ilaandClaude Opus 4.8 6c779aafb4 feat(v2): T-309 SQLite fall-event persistence (mattn/go-sqlite3)
Persist confirmed fall events to a local SQLite DB under artifacts/:
camera host/port/channel + event id/track/source/config version/state/
latency/screenshot path/confirmed-at. Schema stores no password (guarded
by test). Wire openRecorder/saveRecord into the alerts loop; failures are
non-fatal. Re-applied the SILVER-POSE vendored os_windows.go patch that
go mod vendor reverted.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-23 22:15:55 +08:00

Silver Pose

Silver Pose 是一个面向固定机位大厅或走廊的本地摔倒事件演示系统。目标是向客户演示“RTSP 实时视频 → 人体姿态与人员跟踪 → 突发倒地事件 → 红色画面、声音、弹窗和事件截图”的完整闭环。

当前阶段是重新建立工程化 V1。旧代码保留在 demo/ 作为可运行基线;v1/ 将存放 Python 正式实现;v2/ 将在 V1 验收后存放 Go 部署实现。

项目结构

silver_pose/
├── demo/                 # 旧 Python 演示基线,含 best.pt 与样例视频
├── v1/                   # Python V1(待任务 T-101 创建)
├── v2/                   # Go V2(V1 验收后才开始)
├── docs/                 # Harness Coding 文档
├── AGENTS.md             # AI coding agent 入口
├── CLAUDE.md             # Claude 薄入口
├── init.ps1              # Windows 统一启动与基础验证入口
└── progress.md           # 只追加执行流水

V1 启动与验证

在 Windows PowerShell、仓库根目录运行:

./init.ps1

它会检查当前 Python 环境、编译旧 demo/ 基线并运行 V1 测试。首次部署先安装锁定依赖:

python -m pip install -r v1/requirements.txt

将 v1/config.release.example.json(发布包中生成)或 v1/config.example.json 复制为未跟踪的 v1/config.local.json,仅在本机填写摄像头来源与凭证。然后启动 V1:

python -m v1.app

运行 GUI 或 RTSP 演示前,必须在本机准备已安装的 PyQt5、OpenCV、NumPy、Ultralytics 与 Pillow 环境。真实 RTSP 凭证、客户视频、截图和 JSONL 事件工件不得提交。

客户演示与发布包

客户演示步骤、证据复查和适用边界见 docs/demo-runbook.md。构建发布包时,模型必须提供受控 SHA-256;脚本只复制 V1 代码、公开示例、运行手册和锁定模型,不复制本地配置或事件工件:

$modelSha = (Get-FileHash -Algorithm SHA256 demo/best.pt).Hash.ToLower()
pwsh -File v1/scripts/build-v1-release.ps1 -ModelPath demo/best.pt -ModelSha256 $modelSha -Output dist/SilverPose-V1
python -m v1.release verify --package dist/SilverPose-V1

发布包和现场演示仅覆盖固定俯视、全身大部分可见、单路大厅或走廊;best.pt 是人体姿态模型,不是摔倒分类器,也不构成医疗级或全场景可靠性承诺。

文档入口

所有 agent 从 docs/00-ai-start-here.md 开始。人类可从 docs/README.md 查看完整导航。

模型说明

demo/best.pt 是与 D:\PythonP\fall_detection 训练工程中 best.pt 哈希一致的 YOLOv8 Pose 权重:1 个 person 类,17 个 COCO 关键点。它提供姿态,不提供“摔倒”标签;摔倒由 V1/V2 的质量门控、跟踪和时序状态机判定。

S
Description
老年人摔倒检测演示项目
Readme
8.5 MiB
Languages
Python 49.8%
Go 47.6%
PowerShell 2.5%
Batchfile 0.1%