feat(v1): relax fall sensitivity for low overhead cameras

Adds configurable event.require_rapid_drop (default off), require_lower_body
(default off) and horizontal_angle_threshold_degrees (default 45). With the
lenient defaults a sustained horizontal pose alone enters SUSPECT and confirms
after the confirm window, which is now the main false-positive guard; missing
knees/ankles no longer reject the pose. Thresholds flow into config_version.
End-to-end smoke confirms a lying pose; 70 tests pass.

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

docs/06-tasks.md

@@ -33,7 +33,7 @@
 | T-206 | 结构化摄像头配置、连接测试与设置页预览 | T-201 | 配置支持 host/端口/通道/账号/密码 结构化来源并拼出 RTSP（凭证百分号编码）；公开示例保持无凭证、`config_version` 不含凭证；设置页可掩码输入、点击测试连接，连通后抓拍一帧显示在预览区。 | DONE |
 | T-207 | 抓流低延迟参数进配置与设置页 | T-206 | 配置支持 transport(tcp/udp)/连接超时/低延迟，程序拼 `OPENCV_FFMPEG_CAPTURE_OPTIONS` 并在开流前注入；设置页用下拉/数字/勾选而非原始字符串；启动可不依赖 run 脚本设环境变量。 | DONE |
 | T-208 | 每帧摔倒判定诊断叠加 | T-201 | 管线暴露每人策略证据；实时画面角落叠加每人 `accepted/horizontal/角度/rapid/candidate/state`（拒绝时显示原因），便于定位真实摔倒未确认卡在哪一步；诊断字符串构建 Qt-free 可测。 | DONE |
-| T-209 | 放宽俯视场景摔倒判定灵敏度（可配置） | T-208 | 判定灵敏度参数化：`require_rapid_drop`(默认关)、`require_lower_body`(默认关)、`horizontal_angle_threshold_degrees`(默认放宽)；默认下持续水平即可进入疑似，仅靠确认窗防误报；参数进 config 与 config_version，逻辑可测。 | DOING |
+| T-209 | 放宽俯视场景摔倒判定灵敏度（可配置） | T-208 | 判定灵敏度参数化：`require_rapid_drop`(默认关)、`require_lower_body`(默认关)、`horizontal_angle_threshold_degrees`(默认放宽)；默认下持续水平即可进入疑似，仅靠确认窗防误报；参数进 config 与 config_version，逻辑可测。 | DONE |
 
 ## Phase 3 · Go V2 迁移门槛与实现
 

docs/api.md

@@ -39,6 +39,7 @@
 - 凭证（`host`/`username`/`password`/解析出的 URL）绝不进入 `runtime_config_version`、事件 JSONL、日志或截图文件名。
 - `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。
+- 灵敏度参数（默认放宽，适配低位俯视）：`require_rapid_drop`（默认 false，持续水平即可进入疑似，不再强制先检测到快速下移）；`require_lower_body`（默认 false，质量门控只强制肩+髋，膝踝可缺）；`horizontal_angle_threshold_degrees`（默认 45，躯干与水平夹角≤此值算水平）。放宽后由 `confirm_window_seconds` 作为主要防误报闸——弯腰、捡物不会持续水平到确认窗满。三者进入 `config_version`，可经设置调整并追溯。
 - 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。
 
 ## 核心数据

docs/current-state.md

@@ -5,13 +5,13 @@
 ## 当前快照
 
 - 日期：2026-07-21
-- 阶段：V1 事件管线、PyQt 双 Tab 界面、本地报警工件、结构化摄像头配置/连接测试、抓流低延迟参数与每帧判定诊断叠加已建立；T-202、T-206、T-207、T-208 已验收，T-203 进行中（真实海康流已连通，GUI 现场预览待 Windows 冒烟）。
+- 阶段：V1 事件管线、PyQt 双 Tab 界面、本地报警工件、结构化摄像头配置/连接测试、抓流低延迟参数与每帧判定诊断叠加已建立；T-202、T-206、T-207、T-208、T-209 已验收，T-203 进行中（真实海康流已连通，GUI 现场预览待 Windows 冒烟）。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；真实误报率待 T-204 验证。
 - 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 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`、`camera.py` 语法）；`python -m pytest v1/tests -v` 当前有 67 项配置、视频源、Pose、跟踪、证据、领域规则、状态机、管线、视图模型、报警工件、摄像头/URL 构建、抓流参数拼串和每帧诊断测试并已通过（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、结构化凭证不入 config_version 且公开示例无凭证的守卫）。`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`、`camera.py` 语法）；`python -m pytest v1/tests -v` 当前有 70 项配置、视频源、Pose、跟踪、证据、领域规则、状态机、管线、视图模型、报警工件、摄像头/URL 构建、抓流参数拼串、每帧诊断和灵敏度放宽测试并已通过（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、结构化凭证不入 config_version 且公开示例无凭证的守卫）。`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

