feat(v1): add pose quality evidence

docs/04-architecture.md

@@ -32,8 +32,8 @@ V1 的同一数据流既可接 RTSP，也可回放本地录像。V2 复用同一
 | 配置 | `v1/config.py` | 解析示例和本地配置，校验非敏感字段 | 保存真实凭证 |
 | 视频源 | `v1/video_source.py` | 打开、读取、重连 RTSP 或录像；输出帧、单调回放时间戳和显式来源状态 | Pose、报警 |
 | 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` | 为连续人员输出 `track_id` | 根据姿态报警 |
-| 质量与证据 | `v1/evidence.py` | 过滤低质量点，计算水平姿态、下移和持续性证据 | GUI 状态 |
+| 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 |
 | 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 |

docs/06-tasks.md

@@ -17,7 +17,7 @@
 | T-101 | 创建 V1 包、依赖清单、示例配置和忽略规则 | T-000 | `v1/` 可导入；真实 RTSP 凭证被拒绝提交；`pytest` 能运行。 | DONE |
 | 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。 | DOING |
+| 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。 | TODO |
 
 ## Phase 2 · V1 演示闭环

docs/07-v1-implementation-plan.md

@@ -245,7 +245,7 @@ git commit -m "feat(v1): add verified pose adapter"
 - Create: `v1/tracking.py`
 - Create: `v1/tests/test_evidence.py`
 
-- [ ] **Step 1: Write quality tests**
+- [x] **Step 1: Write quality tests**
 
 ```python
 def test_missing_ankles_rejects_pose(person_pose_without_ankles):
@@ -258,12 +258,12 @@ def test_horizontal_body_is_evidence_not_event(horizontal_pose):
     assert evidence.horizontal_pose is True
 ```
 
-- [ ] **Step 2: Run tests to verify failure**
+- [x] **Step 2: Run tests to verify failure**
 
 Run: `python -m pytest v1/tests/test_evidence.py -v`
 Expected: FAIL because quality and evidence functions are missing.
 
-- [ ] **Step 3: Implement floating-point evidence**
+- [x] **Step 3: Implement floating-point evidence**
 
 ```python
 def assess_pose_quality(pose: PersonPose, threshold: float) -> PoseQuality:
@@ -275,12 +275,12 @@ def assess_pose_quality(pose: PersonPose, threshold: float) -> PoseQuality:
 
 Use float coordinates, clamped cosine inputs, torso-normalized vertical motion, and no boolean alarm result in this module.
 
-- [ ] **Step 4: Run tests**
+- [x] **Step 4: Run tests**
 
 Run: `python -m pytest v1/tests/test_evidence.py -v`
 Expected: PASS.
 
-- [ ] **Step 5: Commit**
+- [x] **Step 5: Commit**
 
 ```powershell
 git add v1/evidence.py v1/tracking.py v1/tests/test_evidence.py docs progress.md

docs/api.md

@@ -54,6 +54,15 @@ PoseQuality = {
   reason: string,
   visible_joint_count: int
 }
+PoseEvidence = {
+  accepted: bool,
+  horizontal_pose: bool,
+  rapid_vertical_change: bool,
+  horizontal_angle_degrees: float | null,
+  hip_center_y: float | null,
+  torso_length: float | null,
+  reason: string
+}
 FallEvent = {
   event_id: string,
   source_id: string,
@@ -97,7 +106,7 @@ FramePacket = {
 | --- | --- | --- | --- |
 | `source.connected` | 视频源 | `source_id`、时间 | UI 显示在线。 |
 | `source.error` | 视频源 | `source_id`、错误码、可重试标记 | UI 显示异常；不报警。 |
-| `person.updated` | 跟踪与 Pose | `PersonPose`、`PoseQuality`、状态 | UI 绘制骨架与 ID。 |
+| `person.updated` | 跟踪与 Pose | `TrackedPersonPose`、`PoseQuality`、`PoseEvidence` | UI 绘制骨架与 ID。 |
 | `fall.suspected` | 状态机 | `track_id`、开始时间 | UI 显示黄色疑似状态。 |
 | `fall.confirmed` | 状态机 | `FallEvent` | 红色叠加、声音、弹窗、截图、JSONL。 |
 | `fall.recovered` | 状态机 | `track_id`、时间 | UI 恢复绿色正常状态。 |

docs/current-state.md

@@ -5,13 +5,13 @@
 ## 当前快照
 
 - 日期：2026-07-21
-- 阶段：V1 工程化起步；T-104 进行中。
+- 阶段：V1 工程化起步；T-104 已验收，等待 T-105。
 - 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：已建立安全配置基线、OpenCV 回放/重连适配器，以及 `v1/pose.py` 的 SHA-256 锁定 Pose 适配器；真实模型 smoke 已验证首帧输出 person box 和 17 点。跟踪、证据、状态机和 GUI 尚未实现。
+- 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。
 - 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 9 项配置/视频源/Pose 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 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。
 - 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`。
@@ -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）。
-- 正在进行：T-104（实现人员跟踪与姿态质量门控）。
-- 下一个可领取：完成 T-104 后为 T-105。
+- 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：无。
+- 下一个可领取：T-105。
 
 ## 当前可运行内容