ def test_confirmed_person_recovers_before_new_event_is_allowed():
     assert machine.state_of("7") is FallState.NORMAL
 ```
 
-- [ ] **Step 2: Run tests to verify failure**
+- [x] **Step 2: Run tests to verify failure**
 
 Run: `python -m pytest v1/tests/test_fall_state.py -v`
 Expected: FAIL because `FallStateMachine` is missing.
 
-- [ ] **Step 3: Implement the four-state contract**
+- [x] **Step 3: Implement the four-state contract**
 
 ```python
 from dataclasses import dataclass
@@ -399,12 +399,12 @@ class FallStateMachine:
 
 Use per-ID state, not global `frame_has_fall`. A source error and a rejected pose must not advance the machine.
 
-- [ ] **Step 4: Run tests**
+- [x] **Step 4: Run tests**
 
 Run: `python -m pytest v1/tests/test_fall_state.py -v`
 Expected: PASS.
 
-- [ ] **Step 5: Commit**
+- [x] **Step 5: Commit**
 
 ```powershell
 git add v1/fall_state.py v1/tests/test_fall_state.py docs progress.md

docs/api.md

@@ -65,23 +65,15 @@ PoseEvidence = {
 }
 FallEvent = {
   event_id: string,
-  source_id: string,
   track_id: string,
-  started_at_utc: string,
-  confirmed_at_utc: string,
+  suspected_at_monotonic: float,
+  confirmed_at_monotonic: float,
   latency_seconds: float,
-  state: "CONFIRMED",
-  evidence: {
-    horizontal_pose: bool,
-    rapid_vertical_change: bool,
-    persistence_seconds: float
-  },
-  screenshot_path: string,
-  config_version: string
+  state: "CONFIRMED"
 }
 ```
 
-`FallEvent` 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。
+`FallEvent` 是 T-105 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。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、证据和配置版本。
 
 `PersonPose` 是 T-103 的纯模型输出，不带人员 ID；T-104 的跟踪模块产生 `TrackedPersonPose` 后，才允许事件证据按人员连续积累。
 

docs/current-state.md

@@ -5,17 +5,17 @@
 ## 当前快照
 
 - 日期：2026-07-21
-- 阶段：V1 工程化起步；T-105 进行中。
+- 阶段：V1 事件引擎基线已建立；T-105 已验收，等待 T-201。
 - 已验证环境：Windows PowerShell；Python 3.8.10；Ultralytics 8.3.205；PyQt5 可导入。
 - 旧生产基线：`demo/main.py`、`demo/fall_detection_gui.py`、`demo/detect_fall.py`、`demo/best.pt`。
-- V1 代码：已建立安全配置、视频源与 Pose 适配器，以及 `v1/tracking.py` 的稳定人员 ID 和 `v1/evidence.py` 的质量/几何证据；状态机和 GUI 尚未实现。
+- V1 代码：已建立安全配置、视频源、Pose、跟踪、质量/几何证据，以及 `v1/fall_state.py` 的按 ID 四态事件机；PyQt GUI、声音、弹窗、截图、JSONL 和真实 RTSP 接入尚未实现。
 - 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 demo` 已通过；`python -m pytest v1/tests -v` 当前有 14 项配置/视频源/Pose/跟踪/证据测试并已通过。`demo/1.mp4` 的首两帧回放时间戳已验证为 0.000000 与 0.033333 秒，首帧 Pose smoke 得到 2 名人员、每人 17 点。`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 demo` 已通过；`python -m pytest v1/tests -v` 当前有 20 项配置/视频源/Pose/跟踪/证据/状态机测试并已通过。`demo/1.mp4` 的首两帧回放时间戳已验证为 0.000000 与 0.033333 秒，首帧 Pose smoke 得到 2 名人员、每人 17 点。`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`。
-- 当前 blocker：回归录像及事件标签尚未创建；真实海康 RTSP 流尚未接入。
+- 当前 blocker：尚未把 Pose/跟踪/证据连接到状态机；回归录像及事件标签尚未创建；真实海康 RTSP 流尚未接入。
 
 全局环境的 `pip check` 存在其他项目的包冲突，因此它不是 Silver Pose 的验收命令。`init.ps1` 只检查本项目实际导入的 OpenCV、NumPy、Ultralytics 与 PyQt5，并在命令非零退出时失败。
 
@@ -32,9 +32,9 @@
 
 ## 任务状态
 
-- 已完成：T-000（Harness 文档与旧基线快照）、T-101（V1 安全配置基线）、T-102（视频源与录像回放）、T-103（Pose 适配器与模型校验）、T-104（跟踪与姿态质量证据）。
-- 正在进行：T-105（实现按 ID 的时序摔倒状态机）。
-- 下一个可领取：完成 T-105 后为 T-201。
+- 已完成：T-000（Harness 文档与旧基线快照）、T-101（V1 安全配置基线）、T-102（视频源与录像回放）、T-103（Pose 适配器与模型校验）、T-104（跟踪与姿态质量证据）、T-105（按 ID 时序状态机）。
+- 正在进行：无。
+- 下一个可领取：T-201。
 
 ## 当前可运行内容