基础设施: 统一依赖版本 + 新增 Docker 部署配置

- requirements.txt: GPU 依赖从注释改为正式声明，统一版本
  PyTorch 2.1.2+cu121, TensorRT 8.6.1.6, ultralytics 8.3.5
  NumPy 1.24→1.26.4, OpenCV 4.8.0.74→76, 新增 onnx/Pillow 等
- Dockerfile: 基于 nvcr.io/nvidia/tensorrt:23.08-py3
  (CUDA 12.1 + cuDNN 8.9 + TRT 8.6)
- docker-compose.yml: GPU 访问、host 网络、卷挂载、日志限制
- .dockerignore: 排除模型/数据/日志等大文件

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

Dockerfile

@@ -0,0 +1,51 @@
+# ============================================================
+# 基础镜像：NVIDIA TensorRT 23.08
+# 内含：CUDA 12.1.1 | cuDNN 8.9.3 | TensorRT 8.6.1.6 | Python 3.10
+# ============================================================
+FROM nvcr.io/nvidia/tensorrt:23.08-py3
+
+LABEL maintainer="AI Edge Architecture Team"
+LABEL description="Edge AI Inference Service - YOLOv11n + TensorRT"
+
+# 设置时区
+ENV TZ=Asia/Shanghai
+RUN ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && echo $TZ > /etc/timezone
+
+# 系统依赖（视频解码、OpenCV 运行时）
+RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
+    ffmpeg \
+    libsm6 \
+    libxext6 \
+    libgl1-mesa-glx \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+WORKDIR /app
+
+# 先复制依赖文件，利用 Docker 层缓存
+COPY requirements.txt .
+
+# 安装 PyTorch（CUDA 12.1 版本）+ 其余依赖
+RUN pip install --no-cache-dir \
+    torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 \
+    --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 \
+    && pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+# 复制项目代码
+COPY __init__.py .
+COPY main.py .
+COPY algorithms.py .
+COPY build_engine.py .
+COPY config/ ./config/
+COPY core/ ./core/
+COPY utils/ ./utils/
+
+# 模型和数据通过卷挂载，不打入镜像
+# -v /path/to/models:/app/models
+# -v /path/to/data:/app/data
+
+# 日志目录
+RUN mkdir -p /app/logs /app/data
+
+EXPOSE 9001
+
+CMD ["python", "main.py"]