XW-AIOT/security-ai-edge
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16337
bdbfca4252 fix(edge): 修复 batch 推理超过 MAX_BATCH_SIZE 导致缓冲区溢出 
队列中 ROI 数量超过 8 时（多摄像头多 ROI 绑定场景），
一次性送入 TensorRT 引擎导致 np.copyto 溢出。
改为按 max_batch_size 分块推理。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
 2026-03-02 16:49:20 +08:00
16337
a49a1be0eb fix(edge): 云端Redis默认db改为1，配置更新回调支持所有同步模式 
- CloudRedisConfig.db 默认值从0改为1，与部署环境一致
- 配置更新回调不再限制为LOCAL模式，REDIS模式也支持动态热更新

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
 2026-02-28 15:48:18 +08:00
16337
9ec949ef02 fix(edge): LOCAL模式下独立连接云端Redis，确保截图处理器可用 
CONFIG_SYNC_MODE=LOCAL 时 config_sync 不初始化云端 Redis，
截图处理器改为独立创建 Redis 连接。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
 2026-02-28 09:04:26 +08:00
16337
f70e6b6003 feat(edge): 新增截图处理模块，支持远程截图请求 
- 新增 core/screenshot_handler.py：监听云端 Redis Stream 截图请求，
  抓帧后直传 COS，将结果 URL 写回 Redis
- main.py 集成 ScreenshotHandler 的初始化和停止
- requirements.txt 添加 cos-python-sdk-v5 依赖

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
 2026-02-27 17:22:49 +08:00
16337
0b0e793785 fix(edge): 配置更新时保留算法状态，避免重复告警 
- 新增 update_algorithm_params() 方法，仅更新参数不重置状态机
- 修改 reload_all_algorithms() 支持 preserve_state 参数
  - preserve_state=True: 保留状态机，仅更新参数（配置更新）
  - preserve_state=False: 完全重置（手动重启）
- 修改 main.py 配置更新回调使用 preserve_state=True

修复问题：配置更新导致算法状态机重置，周界入侵CONFIRMING_CLEAR状态丢失，重新生成新告警
现在配置更新时保留告警状态，不会产生重复告警

支持算法：
- leave_post: 更新 leave_countdown_sec, working_hours 等参数
- intrusion: 更新 confirm_intrusion_seconds, confirm_clear_seconds 等参数

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
 2026-02-25 11:24:41 +08:00
16337
7b3265fe74 fix(edge): 配置推送后异步启动摄像头，不阻塞HTTP响应 
问题：配置推送时同步启动摄像头，需等待13秒才返回响应，
导致云端10秒超时认为推送失败

修复：将_reload_cameras()改为异步执行：
1. 配置更新写入SQLite
2. 立即返回HTTP 200响应（<1秒）
3. 后台线程异步启动摄像头（10-15秒）

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
 2026-02-14 22:36:56 +08:00
16337
4f755dc7ec feat(intrusion): main.py支持intrusion告警的alarm_id回填 
- 在main.py中添加intrusion告警的alarm_id回填逻辑
- 遵循与leave_post相同的模式
- 在告警创建后调用IntrusionAlgorithm.set_last_alarm_id()
- 使能intrusion告警的自动解除功能

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
 2026-02-14 10:27:39 +08:00
16337
4153efaae9 refactor(main): 优化摄像头视频流启动逻辑 - 只启动有ROI配置的摄像头 
问题：
- 旧逻辑启动所有数据库中的摄像头视频流（7个）
- 实际只有3个摄像头有ROI配置
- 浪费带宽和计算资源

解决方案：
1. 新增 _get_camera_ids_with_roi() 方法
   - 从ROI配置中提取有配置的摄像头ID集合
   - 返回去重后的摄像头ID set

2. 新增 _get_camera_config_by_id() 方法
   - 根据ID获取摄像头配置对象
   - 提高代码复用性和可维护性

3. 重构 _load_cameras() 方法
   - 只启动有ROI配置的摄像头
   - 添加详细的成功/失败统计
   - 改进日志信息，便于排查问题

4. 重构 _reload_cameras() 方法
   - 配置更新时只添加有ROI且未启动的摄像头
   - 使用集合运算提高性能
   - 统一错误处理逻辑

5. 新增 _cleanup_cameras_without_roi() 方法
   - 清理已启动但没有ROI的摄像头流
   - 当用户删除所有ROI时自动停止视频流
   - 节省系统资源

6. 更新配置回调逻辑
   - 先清理无ROI的摄像头
   - 再添加新增的有ROI的摄像头
   - 保证视频流与ROI配置同步

优势：
- 资源利用率提升：只启动必要的视频流
- 代码模块化：提取公共逻辑，提高复用性
- 可维护性强：清晰的注释和文档字符串
- 日志完善：详细的统计信息便于监控

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
 2026-02-14 09:18:58 +08:00
16337
ecebdd514f 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
16337
b6fba4639d fix(aiot): 修复离岗检测启动立即报警的三个Bug 
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
16337
181623428a feat(aiot): 告警冷却时间调整 + 截图本地保留 + 中文路径修复 
- 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
16337
0191e498f1 feat: 告警HTTP上报 + 日志精简 + 边缘节点统一为edge 
- 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
16337
93a2278626 fix: 优化边缘端稳定性和日志管理 
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
16337
ff3d6e2653 fix: 修复告警上报字段缺失和 MQTT 连接不稳定 
- 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
16337
cea4cb877b fix: MQTT连接兼容paho-mqtt 1.x和2.x版本 
- 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
16337
6c6c9b4c03 fix: 修复 MQTT 未连接问题 
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
16337
98595402c6 fix: 修复10个关键bug提升系统稳定性和性能 
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
16337
fa0304aa47 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
16337
1caba41625 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
16337
d7f56683c7 perf: GPU NMS + 日志优化 + 数组预分配 
- 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
16337
c17f983ab3 perf: batch=1 优化减少延迟 
- 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
16337
745cadc8e7 feat: TensorRT 固定 batch=4 重构 
- 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
16337
29d3ea0bc4 feat: 传递离岗时长到告警记录 
- 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
16337
36674edff8 fix: 修复导入错误 
- 移除不存在的 init_database 导入
- DatabaseManager  SQLiteManager
 2026-01-30 14:54:20 +08:00
16337
fdd3e9ac88 feat: 算法层接管判断权 
- 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
16337
b0ddb6ee1a feat(project): move edge_inference_service contents to root and update paths 
- 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
16337
6733344b11 初始化边缘推理服务 2026-01-29 18:33:12 +08:00