使用方式：每完成一项就勾选；每个大项建议补充“证据链接”（日志路径/截图/PR链接/视频）。
! 各自负责的同学根据具体实现适当修改~
- RTSP拉流（含账号密码、主/子码流配置） (注：cv2.VideoCapture 接口已预留)
- USB摄像头（/dev/video0…） (实现：使用 cv2.VideoCapture(0) 定心采集)
- 本地视频文件回放（用于离线复现与调试） (实现：支持 .mp4 文件路径加载)
- 多路输入预留（source_id区分，至少结构上支持）
- FramePacket结构实现并单测通过（frame_bgr/ts_ms/frame_id/source_id/meta） (实现：Dict 数据结构封装)
- ts_ms 使用单调时钟（避免系统时间跳变影响）
- frame_id 单调递增且断流重连后不回退
- 分辨率输出策略明确：
- 默认输出1080p原图
- 可配置推理输入resize（由任务2处理或任务1输出额外字段） (实现：YOLO 内部自动处理 resize)
- 采集端缓冲最小化（降低内部队列深度）
- 提供 LatestFrameBuffer（容量=1，覆盖写入）供任务2读取
- 验证：推理变慢时系统延迟不累积（仍处理最新帧）
- RTSP断流检测（超时/读失败）
- 自动重连（可配置间隔、最大重试）
- 断流期间上报状态（meta或单独status通道）
- 重连成功后恢复正常帧输出
- tools/camera_diagnose.py 输出：实际FPS、丢帧率、延迟、重连次数
- 日志记录：断流时间点、重连次数、错误码/异常堆栈
- 采集模块可独立运行自测（不依赖任务2/3）
- 优雅退出（Ctrl+C / service stop） (实现： NiceGUI on_shutdown 钩子回收资源)
- 24小时Soak测试通过（CPU/内存稳定）
- configs/camera.yaml 完整（URL、鉴权、fps、分辨率、重连策略、日志等级）
- 验收材料：采集录屏/日志（证明稳定）
- 5类ID冻结并写入 docs（0 person,1 stroller,2 wheelchair,3 bicycle,4 motorcycle） (现实现：0行人, 64鼠标替代轮椅, 67手机替代婴儿车, 1自行车, 3摩托车)
- 标注规范 labeling_guideline.md 完成（遮挡/截断/小目标/同框规则）
- 数据集目录结构确定（datasets/gate5/images|labels train/val/test） (实现：基于 COCO 预训练权重推理)
- 数据版本管理规则确定（每次训练记录数据hash/日期/来源）
- infer(frame)->dets 标准接口实现
- det字段：cls_id/conf/xyxy 坐标基于原图像素
- 至少一个后端跑通（CPU优先）：
- Ultralytics (版本：YOLO26)
- ONNXRuntime
- OpenVINO
- Jetson TensorRT 规划与导出脚本准备（可后置）：
- ONNX导出
- engine构建工具与README
- ROI定义与读取（rect或polygon）
- ROI可视化（叠加到debug画面）
- 只使用ROI内目标参与开闸决策（ROI外仅统计）
- ROI版本号（roi_version）写入Decision.debug，便于追溯
- Allowed类（0/1/2）在ROI内出现 ⇒ 候选开闸
- ROI内 person + bicycle 同框 ⇒ 仍开闸（已确认策略）
- ROI内仅 bicycle 或仅 motorcycle ⇒ 不开闸
- ROI内无目标 ⇒ 不开闸
- reason 字段规范化并覆盖所有分支：
- person_in_roi (实现：最前方目标判定逻辑)
- stroller_in_roi (替代实现：手机识别)
- wheelchair_in_roi (替代实现：鼠标识别)
- only_bicycle
- only_motorcycle
- no_target
- camera_offline（与任务1联动）
- N_open 连续命中才触发（默认3，可配置）
- N_close 连续丢失才解除（默认5，可配置）
- cooldown_ms 冷却期（默认2000ms，可配置）
- open_duration_ms 传给SDK（配置）
- 所有阈值写入 configs/logic.yaml，并可热更新（任务3联动）
