docs: add fall detection harness foundation

docs/01-vision.md

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+# 项目愿景
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+## 核心目标
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+Silver Pose 要解决的是客户无法直观看到“姿态模型能否可靠形成摔倒报警事件”的问题。
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+> 让现场演示人员在固定机位大厅或走廊中，看到从实时视频、人体姿态和人员 ID，到突发倒地后的红色画面、声音、弹窗和事件截图的完整闭环。
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+它不是医疗诊断系统，也不是面向所有监控环境的通用安防平台；它首先是一个可被客户复现、可解释、可验证的本地摔倒事件演示系统。
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+## 目标用户
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+- **售前演示人员**：需要在客户现场稳定展示完整报警闭环。
+- **客户现场负责人**：需要理解系统的适用范围、报警证据和截图留存。
+- **研发与交付人员**：需要可复现的录像、配置和验收标准，避免以单帧偶然结果交付。
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+## 产品原则
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+- **事件优先**：识别“突然倒地且持续”，不把静态低姿态直接称为摔倒。
+- **可解释优先**：每次报警都能显示人员 ID、姿态、状态和截图证据。
+- **真实验证优先**：用 RTSP 或现场录像验证，不用未标注样例替代验收。
+- **最小闭环优先**：先完成单机、单流、固定机位，不扩展云端或多摄像头。
+- **语言迁移受证据约束**：Go V2 必须复现已验收的 Python 行为，而不是重新发明算法。
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+## 核心价值
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+| 价值点 | 说明 |
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+| 可感知的报警 | 客户能同时看到视频红色标注、声音、弹窗和截图。 |
+| 可解释的判断 | 报警来自同一 ID 的质量、姿态变化与持续倒地证据。 |
+| 可复现的交付 | 固定录像、配置版本、事件结果和回归测试可反复运行。 |
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+## 非目标
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+- 不承诺任意摄像头角度、严重遮挡、仅半身可见或所有公共场所的可靠识别。
+- 不把 `best.pt` 的人体 Pose 指标表述为摔倒事件准确率。
+- 不在 V1 前引入云服务、远程通知、账号体系、多机管理或模型重训。