yuming
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- 新增 analysis/ 模块：MOG2活动检测、YOLO人物跟踪、MediaPipe摔倒检测、Ollama活动打标、缩略图抽取 - 新增 webapp/：Flask事件浏览界面，按需HEVC→H264转码缓存 - 新增 analyze.py：7阶段状态机流水线（scan→backfill→motion→person→fall→activity→thumbnail） - 新增 cleanup_orphans.py：清理文件已删除的数据库孤儿记录 - 修复：motion/person/activity三阶段加单视频异常兜底，避免批次中断 - 修复：ollama_client加健康检查和3次重试，num_ctx从8192降到2048 - 修复：transcode_cache加fcntl文件锁，防止并发转码同一视频 - 修复：SQLite开WAL模式+busy_timeout，支持读写并发 - 修复：sync.py ffmpeg路径改为shutil.which查找，删除automate.py死代码PYTHON - 修复：thumbnail失败加3次重试上限，避免无限重试损坏文件 - 新增：requirements.lock锁定版本、README文档 - 更新：.gitignore排除.playwright-mcp、截图、备份文件
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4.8 KiB
Python
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Python
"""本地视频分析模块的集中配置：路径、阈值、模型名、词表等所有可调参数。"""
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from pathlib import Path
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PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
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# 录像来源目录：recordings/{设备号}/{YYYYMMDD}/*.mp4
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RECORDINGS_DIR = PROJECT_ROOT / "recordings"
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# 分析结果落地位置
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DB_PATH = PROJECT_ROOT / "analysis.db"
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THUMBNAILS_DIR = PROJECT_ROOT / "thumbnails"
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# 网页播放按需转码缓存（源文件mp4容器HEVC轨道sample entry编码标签缺失，
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# 浏览器无法直接播放，第一次点击时转码为标准H264并缓存在此，避免重复转码）
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TRANSCODED_DIR = PROJECT_ROOT / "transcoded"
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# 活动语义打标的限定词表（供 VLM 分类 prompt 和 events.label 取值域共用）
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ACTIVITY_LABELS = ["走动", "进食", "坐下", "站立", "离开", "其他"]
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# Ollama 本地模型
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OLLAMA_MODEL = "qwen2.5vl:7b"
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# 活动窗口检测（MOG2 背景建模）参数
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# 帧差法对"人物占画面小、动作幅度小"的场景（如老人在客厅整理东西）容易漏检，
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# 改用 MOG2 自适应背景建模：背景随时间缓慢更新，前景掩码对小幅度/慢速运动更敏感。
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MOTION_RESIZE_WIDTH = 320 # 缩放到此宽度再做背景建模，加速计算
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MOTION_HISTORY = 120 # MOG2 背景模型参考的历史帧数
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MOTION_VAR_THRESHOLD = 16 # 像素值与背景模型的马氏距离阈值，越小越敏感（越容易判定为前景）
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MOTION_WARMUP_FRAMES = 15 # 背景模型尚未收敛的前N个采样帧不计入判断，避免开场误判为"全员活动"
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MOTION_SHORT_CLIP_SEC = 2.0 # 短于此时长的视频（约占全量一半，中位时长仅0.56秒）帧数不够MOG2预热，
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# 触发即录的告警片段本身就是一次完整活动，直接整段视为活动窗口，不跑MOG2
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MOTION_PIXEL_RATIO = 0.015 # 一帧里前景像素（不含阴影）占比超过此值才算"有活动"
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MOTION_MERGE_GAP_SEC = 1.5 # 两段活动间隔小于此秒数则合并为一段
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MOTION_MIN_DURATION_SEC = 0.5 # 短于此秒数的活动段视为噪声，丢弃
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MOTION_SAMPLE_STRIDE = 1 # 每隔几帧采样一次（1=逐帧，长视频可调大提速）
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# 人物出现次数统计（YOLO11n 检测 + ByteTrack 跟踪）参数
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# 只在 motion_filter 找出的活动窗口内跑，空场景直接跳过，省算力。
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PERSON_MODEL_NAME = "yolo11n.pt" # ultralytics 官方COCO预训练权重，首次运行自动下载
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PERSON_DEVICE = "mps" # M系列芯片走Metal加速
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PERSON_CONF_THRESHOLD = 0.4 # 检测置信度阈值，低于此值的框直接丢弃
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PERSON_SAMPLE_STRIDE = 2 # 每隔几帧检测一次（视频多为15fps，隔帧检测足够跟踪连续性）
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PERSON_MIN_TRACK_DURATION_SEC = 0.3 # 持续时间短于此值的track视为误检噪声，丢弃
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# 摔倒检测（MediaPipe Pose 关键点 + 规则引擎）参数
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# 只在 person_tracker 已确认"有人"的时间段内跑姿态估计，空场景不跑。
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# 安全信号宁可多报不漏报：判定摔倒 = 短时间内从"直立"骤变为"横躺"，且横躺状态持续一段时间
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# （躯干角度变水平这个单一条件区分不了"摔倒"和"弯腰/坐下"，必须叠加"骤变"+"持续"两个条件）
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FALL_MODEL_PATH = PROJECT_ROOT / "analysis" / "models" / "pose_landmarker_lite.task"
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FALL_SAMPLE_STRIDE = 2 # 每隔几帧跑一次姿态估计
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FALL_MIN_VISIBILITY = 0.5 # 关键点可见度低于此值不参与姿态计算，视为遮挡/未检出
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FALL_ASPECT_RATIO_THRESH = 1.3 # 人体关键点bbox 宽/高 超过此值才可能是"横躺"
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FALL_TORSO_ANGLE_UPRIGHT = 35 # 躯干（肩中点→髋中点连线）与垂直方向夹角(度)，低于此值判定"直立"
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FALL_TORSO_ANGLE_PRONE = 55 # 高于此值判定"趋于水平/横躺"
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FALL_TRANSITION_MAX_SEC = 1.5 # "直立"变"横躺"必须在此时间内完成，排除缓慢弯腰/坐下/趟下
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FALL_SUSTAIN_MIN_SEC = 1.0 # "横躺"状态至少持续这么久才确认为摔倒，排除弯腰瞬间的误判
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FALL_GAP_TOLERANCE_SEC = 5.0 # 一次疑似摔倒事件期间，允许多久检测不到"横躺"样本仍视为
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# 事件在继续（真实摔倒后姿态/角度常导致关键点长时间漏检，
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# 不代表已经爬起来）；超过此时长且中途也没等到"直立"信号，
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# 才判定事件跟丢并结算
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# 活动语义打标（本地 Ollama + Qwen2.5-VL 限定词表分类）参数
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# 只在 motion_filter 找出的活动窗口内抽帧，VLM推理比传统CV慢得多，不能逐帧跑。
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ACTIVITY_SAMPLE_INTERVAL_SEC = 2.0 # 每隔多少秒抽一帧送VLM分类
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ACTIVITY_MERGE_GAP_SEC = 3.0 # 连续同标签采样点之间允许的最大间隔，超过则视为新的一段活动
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