feat(v1): add verified pose adapter
This commit is contained in:
@@ -31,7 +31,7 @@ V1 的同一数据流既可接 RTSP，也可回放本地录像。V2 复用同一
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| 应用入口 | `v1/app.py` | 装配配置、窗口、线程和依赖 | 推理细节、事件判定 |
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| 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 |
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| 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 |
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| Pose 适配器 | `v1/pose.py` | 统一返回 box、关键点、置信度 | 跟踪、摔倒业务结论 |
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| 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 |
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| 跟踪 | `v1/tracking.py` | 为连续人员输出 `track_id` | 根据姿态报警 |
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| 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 |
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| 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 |
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+1
-1
@@ -16,7 +16,7 @@
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| 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 |
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| 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 |
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| 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。 | DOING |
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| 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 |
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| 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。 | TODO |
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| 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 |
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@@ -190,7 +190,7 @@ git commit -m "feat(v1): add replayable video source"
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- Create: `v1/pose.py`
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- Create: `v1/tests/test_pose.py`
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- [ ] **Step 1: Write adapter shape tests**
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- [x] **Step 1: Write adapter shape tests**
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```python
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def test_pose_adapter_rejects_non_pose_model(tmp_path):
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@@ -202,12 +202,12 @@ def test_person_pose_has_seventeen_keypoints(fake_yolo_result):
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assert len(poses[0].keypoints) == 17
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```
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- [ ] **Step 2: Run tests to verify failure**
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- [x] **Step 2: Run tests to verify failure**
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Run: `python -m pytest v1/tests/test_pose.py -v`
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Expected: FAIL because `PoseAdapter` is missing.
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- [ ] **Step 3: Implement only the adapter contract**
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- [x] **Step 3: Implement only the adapter contract**
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```python
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from typing import Sequence, Tuple
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@@ -226,12 +226,12 @@ class PoseAdapter:
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At construction, hash the model, require task `pose`, class `person`, and exactly 17 three-value keypoints.
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- [ ] **Step 4: Run tests and a real model smoke**
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- [x] **Step 4: Run tests and a real model smoke**
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Run: `python -m pytest v1/tests/test_pose.py -v; python -c "from ultralytics import YOLO; assert YOLO('demo/best.pt').task == 'pose'"`
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Expected: PASS and no assertion error.
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- [ ] **Step 5: Commit**
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- [x] **Step 5: Commit**
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```powershell
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git add v1/pose.py v1/tests/test_pose.py docs progress.md
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+7
-2
@@ -40,12 +40,15 @@
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```text
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Keypoint = { x: float, y: float, confidence: float }
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PersonPose = {
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track_id: string,
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detected_at_monotonic: float,
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box_xyxy: [float, float, float, float],
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box_confidence: float,
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keypoints: Keypoint[17]
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}
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TrackedPersonPose = {
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track_id: string,
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detected_at_monotonic: float,
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pose: PersonPose
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}
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PoseQuality = {
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accepted: bool,
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reason: string,
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@@ -71,6 +74,8 @@ FallEvent = {
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`FallEvent` 只在状态首次进入 `CONFIRMED` 时创建一次。连续帧更新 UI 状态，但不重复创建事件。
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`PersonPose` 是 T-103 的纯模型输出，不带人员 ID；T-104 的跟踪模块产生 `TrackedPersonPose` 后，才允许事件证据按人员连续积累。
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## 视频来源帧合约
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```text
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@@ -5,13 +5,13 @@
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## 当前快照
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- 日期：2026-07-21
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- 阶段：V1 工程化起步；T-103 进行中。
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- 阶段：V1 工程化起步；T-103 已验收，等待 T-104。
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- 已验证环境：Windows PowerShell；Python 3.8.10；Ultralytics 8.3.205；PyQt5 可导入。
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- 旧生产基线：`demo/main.py`、`demo/fall_detection_gui.py`、`demo/detect_fall.py`、`demo/best.pt`。
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- V1 代码：已建立安全配置基线，以及 `v1/video_source.py` 的 OpenCV 回放/重连适配器；它输出显式状态和单调时间戳。Pose、跟踪、证据、状态机和 GUI 尚未实现。
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- 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。
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- V2 代码：`v2/` 目录存在但尚无实现。
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- 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。
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- 测试：`python -m compileall -q demo` 已通过；`python -m pytest v1/tests -v` 当前有 6 项配置/视频源测试并已通过。`demo/1.mp4` 的首两帧回放时间戳已验证为 0.000000 与 0.033333 秒。`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。
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- 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。
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- 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。
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- 当前标准启动：`./init.ps1`。
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- 当前标准验证：`python -m compileall -q demo`。
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@@ -32,9 +32,9 @@
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## 任务状态
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- 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）。
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- 正在进行：T-103（实现 Pose 适配器与模型来源校验）。
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- 下一个可领取：完成 T-103 后为 T-104。
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- 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）。
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- 正在进行：无。
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- 下一个可领取：T-104。
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## 当前可运行内容
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