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问题：
- 硬编码字段映射（gbName、name、app）
- 逻辑重复散落多处
- 格式写死无法配置
- 未基于数据库实际表结构
- 可扩展性差
重构方案：
1. 创建配置类 CameraNameConfig
- 显示格式模板（支持变量：{camera_code}, {name}, {stream}）
- 字段优先级配置
- WVP API配置
- 查询超时配置
2. 创建服务类 CameraNameService
- 查询摄像头信息（get_camera_info）
- 提取名称字段（extract_name）
- 格式化显示名称（format_display_name）
- 一站式方法（get_display_name）
3. 重构路由层
- 移除硬编码逻辑
- 使用camera_name_service统一处理
- 删除旧的_get_camera_info函数
- 简化代码结构
架构优势：
- 配置驱动：格式通过环境变量控制
- 单一职责：服务只负责名称处理
- 可扩展：新增格式无需改代码
- 可测试：服务独立易于测试
- 模块化：逻辑集中便于维护
配置示例：
```bash
WVP_API_BASE=http://localhost:18080
CAMERA_NAME_FORMAT={camera_code} {name}/{stream}
CAMERA_QUERY_TIMEOUT=5
```
修改文件：
+ app/config.py - 添加CameraNameConfig配置
+ app/services/camera_name_service.py - 新建服务
+ docs/camera_name_config.md - 配置文档
~ app/routers/yudao_aiot_alarm.py - 使用新服务
测试结果：
- 告警列表: cam_1f0e3dad9990 → cam_1f0e3dad9990 大堂吧台3/012 ✓
- 设备汇总: cam_c51ce410c124 → cam_c51ce410c124 大堂吧台1/008 ✓
AI 告警平台后端服务
基于 FastAPI 的 AI 告警接收与管理平台，支持 MQTT 告警订阅、WebSocket 实时推送、设备心跳监控。
功能特性
- MQTT 告警订阅：自动订阅边缘设备告警消息（
edge/alert/#） - WebSocket 实时推送：告警实时推送到前端
- 设备心跳监控：监控边缘设备在线状态
- REST API：告警查询、处理、统计等完整接口
- 告警去重：基于时间窗口的告警去重机制
系统架构
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI 告警平台架构 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────┐ MQTT ┌──────────────────────┐ │
│ │ ai_edge │──────────────→│ EMQX Broker │ │
│ │ 边缘推理 │ edge/alert/# │ │ │
│ └──────────────┘ └──────────┬───────────┘ │
│ │ │
│ MQTT Subscribe │
│ ▼ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 本服务 (FastAPI) │ │
│ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ │
│ │ │ MqttService │ │AlertService │ │DeviceService│ │ │
│ │ │ 消息订阅 │→ │ 告警处理 │ │ 心跳监控 │ │ │
│ │ └─────────────┘ └──────┬──────┘ └─────────────┘ │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ │
│ │ │ WebSocket │← │ Database │ │ │
│ │ │ 实时推送 │ │ SQLite │ │ │
│ │ └──────┬──────┘ └─────────────┘ │ │
│ └─────────│────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────────┐ │
│ │ 前端/AIOT │ │
│ │ 主平台 │ │
│ └──────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
技术栈
| 组件 | 技术 |
|---|---|
| Web 框架 | FastAPI + Uvicorn |
| 消息队列 | MQTT (paho-mqtt) |
| 实时推送 | WebSocket |
| 数据库 | SQLite / MySQL |
| ORM | SQLAlchemy |
| 配置管理 | Pydantic Settings + YAML |
快速开始
1. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
2. 配置服务
编辑 config/config.yaml：
app:
name: "AI Alert Platform"
debug: true
host: "0.0.0.0"
port: 8000
database:
url: "sqlite:///./data/alerts.db"
mqtt:
enabled: true
host: "127.0.0.1"
port: 1883
username: ""
password: ""
topic_alert: "edge/alert/#"
topic_heartbeat: "edge/alert/heartbeat/#"
3. 启动服务
# 开发模式（自动重载）
uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
# 生产模式
python -m app.main
4. 访问 API 文档
启动后访问：http://localhost:8000/docs
项目结构
service/
├── app/
│ ├── main.py # FastAPI 入口 + 路由
│ ├── config.py # 配置管理（YAML + 环境变量）
│ ├── models.py # SQLAlchemy 数据模型
│ ├── schemas.py # Pydantic 请求/响应模型
│ └── services/
│ ├── mqtt_service.py # MQTT 订阅服务
│ ├── alert_service.py # 告警业务逻辑
│ └── storage.py # 存储服务
├── config/
│ └── config.yaml # 配置文件
├── data/ # SQLite 数据库
├── logs/ # 日志文件
├── docs/ # 文档
├── requirements.txt
└── README.md
API 接口
告警管理
| 方法 | 路径 | 说明 |
|---|---|---|
| GET | /api/v1/alerts |
告警列表（分页、筛选） |
| GET | /api/v1/alerts/{id} |
告警详情 |
| PUT | /api/v1/alerts/{id}/handle |
处理告警 |
| GET | /api/v1/alerts/statistics |
告警统计 |
设备管理
| 方法 | 路径 | 说明 |
|---|---|---|
| GET | /api/v1/devices |
设备列表 |
| GET | /api/v1/devices/{id} |
设备详情 |
| GET | /api/v1/devices/statistics |
设备统计 |
WebSocket
| 路径 | 说明 |
|---|---|
/ws/alerts |
告警实时推送 |
健康检查
| 方法 | 路径 | 说明 |
|---|---|---|
| GET | /health |
服务健康状态 |
MQTT 消息格式
告警消息（边缘端发布）
Topic: edge/alert/{camera_id}/{roi_id}
{
"camera_id": "cam_001",
"roi_id": "roi_001",
"device_id": "edge_device_001",
"alert_type": "leave_post",
"algorithm": "YOLO",
"confidence": 0.92,
"duration_minutes": 15,
"trigger_time": "2026-02-05T12:00:00",
"message": "检测到离岗行为",
"bbox": [100, 100, 300, 400]
}
心跳消息（边缘端发布）
Topic: edge/alert/heartbeat/{device_id}
{
"device_id": "edge_device_001",
"status": "online",
"uptime": 3600,
"frames_processed": 10000,
"alerts_generated": 5,
"timestamp": "2026-02-05T12:00:00"
}
与 wvp-platform 集成
本服务与 wvp-platform（视频监控平台）配合使用：
- wvp-platform：管理摄像头、配置 ROI 区域、推送算法配置
- ai_edge：接收配置、执行推理、上报告警
- 本服务：接收告警、存储管理、实时推送
环境要求
- Python 3.8+
- MQTT Broker（推荐 EMQX）
License
MIT