@@ -307,3 +307,12 @@
 - 阻塞：无（纯判定逻辑与配置，本环境可测）。
 - 决策：把三处严格约束参数化并默认放宽——`require_rapid_drop`(默认 False，持续水平即可进入疑似)、`require_lower_body`(默认 False，质量门控只强制肩+髋，膝踝可缺)、`horizontal_angle_threshold_degrees`(默认 45，原 35)。确认窗 `confirm_window_seconds` 保持不变作为唯一防误报主闸（弯腰/捡物不会持续水平 1.8s）。参数进 `config` 与 `runtime_config_version`，可日后经设置页微调。
 - 下一步：先写放宽后的失败测试（水平即候选、缺膝踝仍接受），再实现并接线。
+
+## 【2026-07-21】T-209 放宽俯视场景摔倒判定灵敏度（可配置）（完成）
+
+- 状态：DONE
+- 变更：`fall_policy.py` 的 `FallEvidencePolicy` 增 `require_rapid_drop`（构造默认 True 保持旧测试；关闭时持续水平即候选）。`evidence.py` 拆分 `_TORSO_JOINTS(肩髋)`/`_LOWER_JOINTS(膝踝)`，`assess_pose_quality` 增 `require_lower_body`（关闭时只强制肩+髋）。`pipeline.py` 增 `require_lower_body`/`horizontal_angle_threshold_degrees` 并在 `process` 传入，`from_config` 从 config 接线三者。`config.py` 的 `EventConfig` 增三字段（默认 `require_rapid_drop=false`/`require_lower_body=false`/`horizontal_angle_threshold_degrees=45`）、`load_config` 解析（新增 `_bool`）、`runtime_config_version` 纳入三者；`config.example.json` 加默认值。
+- 验证：新增测试——fall_policy（关闭 rapid 门槛后水平即候选）、evidence（关闭下肢要求后缺膝踝仍接受）、config（灵敏度默认放宽）；`python3 -m pytest v1/tests -q` 为 70 passed；`python3 -m compileall -q v1 demo` 退出码 0。端到端冒烟：以放宽默认 `from_config` 驱动横臥姿势（躯干 2°、膝踝低置信）——t=0 即进 SUSPECT（`horiz=1 cand=1`），持续到 t=1.9（≥confirm 1.8s）产生一个 `CONFIRMED` 事件；证明放宽后真实躺姿可确认。
+- 阻塞：无。这些是默认放宽、可日后经设置微调的判定参数；真实误报率仍需 T-204 现场正反例录像验证。
+- 决策：不删任何信号，只把 rapid/下肢/角度三处严格约束参数化并默认放宽；确认窗 1.8s 作为唯一主防误报闸。函数级默认保持严格（不破坏既有单测），生产默认由 config 放宽。
+- 下一步：用户以放宽默认复测真实摔倒是否变红并出截图；若出现弯腰/捡物误报，用设置微调 `confirm_window_seconds` 或重开 `require_rapid_drop`；继续 T-203/T-204。

v1/config.example.json

@@ -17,7 +17,10 @@
     "suspect_window_seconds": 0.5,
     "confirm_window_seconds": 1.8,
     "recovery_window_seconds": 2.0,
-    "cooldown_seconds": 10.0
+    "cooldown_seconds": 10.0,
+    "require_rapid_drop": false,
+    "require_lower_body": false,
+    "horizontal_angle_threshold_degrees": 45.0
   },
   "artifacts": {
     "event_dir": "../artifacts/events"

v1/config.py

@@ -69,6 +69,9 @@ class EventConfig:
     confirm_window_seconds: float
     recovery_window_seconds: float
     cooldown_seconds: float
+    require_rapid_drop: bool = False
+    require_lower_body: bool = False
+    horizontal_angle_threshold_degrees: float = 45.0
 
 
 @dataclass(frozen=True)
@@ -105,6 +108,9 @@ class AppConfig:
                 "confirm_window_seconds": self.event.confirm_window_seconds,
                 "recovery_window_seconds": self.event.recovery_window_seconds,
                 "cooldown_seconds": self.event.cooldown_seconds,
+                "require_rapid_drop": self.event.require_rapid_drop,
+                "require_lower_body": self.event.require_lower_body,
+                "horizontal_angle_threshold_degrees": self.event.horizontal_angle_threshold_degrees,
             },
         }
         canonical = json.dumps(payload, sort_keys=True, separators=(",", ":"))
@@ -139,6 +145,12 @@ def _number(value: Any, field_name: str, minimum: float, maximum: float) -> floa
     return result
 
