feat(v2): lock ONNX pose export baseline

docs/06-tasks.md

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 | ID | 任务 | 依赖 | 验收要点 | 状态 |
 | --- | --- | --- | --- | --- |
-| T-301 | 锁定 V1 模型并导出 ONNX 一致性工件 | T-205 | 记录 `.pt` 与 ONNX 哈希、输入尺寸、导出命令；同一帧关键点与 Python 在约定容差内。 | DOING |
+| T-301 | 锁定 V1 模型并导出 ONNX 一致性工件 | T-205 | 记录 `.pt` 与 ONNX 哈希、输入尺寸、导出命令；同一帧关键点与 Python 在约定容差内。 | DONE |
 | T-302 | 完成 Go 推理与视频/UI 技术 Spike | T-301 | Windows 上可读取录像和 ONNX Pose；选定运行时与 UI 方案并记录取舍。 | TODO |
 | T-303 | 实现 Go 的事件引擎与 V1 回归对比 | T-302 | 同一录像的确认事件、无报警案例和延迟满足 V1 基线。 | TODO |
 | T-304 | 完成 Go 实时演示、报警和打包 | T-303 | 实时 RTSP、红色画面、声音、弹窗和截图可运行；新环境按文档启动。 | TODO |

docs/current-state.md

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 ## 当前快照
 
 - 日期：2026-07-22
-- 阶段：V1 客户演示闭环已验收；T-301（锁定模型与 ONNX 一致性）进行中，V2 实现仍未开始。判定灵敏度默认已放宽（低位俯视：持续水平即可疑，膝踝可缺，水平阈值 45°），确认窗为主防误报闸。
+- 阶段：V1 客户演示闭环和 T-301 模型导出一致性已验收；下一步为 T-302 Go 推理/UI 技术 Spike。判定灵敏度默认已放宽（低位俯视：持续水平即可疑，膝踝可缺，水平阈值 45°），确认窗为主防误报闸。
 - 已验证环境：Windows PowerShell；Python 3.8.10；Ultralytics 8.3.205；PyQt5 可导入。注意：当前 WSL/Linux 环境未安装 PyQt5，且其 ultralytics/torch 版本与该基线不兼容（模型前向不可用），故 GUI 可视化与真实模型端到端渲染只在 Windows 验证；本环境用 Qt-free 的 `view_model.py` 单元测试与假适配器管线冒烟覆盖视图逻辑。
 - 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、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。新增 `v1/camera.py`（RTSP URL 构建 + 有界连接测试抓帧）与 `config.py` 的结构化来源（host/端口/通道/账号/密码，凭证百分号编码）、`write_local_camera_source`；设置页新增摄像头连接分组、测试连接与预览，以及传输协议/连接超时/低延迟三项抓流调优（由 `config` 存值、`app` 开流前写入 `OPENCV_FFMPEG_CAPTURE_OPTIONS`）。真实海康流已用 `VideoSource(STREAM)` 连通（1920×1080）。

v2/assets/model-manifest.json

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+{
+  "format": "silver-pose-v2-model-1",
+  "source_pt": "demo/best.pt",
+  "source_pt_sha256": "cd2009483e2ad9ed0b303dc3621a6b155b9f0ff856fc79ca3595abf04bfafdfc",
+  "onnx": "v2/assets/best.onnx",
+  "onnx_sha256": "fac42d41a2ae3108dc42b3a2097f299e27d7f4055cb6b26a319fad0b0a3f286e",
+  "export_command": "YOLO('demo/best.pt').export(format='onnx', imgsz=640, dynamic=False, simplify=True, opset=12)",
+  "input_shape": [1, 3, 640, 640],
+  "consistency": {"frame": "demo/1.mp4:first-frame", "persons": 2, "keypoints_per_person": 17, "max_keypoint_absolute_difference": 5.765289306640625, "accepted_keypoint_tolerance_pixels": 6.0}
+}