feat(v1): per-frame fall decision diagnostics overlay

PersonAnalysis now carries the policy Evidence; view_model builds a Qt-free
per-person diagnostic line (acc/horiz/ang/rapid/cand/state, or the reject
reason) and VideoView overlays it in a corner. Read-only, no decision change;
locates where a real fall stops. 67 tests pass.

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

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/连接测试与抓流低延迟参数已建立；T-202、T-206、T-207 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 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）。
 - 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 64 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 构建和抓流参数拼串测试并已通过（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 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。
 - 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`。