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Silver Pose V1 客户演示手册
启动前检查
- 使用 Windows PowerShell 进入发布包根目录,运行
./init.ps1;依赖检查、旧基线编译和 V1 测试必须通过。 - 运行
python -m v1.release verify --package .,确认发布清单和v1/models/best.pt的 SHA-256 未被替换。 - 将
v1/config.release.example.json复制为未跟踪的v1/config.local.json,只在本机配置摄像头来源;不得将账号、密码、地址、客户录像或事件工件提交、发送或投屏。 - 在设置页确认摄像头连接测试可抓取预览帧;确认低延迟、确认窗口和灵敏度参数与本次现场记录一致。
- 确认演示区为固定俯视的单路大厅或走廊,人员头、躯干、膝盖和脚踝大部分可见;安全模拟必须由经同意成年人按现场安全措施完成。
现场演示步骤
- 运行
python -m v1.app,在设置页确认来源已就绪后开始监控。 - 先演示走动、坐下、弯腰、蹲下捡物和站立停留;这些动作不应出现确认摔倒的红色状态、声音或弹窗。
- 由现场负责人安排安全模拟从站立或行走到持续倒地;观察同一人员的骨架、ID、疑似状态和确认后的红色画面。
- 确认事件发生后,向客户展示一次声音、一次弹窗、带姿态标注的截图和一条本地事件记录。
- 可选演示断流:停止来源后界面显示重连状态且不报警;恢复来源后继续预览与检测。
证据复查
- 在演示结束后运行
python -m v1.report artifacts/events。 - 核对每个确认事件的人员 ID、确认时间、
latency_seconds和相对截图路径;本项目的现场目标为 1–3 秒。 - 每个事件仅应有一条 JSONL 记录和一张事件截图;正常活动期间不应产生新的确认事件。
- 截图和 JSONL 只保留在本机约定的工件目录,按客户现场的数据管理要求处理。
适用边界
- 本演示只覆盖固定俯视、单路、全身大部分可见的大厅或走廊。
best.pt是人体姿态模型,不是摔倒分类器;系统结论来自姿态质量、人员连续性和时间状态机。- 系统不是医疗诊断产品,不承诺所有公共场所、所有视角、严重遮挡、半身人员或多人密集交叉时的可靠性。
- 客户应以现场批准的正反例和事件记录评估本机位表现,不应将本演示结果外推为通用准确率承诺。