prompt优化、ROI更新

config.yaml

@@ -13,7 +13,7 @@ llm:
 common:
   # 工作时间段：支持多个时间段，格式为 [开始小时, 开始分钟, 结束小时, 结束分钟]
   # 8:30-11:00, 12:00-17:30
-  working_hours: 
+  working_hours:
     - [8, 30, 11, 0]   # 8:30-11:00
     - [12, 0, 17, 30]  # 12:00-17:30
   process_every_n_frames: 3     # 每3帧处理1帧（用于人员离岗）

monitor.py

@@ -33,11 +33,19 @@ def save_alert_image(frame, cam_id, roi_name, alert_type, alert_info=""):
         
         os.makedirs(alert_dir, exist_ok=True)
         
-        # 生成文件名：摄像头ID_ROI名称_时间戳.jpg
+        # 生成文件名：根据告警类型使用不同的命名方式
         timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
         # 清理文件名中的特殊字符
         safe_roi_name = roi_name.replace("/", "_").replace("\\", "_").replace(":", "_")
-        filename = f"{cam_id}_{safe_roi_name}_{timestamp}.jpg"
+        
+        # 对于入侵告警，使用告警类型+ROI名称；对于离岗告警，使用ROI名称
+        if alert_type == "入侵":
+            # 周界入侵：使用"入侵_区域名称"格式
+            filename = f"{cam_id}_入侵_{safe_roi_name}_{timestamp}.jpg"
+        else:
+            # 离岗：使用原有格式
+            filename = f"{cam_id}_{safe_roi_name}_{timestamp}.jpg"
+        
         filepath = os.path.join(alert_dir, filename)
         
         # 保存图片
@@ -139,12 +147,12 @@ class LLMClient:
 请根据以下规则生成结构化响应：
 
 ### 【判定标准】
-✅ **本单位物业员工**需同时满足：
-1. **清晰可见的正式工牌**（胸前佩戴，含照片/姓名/公司LOGO）
-2. **穿着标准制服**（如：黄蓝工程服、白衬衫+黑领带、蓝色清洁装、浅色客服装等）
+✅ **本单位物业员工**需满足下列条件之一：
+1. **清晰可见的正式工牌**（胸前佩戴）
+2. **穿着标准制服**（如：带有白色反光条的深色工程服、黄蓝工程服、白衬衫+黑领带、蓝色清洁装、浅色客服装等）
 3. **行为符合岗位规范**（如巡检、维修、清洁，无徘徊、张望、翻越）
 
-> ⚠️ 仅满足部分条件（如仅有安全帽、仅有类似颜色衣服、工牌不可见）→ 视为非员工。
+> 注意： 满足部分关键条件（如戴有安全帽、穿有工作人员服饰、带有工牌）→ 视为员工，不生成告警。
 
 ### 【输出规则】
 #### 情况1：ROI区域内**无人**
@@ -174,11 +182,11 @@ class LLMClient:
 
 ▶ 示例2（员工）：
 🟢无异常：检测到本单位工作人员正常作业。
-1名工程人员穿黄蓝工服佩戴工牌在高配间巡检。
+1名工程人员穿带有反光条的深蓝色工服在高配间巡检。
 
 ▶ 示例3（非员工）：
 🚨天台区域入侵告警：检测到疑似非工作人员，请立即核查。
-1人穿黑色外套未佩戴工牌进入天台区域并短暂停留。
+1人穿绿色外套未佩戴工牌进入天台区域。
 
 ---
 请分析摄像头{cam_id}的{roi_name}区域，按照上述格式输出结果。"""
@@ -308,25 +316,53 @@ class ThreadedFrameReader:
     def __init__(self, cam_id, rtsp_url):
         self.cam_id = cam_id
         self.rtsp_url = rtsp_url
-        self.cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url, cv2.CAP_FFMPEG)
-        self.cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1)
+        self._lock = threading.Lock()  # 添加锁保护VideoCapture访问
+        self.cap = None
+        try:
+            self.cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url, cv2.CAP_FFMPEG)
+            if self.cap.isOpened():
+                self.cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1)
+            else:
+                print(f"[{cam_id}] 警告：无法打开视频流: {rtsp_url}")
+        except Exception as e:
+            print(f"[{cam_id}] 初始化VideoCapture失败: {e}")
         self.q = queue.Queue(maxsize=2)
         self.running = True
         self.thread = threading.Thread(target=self._reader, daemon=True)
         self.thread.start()
 
     def _reader(self):
-        while self.running:
-            ret, frame = self.cap.read()
-            if not ret:
-                time.sleep(0.1)
-                continue
-            if self.q.full():
-                try:
-                    self.q.get_nowait()
-                except queue.Empty:
-                    pass
-            self.q.put(frame)
+        """读取帧的线程函数"""
+        try:
+            while self.running:
+                with self._lock:
+                    if self.cap is None or not self.cap.isOpened():
+                        break
+                    ret, frame = self.cap.read()
+                
+                if not ret:
+                    time.sleep(0.1)
+                    continue
+                    
+                if self.q.full():
+                    try:
+                        self.q.get_nowait()
+                    except queue.Empty:
+                        pass
+                self.q.put(frame)
+        except Exception as e:
+            print(f"[{self.cam_id}] 读取帧线程异常: {e}")
+        finally:
+            # 确保资源释放（使用锁保护）
+            with self._lock:
+                if self.cap is not None:
+                    try:
+                        if self.cap.isOpened():
+                            self.cap.release()
+                    except Exception as e:
+                        print(f"[{self.cam_id}] 释放VideoCapture时出错: {e}")
+                    finally:
+                        self.cap = None
 