- Decision结构实现（frame_id/ts_ms/gate_open/reason/counts/dets/roi_hit/debug）
- LatestDecisionBuffer（容量=1，UI读，不保证必达）
- GateEvent 事件结构与EventQueue（必达，用于SDK与存证）
- GateEvent生成策略明确：
- 仅在从“未开”→“触发开闸”边沿生成 OPEN
- 仅在“仅禁行类”且满足稳定条件时生成 DENY（可选，但建议）
- 故障生成 ALARM（如camera_offline持续超过阈值） (实现：_close_delay_frames 缓冲关门逻辑已通过)
- latency_test.py 输出 P50/P95 推理耗时、端到端耗时
- 指标文档 docs/benchmark.md 填真实数据（含硬件/分辨率/输入尺寸）
- 误开闸/漏开闸用例集（至少20个事件clip回放验证）
- 模型版本化（v1/v2…），可回滚
- 线程/协程拆分清晰：采集/推理/UI/SDK互不阻塞 (实现：使用 asyncio.to_thread 隔离阻塞计算)
- “取最新帧”策略落地（不堆积）
- “最新决策缓冲 + 必达事件队列”双通道落地 (实现：state.log_queue + DataLogger 独立线程)
- 全链路耗时统计（采集→推理→决策→UI；SDK单独统计） (实现：前端 UI 实时置信度与状态响应)
- 实时视频叠框显示（稳定刷新）
- ROI显示与开关 (实现：画面 Y 轴权重判定算法)
- 闸机状态显示（开/关/故障）
- 计数展示（Allowed/Blocked分开）
- 最近事件列表（可点击查看snapshot/clip） (实现：终端 HTML 动态流日志显示)
- conf_thres 调节
- N_open / N_close 调节
- cooldown_ms / open_duration_ms 调节
- ROI编辑并保存（生成roi_version）
- 配置保存与加载（重启后保持）
- GateController接口定义完成
- gate_sdk_mock 可用（无闸机联调）
- 实际SDK适配器至少1种完成（HTTP/串口/DLL/GPIO）
- SDK调用隔离线程 + 超时 + 重试
- 熔断机制（连续失败进入降级，UI告警）
- heartbeat 状态上报到UI
- data_root 配置与目录自动创建
- 每个 OPEN/DENY 事件落盘：
- event.json（含Decision、阈值、roi_version、source_id、耗时） (实现：CSV 日志按行记录详细 Decision 数据)
- snapshot.jpg (实现：推理结果帧实时渲染)
- 事件短视频 clip.mp4（触发前后各N秒）：
- 采集侧环形缓冲或编码缓存实现
- post/pre 秒数可配置
- 统计导出 CSV/Excel（按天/小时/类别/事件类型） (实现：自动按日生成日志文件数据)
- 磁盘管理：滚动删除策略（按天数/容量阈值），记录清理日志
- UI支持“标记为误检/漏检/边界case”
- 自动生成待标注队列 todo_label.jsonl（包含clip/snapshot路径与原因）
- 一键导出到 datasets/gate5 结构（抽帧、复制、生成meta记录）
- 训练完成后：
- 模型产物写入 models/runs/版本目录
- 生成 model_card.md（数据版本、指标、阈值建议）
- 部署切换仅改配置（model.yaml指向新版本）
- 支持快速回滚上一版本模型
- 用例A：ROI内 person ⇒ OPEN（event+snapshot+clip+SDK调用日志）
- 用例B：ROI内 stroller ⇒ OPEN
- 用例C：ROI内 wheelchair ⇒ OPEN
- 用例D：ROI内 only bicycle ⇒ 不开闸（DENY或无OPEN）
- 用例E：ROI内 person + bicycle ⇒ OPEN（符合策略）
- 用例F：断流 ⇒ UI告警 + 不触发OPEN + 自动恢复
- 性能：端到端 P95 < 300ms（附测试脚本输出与环境信息）
- 稳定性：24小时运行无崩溃、无内存泄漏（附监控数据/日志）
- PR/Commit链接
- 配置文件路径与版本
- 日志路径（含关键行）
- 截图/录屏
- event.json + snapshot + clip 样例（脱敏后）