config.py

"""
洗手检测系统配置文件
"""

# -------------------------
# 区域配置
# -------------------------
# 洗手入口：两段式多边形入口（先 enter-out 再 enter-in 才算入场追踪）
WASH_ENTRY_OUT_POLY = [(32, 906), (1918, 906), (1918, 1078), (32, 1078)]
WASH_ENTRY_IN_POLY = [(90, 752), (1904, 752), (1904, 868), (90, 868)]

# 兼容旧变量名：当前算法实际使用 WASH_ENTRY_*，保留 ENTRY1_* 仅防历史脚本引用
ENTRY1_OUTER = WASH_ENTRY_OUT_POLY
ENTRY1_INNER = WASH_ENTRY_IN_POLY

# 洗手区：多边形区域
WASH_AREA_POLY = [(306, 320), (294, 546), (342, 678), (1334, 616), (1380, 474), (1338, 246)]

# 洗手场景：排除区（多边形）
# - 在该区域内的目标：不追踪、不上报；消失也不算 UNKNOWN；进入/离开都不管
# - 支持多个多边形：[[ (x,y), ... ], ...]
WASH_EXCLUDE_POLYGONS = [
    #  [(1440, 44), (1912, 46), (1908, 736), (1542, 750)]
]

# 出口区：多边形区域
WASH_EXIT_POLY = [(276, 256), (292, 394), (234, 738), (22, 856), (16, 286)]

# -------------------------
# 参数配置
# -------------------------
WASH_TIME_SEC = 5.0              # 洗手停留时间阈值（秒）
# 洗手计时口径：仅在洗手区“相对静止”才计时（像素阈值基于推流分辨率 960x540）
WASH_STATIONARY_MOVE_THRESH_PX = 10.0
DETECT_MODEL = "d:/code/gengyishi2/model/person.engine"  # YOLO检测模型
VIDEO_PATH = "rtsp://admin:hik12345@10.70.40.113:554/Streaming/Channels/101"
# VIDEO_PATH = "video/wash2.mp4"

# 是否在算法机弹窗显示（cv2.imshow）
# - 你现在要求“算法端不渲染展示，只要推流”，默认关闭
WASH_SHOW_WINDOW = False
DUST_SHOW_WINDOW = False

# -------------------------
# 沾尘检测（Dust）配置
# -------------------------
# 说明：以下点位坐标来自你给的新项目区域
# - DUST_ENTRY_AREA / DUST_ENTRY_AREA2: 入口区（enter-in / enter-out）
# - DUST_AREA: 沾尘区
# - DUST_EXIT_AREA: 离开区
# - DUST_EXCLUDE_POLYGONS: 忽略区（不追踪/不报 UNKNOWN）
DUST_ENTRY_AREA = [(1670, 926), (1628, 1078), (92, 1078), (120, 962)] # enter-in
DUST_ENTRY_AREA2 = [(1670, 926), (1628, 1078), (92, 1078), (120, 962)] # enter-out
DUST_AREA =  [(150, 556), (1200, 80), (1286, 104), (1350, 440), (546, 982), (396, 1004)]
DUST_EXIT_AREA = [(1792, 422), (1672, 732), (1474, 1012), (1378, 934), (1694, 394)]
DUST_EXCLUDE_POLYGONS = [
    [(1910, 464), (1526, 1064), (1914, 1076)]
]

# 人在沾尘区相对静止持续阈值（秒）
DUST_STAY_SEC = 5.0
# 判断“相对静止”的位移阈值（像素，基于推流分辨率）
DUST_STATIONARY_MOVE_THRESH_PX = 20.0
# NG 归因阈值：若最大连续静止(best)小于该值，视为“路过/未沾尘”（即使进过沾尘区）
DUST_MIN_EFFECTIVE_STATIONARY_SEC = 1.0
# 性能：推理节流（每 N 帧推理 1 帧），N=3 表示 1/3 帧推理
DUST_SKIP_INFER_N = 3

# UNKNOWN 逻辑（参考洗手：仅“入场/入流程”的人才允许 UNKNOWN）
# - 入口确认需要连续命中若干帧（避免误触）
DUST_MIN_FRAMES_IN_ENTRY = 2
# - 目标消失多久才判 UNKNOWN（秒，给 ID 跳变/短遮挡留宽限）
DUST_LOST_TIMEOUT_SEC = 2.0
# ID 缝合：新 ID 出现时，若与刚消失的 ID 距离足够近则继承状态（减少 UNKNOWN）
DUST_STITCH_TTL_SEC = 2.0
DUST_STITCH_DIST_PX = 100.0
# 停多久才计时
DUST_STATIONARY_CONFIRM_SEC = 0.8

# 沾尘 NG 声音提示（语音/蜂鸣）
DUST_SOUND_ENABLE = True
# 声音引擎：
# - "file": 播放本地录音文件（推荐：你已录好音）
# - "ps": Windows 内置语音（PowerShell System.Speech）
# - "tts": pyttsx3
# - "beep": 蜂鸣
DUST_SOUND_MODE = "file"

