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feat(aiot): 离岗检测重写 - 单次告警 + 回岗确认 + 持续时长追踪
...
算法逻辑修改：
- OFF_DUTY状态只告警一次，不再每600秒重复告警
- 人员回岗后需经CONFIRMING(10秒)重新确认才恢复ON_DUTY
- 确认在岗后清除冷却记录，允许新一轮离岗检测
- 非工作时间进入时清除冷却记录
持续时长追踪（新增resolve机制）：
- 离岗告警记录alarm_id和leave_start_time
- 人员回岗确认后生成resolve事件(duration_ms + last_frame_time)
- 进入非工作时间时也生成resolve事件
- ResultReporter新增report_alarm_resolve()写入Redis队列
- AlarmUploadWorker新增_process_resolve() HTTP POST到云端
- main.py区分普通告警和resolve事件，回填alarm_id到算法实例
- 告警ext_data附加first_frame_time(离岗开始时间)
2026-02-11 17:55:35 +08:00
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fix(aiot): 修复离岗检测启动立即报警的三个Bug
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Bug#1（严重）: 无人帧不调用算法
- _batch_process_rois 中 len(boxes)>0 才调用 _handle_detections
- 导致离岗检测永远收不到"人走了"的信号
- 修复: 无论检测结果是否为空都调用算法
- 同时移除 _handle_detections 中 tracks 为空的 early return
Bug#2（高）: WAITING 一帧就跳 ON_DUTY
- 检测到人第一帧就立即从 WAITING 跳到 ON_DUTY
- confirm_on_duty_sec 参数完全未被使用
- 修复: 新增 CONFIRMING 状态，需连续 10s 检测到人才确认上岗
Bug#3（中）: confirm_leave_sec 默认值过短
- 默认 10 秒，用户预期 30 秒
- 修复: 所有默认值统一改为 30s
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com >
2026-02-11 10:01:20 +08:00
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feat(aiot): 告警冷却时间调整 + 截图本地保留 + 中文路径修复
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- 离岗检测冷却时间: 300s → 600s（10分钟）
- 入侵检测冷却时间: 120s → 300s（5分钟）
- 入侵告警级别改为高（alarm_level=3）
- COS 不可用时保留本地截图文件，不再上报后删除
- 修复 cv2.imwrite 中文路径失败，改用 imencode + write_bytes
- 配置订阅在 LOCAL 模式下跳过 Redis 连接
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com >
2026-02-11 09:57:02 +08:00
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feat: 告警HTTP上报 + 日志精简 + 边缘节点统一为edge
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- 新增 alarm_upload_worker.py 异步告警上报(COS+HTTP)
- result_reporter 重构为Redis队列模式
- config_sync 适配WVP直推的聚合配置格式
- settings 默认 EDGE_DEVICE_ID 改为 edge
- 日志设置非告警模块为WARNING级别减少噪音
- main.py 集成新的告警上报流程
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com >
2026-02-10 15:21:45 +08:00
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fix: 优化边缘端稳定性和日志管理
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1. database.py: 优化数据库连接和错误处理
2. postprocessor.py: 改进后处理逻辑
3. result_reporter.py: 完善告警上报字段
4. video_stream.py: 增强视频流稳定性
5. main.py: 优化启动流程和异常处理
6. logger.py: 改进日志格式和轮转配置
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com >
2026-02-09 17:47:41 +08:00
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fix: 修复告警上报字段缺失和 MQTT 连接不稳定
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- AlertInfo.to_dict() 补充 bind_id、device_id、algorithm 字段
- AlertInfo 新增 device_id 和 algorithm 属性
- MQTTConfig 新增 device_id 配置项（环境变量 EDGE_DEVICE_ID）
- main.py 创建 AlertInfo 时传入 device_id 和 algorithm
- 心跳上报使用配置的 device_id 代替硬编码字符串
- MQTT 协议从 MQTTv5 降级为 MQTTv311 提高兼容性
- MQTT client_id 添加随机后缀防止冲突
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com >
2026-02-09 14:13:49 +08:00
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fix: MQTT连接兼容paho-mqtt 1.x和2.x版本
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- 添加paho-mqtt版本检测，兼容CallbackAPIVersion
- 修复回调函数签名，支持1.x的整数返回码和2.x的对象返回码
- 增强错误处理和日志输出
- 确保ResultReporter.initialize()被正确调用
Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com >
2026-02-05 16:02:32 +08:00
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fix: 修复 MQTT 未连接问题
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ResultReporter 创建后需调用 initialize() 方法初始化 MQTT 连接
Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com >
2026-02-05 15:23:29 +08:00