 
+def _bool(value: Any, field_name: str) -> bool:
+    if not isinstance(value, bool):
+        raise ConfigError("{0} must be a boolean".format(field_name))
+    return value
+
+
 def _resolve_path(config_path: Path, value: Any, field_name: str) -> Path:
     raw_path = Path(_text(value, field_name))
     if raw_path.is_absolute():
@@ -274,6 +286,14 @@ def load_config(path: Path) -> AppConfig:
             0.0,
             3600.0,
         ),
+        require_rapid_drop=_bool(event_raw.get("require_rapid_drop", False), "event.require_rapid_drop"),
+        require_lower_body=_bool(event_raw.get("require_lower_body", False), "event.require_lower_body"),
+        horizontal_angle_threshold_degrees=_number(
+            event_raw.get("horizontal_angle_threshold_degrees", 45.0),
+            "event.horizontal_angle_threshold_degrees",
+            0.0,
+            90.0,
+        ),
     )
 
     artifacts = _mapping(root.get("artifacts"), "artifacts")

v1/evidence.py

@@ -7,7 +7,9 @@ from typing import Optional
 from v1.pose import PersonPose
 
 
-_REQUIRED_JOINTS = (5, 6, 11, 12, 13, 14, 15, 16)
+_TORSO_JOINTS = (5, 6, 11, 12)          # shoulders and hips (used by the geometry)
+_LOWER_JOINTS = (13, 14, 15, 16)        # knees and ankles (often occluded in a fall)
+_REQUIRED_JOINTS = _TORSO_JOINTS + _LOWER_JOINTS
 
 
 @dataclass(frozen=True)
@@ -29,7 +31,7 @@ class PoseEvidence:
 
 
 def assess_pose_quality(
-    pose: Optional[PersonPose], threshold: float
+    pose: Optional[PersonPose], threshold: float, require_lower_body: bool = True
 ) -> PoseQuality:
     if not 0.0 <= threshold <= 1.0:
         raise ValueError("threshold must be between 0 and 1")
@@ -40,7 +42,8 @@ def assess_pose_quality(
     visible_count = sum(
         point.confidence >= threshold for point in pose.keypoints
     )
-    if any(pose.keypoints[index].confidence < threshold for index in _REQUIRED_JOINTS):
+    required = _REQUIRED_JOINTS if require_lower_body else _TORSO_JOINTS
+    if any(pose.keypoints[index].confidence < threshold for index in required):
         return PoseQuality(False, "required_joint_low_confidence", visible_count)
     return PoseQuality(True, "accepted", visible_count)
 

v1/fall_policy.py

@@ -9,8 +9,11 @@ from v1.fall_state import Evidence, FallState
 class FallEvidencePolicy:
     """Require a recent rapid drop before a horizontal pose becomes a candidate."""
 
-    def __init__(self, suspect_window_seconds: float) -> None:
+    def __init__(
+        self, suspect_window_seconds: float, require_rapid_drop: bool = True
+    ) -> None:
         self._suspect_window_seconds = float(suspect_window_seconds)
+        self._require_rapid_drop = bool(require_rapid_drop)
         self._rapid_drop_at: Dict[str, float] = {}
 
     def evaluate(
@@ -30,8 +33,13 @@ class FallEvidencePolicy:
         candidate = False
         if state is FallState.SUSPECT:
             candidate = pose_evidence.horizontal_pose
-        elif pose_evidence.horizontal_pose and track_id in self._rapid_drop_at:
+        elif pose_evidence.horizontal_pose:
-            candidate = timestamp - self._rapid_drop_at[track_id] <= self._suspect_window_seconds
+            if not self._require_rapid_drop:
+                candidate = True
+            elif track_id in self._rapid_drop_at:
+                candidate = (
+                    timestamp - self._rapid_drop_at[track_id] <= self._suspect_window_seconds
+                )
 
         recovery = (
             state in (FallState.CONFIRMED, FallState.RECOVERING)

v1/pipeline.py

@@ -49,6 +49,8 @@ class FallPipeline:
         policy: FallEvidencePolicy,
         state_machine: FallStateMachine,
         keypoint_confidence_threshold: float,
+        require_lower_body: bool = True,
+        horizontal_angle_threshold_degrees: float = 35.0,
     ) -> None:
         if not 0.0 <= keypoint_confidence_threshold <= 1.0:
             raise ValueError("keypoint_confidence_threshold must be between 0 and 1")
@@ -57,6 +59,8 @@ class FallPipeline:
         self._policy = policy
         self._state_machine = state_machine
         self._keypoint_confidence_threshold = float(keypoint_confidence_threshold)
+        self._require_lower_body = bool(require_lower_body)
+        self._horizontal_angle_threshold_degrees = float(horizontal_angle_threshold_degrees)
         self._previous_evidence: Dict[str, PoseEvidence] = {}
         self._active_track_ids = set()
 