     def read(self):
         if not self.q.empty():
@@ -334,8 +370,26 @@ class ThreadedFrameReader:
         return False, None
 
     def release(self):
+        """释放资源，等待线程结束"""
+        if not self.running:
+            return  # 已经释放过了
+        
         self.running = False
-        self.cap.release()
+        
+        # 等待线程结束，最多等待3秒
+        if self.thread.is_alive():
+            self.thread.join(timeout=3.0)
+            if self.thread.is_alive():
+                print(f"[{self.cam_id}] 警告：读取线程未能在3秒内结束")
+        
+        # 清空队列
+        while not self.q.empty():
+            try:
+                self.q.get_nowait()
+            except queue.Empty:
+                break
+        
+        # VideoCapture的释放由_reader线程的finally块处理，这里不再重复释放
 
 
 class MultiCameraMonitor:
@@ -497,10 +551,39 @@ class MultiCameraMonitor:
             self.stop()
 
     def stop(self):
+        """停止监控，清理所有资源"""
+        print("正在停止监控系统...")
         self.running = False
-        for reader in self.frame_readers.values():
-            reader.release()
-        cv2.destroyAllWindows()
+        
+        # 等待推理线程结束
+        if hasattr(self, 'inference_thread') and self.inference_thread.is_alive():
+            self.inference_thread.join(timeout=2.0)
+        
+        if hasattr(self, 'perimeter_thread') and self.perimeter_thread.is_alive():
+            self.perimeter_thread.join(timeout=2.0)
+        
+        # 释放所有摄像头资源
+        for cam_id, reader in self.frame_readers.items():
+            try:
+                print(f"正在释放摄像头 {cam_id}...")
+                reader.release()
+            except Exception as e:
+                print(f"释放摄像头 {cam_id} 时出错: {e}")
+        
+        # 关闭所有窗口
+        try:
+            cv2.destroyAllWindows()
+        except:
+            pass
+        
+        # 强制清理（如果还有线程在运行）
+        import sys
+        import os
+        if sys.platform == 'win32':
+            # Windows下可能需要额外等待
+            time.sleep(0.5)
+        
+        print("监控系统已停止")
 
 
 class ROILogic:
@@ -558,7 +641,7 @@ class ROILogic:
         # 周界入侵相关状态（如果没有points，使用整张画面）
         if '周界入侵' in self.algorithms:
             self.perimeter_last_check_time = 0
-            self.perimeter_alert_cooldown = 60  # 周界入侵告警冷却60秒
+            self.perimeter_alert_cooldown = 120  # 周界入侵告警冷却120秒（2分钟）
             if self.use_full_frame:
                 print(f"[{cam_id}] 提示：{self.roi_name} 周界入侵算法将使用整张画面进行检测")
     
@@ -903,13 +986,13 @@ class CameraLogic:
                             # 非工作人员
                             print(f"[{self.cam_id}] [{roi.roi_name}] 🚨 周界入侵告警！检测到非工作人员（检测区域：{area_desc}）")
                             print(f"大模型判断结果: {result}")
-                            # 保存告警图片
+                            # 保存告警图片（使用区域描述作为名称，更清晰）
                             save_alert_image(
                                 frame.copy(),
                                 self.cam_id,
-                                roi.roi_name,
+                                area_desc,  # 使用area_desc而不是roi.roi_name
                                 "入侵",
-                                f"检测区域: {area_desc}\n大模型判断结果:\n{result}"
+                                f"检测区域: {area_desc}\nROI名称: {roi.roi_name}\n大模型判断结果:\n{result}"
                             )
                         else:
                             # 工作人员
@@ -919,13 +1002,13 @@ class CameraLogic:
                         # 没有大模型时，直接告警
                         area_desc = "整张画面" if roi.use_full_frame else roi.roi_name
                         print(f"[{self.cam_id}] [{roi.roi_name}] 🚨 周界入侵告警！检测到人员进入（检测区域：{area_desc}）")
-                        # 保存告警图片
+                        # 保存告警图片（使用区域描述作为名称，更清晰）
                         save_alert_image(
                             frame.copy(),
                             self.cam_id,
-                            roi.roi_name,
+                            area_desc,  # 使用area_desc而不是roi.roi_name
                             "入侵",
-                            f"检测区域: {area_desc}\n检测到人员进入"
+                            f"检测区域: {area_desc}\nROI名称: {roi.roi_name}\n检测到人员进入"
                         )
         
         self.display_frame = frame.copy()
@@ -1014,12 +1097,40 @@ class CameraLogic:
 
 
 def main():
+    import signal
+    import sys
+    
     parser = argparse.ArgumentParser()
     parser.add_argument("--config", default="config.yaml", help="配置文件路径")
     args = parser.parse_args()
 
-    monitor = MultiCameraMonitor(args.config)
-    monitor.run()
+    monitor = None
+    try:
+        monitor = MultiCameraMonitor(args.config)
+        
+        # 注册信号处理，确保优雅退出
+        def signal_handler(sig, frame):
+            print("\n收到退出信号，正在关闭...")
+            if monitor:
+                monitor.stop()
+            sys.exit(0)
+        
+        signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler)
+        if sys.platform != 'win32':
+            signal.signal(signal.SIGTERM, signal_handler)
+        
+        monitor.run()
+    except KeyboardInterrupt:
+        print("\n收到键盘中断，正在关闭...")
+    except Exception as e:
+        print(f"程序异常: {e}")
+        import traceback
+        traceback.print_exc()
+    finally:
+        if monitor:
+            monitor.stop()
+        # 确保进程退出
+        sys.exit(0)
 
 
 if __name__ == "__main__":