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fix: 修复10个关键bug提升系统稳定性和性能
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1. YOLO11输出解析错误: 移除不存在的objectness行，正确使用class_scores.max()
2. CPU NMS逻辑错误: keep_mask同时标记保留和抑制框导致NMS失效，改用独立suppressed集合
3. 坐标映射缺失: _build_tracks中scale_info未使用，添加revert_boxes还原到ROI裁剪空间
4. batch=1限制: 恢复真正的动态batch推理(1~8)，BatchPreprocessor支持多图stack
5. 帧率控制缺失: _read_frame添加time.monotonic()间隔控制，按target_fps跳帧
6. 拉流推理耦合: 新增独立推理线程(InferenceWorker)，生产者-消费者模式解耦
7. 攒批形同虚设: 添加50ms攒批窗口+max_batch阈值，替代>=1立即处理
8. LeavePost双重等待: LEAVING确认后直接触发告警，不再进入OFF_DUTY二次等待
9. register_algorithm每帧调用: 添加_registered_keys缓存，O(1)快速路径跳过
10. GPU context线程安全: TensorRT infer()内部加锁，防止多线程CUDA context竞争
附带修复:
- reset_algorithm中未定义algorithm_type变量(NameError)
- update_roi_params中循环变量key覆盖外层key
- AlertInfo缺少bind_id字段(TypeError)
- _logger.log_alert在标准logger上不存在(AttributeError)
- AlarmStateMachine死锁(Lock改为RLock)
- ROICropper.create_mask坐标解析错误
- 更新测试用例适配新API
Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com >
2026-02-04 16:47:26 +08:00
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feat: 重构数据库schema分离空间与业务配置 - 新增algorithm_registry和roi_algo_bind表 - roi_configs简化为纯空间配置 - 新增AlgorithmInfo/ROIAlgoBind数据模型
2026-02-03 14:26:52 +08:00
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feat: 批处理多ROI推理 - 添加 batch_process_detections 批量后处理 - 重构 _process_frame 收集多ROI统一推理
2026-02-03 11:17:54 +08:00
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perf: GPU NMS + 日志优化 + 数组预分配
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- GPU NMS: torchvision.ops.nms 替代 CPU NMS, 50-80% 提升
- 日志优化: 每10帧输出一次性能日志, 减少90%日志开销
- 数组预分配: 预分配8400框缓冲区, 避免重复创建
- 预过滤: 置信度>0.3的框先过滤, 减少NMS计算量
性能对比:
- 优化前: 40-50ms
- 优化后: 17-22ms (60% 提升)
2026-02-02 16:37:24 +08:00
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perf: batch=1 优化减少延迟
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- settings: batch_size=41
- tensorrt_engine: BATCH_SIZE=41
- preprocessor: 移除 padding 逻辑，直接 batch=1
- 预处理延迟从 17ms 5ms
2026-02-02 15:25:13 +08:00
745cadc8e7
feat: TensorRT 固定 batch=4 重构
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- tensorrt_engine.py 工业级 Buffer Pool
- preprocessor.py 添加 pad_to_batch4()
- postprocessor.py 支持批量输出
- settings.py 固定 batch_size=4
2026-02-02 14:49:47 +08:00
29d3ea0bc4
feat: 传递离岗时长到告警记录
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- ResultReporter AlertInfo 添加 duration_minutes
- main.py 使用 report_alert 替代 report_detection_alert
- _store_alert 保存 duration_minutes
2026-01-30 17:27:39 +08:00
36674edff8
fix: 修复导入错误
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- 移除不存在的 init_database 导入
- DatabaseManager SQLiteManager
2026-01-30 14:54:20 +08:00
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feat: 算法层接管判断权
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- 添加 AlgorithmManager 集成
- 新增 _build_tracks() 将检测转为算法输入格式
- 重构 _handle_detections() 让算法决定是否告警
- 注册算法时从 ROI 配置读取参数
- 停止使用 PostProcessor.check_alarm_condition() 做业务判断
新的执行链路：
ROI裁剪 480p预处理 YOLO推理 algorithm.process() 告警
2026-01-30 14:24:34 +08:00
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feat(project): move edge_inference_service contents to root and update paths
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- Moved all project files and directories (config, core, models, etc.) from
edge_inference_service/ to the repository root ai_edge/
- Updated model path in config/settings.py to reflect new structure
- Revised usage paths in __init__.py documentation
2026-01-29 18:43:19 +08:00
6733344b11
初始化边缘推理服务
2026-01-29 18:33:12 +08:00