@@ -74,7 +78,10 @@ class FallPipeline:
         return cls(
             pose_adapter=pose_adapter,
             tracker=PersonTracker(),
-            policy=FallEvidencePolicy(config.event.suspect_window_seconds),
+            policy=FallEvidencePolicy(
+                config.event.suspect_window_seconds,
+                require_rapid_drop=config.event.require_rapid_drop,
+            ),
             state_machine=FallStateMachine(
                 confirm_window_seconds=config.event.confirm_window_seconds,
                 recovery_window_seconds=config.event.recovery_window_seconds,
@@ -83,6 +90,8 @@ class FallPipeline:
                 session_id=session_id or new_session_id(),
             ),
             keypoint_confidence_threshold=config.event.keypoint_confidence_threshold,
+            require_lower_body=config.event.require_lower_body,
+            horizontal_angle_threshold_degrees=config.event.horizontal_angle_threshold_degrees,
         )
 
     def process(self, packet: FramePacket) -> FrameAnalysis:
@@ -102,12 +111,15 @@ class FallPipeline:
         people = []
         for tracked in tracked_poses:
             quality = assess_pose_quality(
-                tracked.pose, threshold=self._keypoint_confidence_threshold
+                tracked.pose,
+                threshold=self._keypoint_confidence_threshold,
+                require_lower_body=self._require_lower_body,
             )
             pose_evidence = extract_evidence(
                 tracked.pose,
                 quality=quality,
                 previous=self._previous_evidence.get(tracked.track_id),
+                horizontal_angle_threshold_degrees=self._horizontal_angle_threshold_degrees,
             )
             state_before = self._state_machine.state_of(tracked.track_id)
             evidence = self._policy.evaluate(

v1/tests/test_config.py

@@ -140,6 +140,20 @@ def test_public_example_config_has_no_embedded_credentials():
     assert "rtsp_url_env" in source
 
 
+def test_sensitivity_fields_default_to_lenient(tmp_path):
+    config_file = tmp_path / "config.json"
+    _write_config(
+        config_file,
+        {"id": "c", "host": "192.0.2.10", "username": "u", "password": "p"},
+    )
+
+    config = load_config(config_file)
+
+    assert config.event.require_rapid_drop is False
+    assert config.event.require_lower_body is False
+    assert config.event.horizontal_angle_threshold_degrees == 45.0
+
+
 def test_build_ffmpeg_options_variants():
     assert build_ffmpeg_options() == "rtsp_transport;tcp|stimeout;5000000|fflags;nobuffer|flags;low_delay"
     assert build_ffmpeg_options("udp", 3, False) == "rtsp_transport;udp|stimeout;3000000"

v1/tests/test_evidence.py

@@ -36,6 +36,14 @@ def test_missing_ankles_rejects_pose():
     assert quality.reason == "required_joint_low_confidence"
 
 
+def test_missing_ankles_accepted_when_lower_body_not_required():
+    quality = assess_pose_quality(
+        _pose(missing_ankles=True), threshold=0.4, require_lower_body=False
+    )
+
+    assert quality.accepted is True
+
+
 def test_horizontal_body_is_evidence_not_event():
     pose = _pose(horizontal=True)
     quality = assess_pose_quality(pose, threshold=0.4)

v1/tests/test_fall_policy.py

@@ -42,6 +42,20 @@ def test_rejected_pose_clears_pending_drop_before_the_next_horizontal_pose():
     assert candidate.is_fall_candidate is False
 
 
+def test_horizontal_pose_alone_starts_candidate_when_rapid_drop_not_required():
+    policy = FallEvidencePolicy(suspect_window_seconds=0.5, require_rapid_drop=False)
+
+    candidate = policy.evaluate(
+        "P-0001", _evidence(horizontal=True), now=0.0, state=FallState.NORMAL
+    )
+    upright = policy.evaluate(
+        "P-0002", _evidence(horizontal=False), now=0.0, state=FallState.NORMAL
+    )
+
+    assert candidate.is_fall_candidate is True
+    assert upright.is_fall_candidate is False
+
+
 def test_upright_pose_is_recovery_evidence_only_after_confirmation():
     policy = FallEvidencePolicy(suspect_window_seconds=0.5)