# 录音文件路径（相对于 gengyishi 目录，也可写绝对路径）
# 你现在的录音是 mp3，程序会自动用 ffmpeg 生成 wav 再播放（更稳）
DUST_SOUND_FILE_NO_DUST = "voice/未沾尘.mp3"
DUST_SOUND_FILE_BAD_DUST = "voice/沾尘不规范.mp3"
# file 模式音量（0~100，仅用于 ffplay 兜底；winsound 播 wav 时走系统音量）
DUST_SOUND_FILE_VOLUME = 100
# 声音策略：
# - per_event: 每条 NG 都播报一次（可能会排队）
# - merge: 短时间内合并播报（例如“未沾尘 3次，沾尘不规范 2次”）
DUST_SOUND_POLICY = "per_event"
# 防止堆积过多导致延迟太长：超过阈值会自动合并一次
DUST_SOUND_MAX_QUEUE = 20
# TTS 音量/语速（仅 tts 模式生效）
# - volume: 0 ~ 100（Windows SAPI）
# - rate: 语速（不同机器默认值不同，一般 150~220）
DUST_TTS_VOLUME = 100
DUST_TTS_RATE = 180
# 尝试匹配中文声音（按 name/id 包含关键字匹配）
DUST_TTS_VOICE_HINT = "zh,Chinese,CN,中文"
# PowerShell 语音：音量 0~100，语速 -10~10（0 为正常）
DUST_PS_TTS_VOLUME = 100
DUST_PS_TTS_RATE = 0
# 启动自检：脚本启动后播报一句，确认你机器有声音输出
DUST_SOUND_TEST_ON_START = True
DUST_SOUND_TEST_TEXT = "沾尘检测已启动"
# 播报节流：两次播报之间最短间隔（per_event 下建议 0.2~0.6；merge 下建议 0.6~1.5）
DUST_SOUND_MIN_INTERVAL_SEC = 0.3
# 两类 NG 的播报文本（tts 用）
DUST_SOUND_TEXT_NO_DUST = "未沾尘"
DUST_SOUND_TEXT_BAD_DUST = "沾尘不规范"

# 沾尘 RTSP
DUST_VIDEO_PATH = "rtsp://admin:hik12345@10.70.40.116:554/Streaming/Channels/101"
# DUST_VIDEO_PATH = "video/dust2.mp4"

# 沾尘上报后端
DUST_REPORT_API_URL = "http://192.168.55.36:8088/gengyishi/api/dust/report"
DUST_CAMERA_ID = 4

# 沾尘推流（RTMP）
# 前端访问示例: http://10.71.2.15:8080/live/dust_check.live.flv
DUST_RTMP_OUTPUT_URL = "rtmp://192.168.55.36:8085/live/dust_check2"

# -------------------------
# 调试配置
# -------------------------
DEBUG_MODE = False                # 调试模式
SHOW_TRAJECTORY = False           # 显示轨迹

# -------------------------
# 后端上报与推流配置
# -------------------------
REPORT_API_URL = "http://192.168.55.36:8088/gengyishi/api/wash/report"
REPORT_API_TIMEOUT = 3.0          # 秒
CAMERA_ID = 3                     # 当前摄像头编号

# 推流配置 (RTMP)，前端将通过对应的 HTTP-FLV 地址访问
# 例如: 推送到 rtmp://10.71.2.15:1935/live/wash_check
# 前端访问: http://10.71.2.15:8080/live/wash_check.live.flv
RTMP_OUTPUT_URL = "rtmp://192.168.55.36:8085/live/wash_check2" 
PUSH_VIDEO = True                 # 是否开启推流
# 为了保证前端画面流畅，先降低推流分辨率与帧率（算法端仍可读取 25fps）
VIDEO_WIDTH = 960                 # 推流宽度
VIDEO_HEIGHT = 540                # 推流高度
FPS = 15                          # 推流帧率

# 启动首帧容错：RTSP 偶发首帧读不到时，重试几次再失败
STARTUP_FIRST_FRAME_RETRY = 5
STARTUP_FIRST_FRAME_TIMEOUT_SEC = 2.0
STARTUP_FIRST_FRAME_RETRY_INTERVAL_SEC = 1.0

# -------------------------
# NG 回放（单机）：滚动缓存 + 事件触发导出前 N 秒 MP4
# -------------------------
# 说明：
# - clip_cache：持续写 1s ts 分片（环形保留 wrap*segment_sec 秒）
# - clips：NG 发生时，从缓存拼接导出 MP4（无音频）
# - 需要 ffmpeg 可执行文件能被 Python 调到（不能只是在 PowerShell 里做了 alias）
CLIP_ENABLE = True
# 默认导出前 10s
CLIP_PRE_SEC = 10
# 1s 分片 + 保留 30 片 = 30s 缓存
CLIP_SEGMENT_SEC = 1
CLIP_WRAP = 30
# 编码器：优先 nvenc，失败会自动回退 libx264
CLIP_ENCODER = "h264_nvenc"

# 建议在 T4 上把目录固定到 D:\code\gengyishi 下，便于查找与 nginx /clips 映射
CLIP_BASE_DIR = r"D:\clips\gengyishi2"
CLIP_CACHE_DIR = r"D:\clips\gengyishi2\clip_cache\wash"
DUST_CLIP_CACHE_DIR = r"D:\clips\gengyishi2\clip_cache\dust"