1

docs/视野-投资人产品资料.md

@@ -0,0 +1,170 @@
+# 视野 · 野生动物实时识别 App
+
+**产品资料(投资人口径)**
+
+---
+
+## 一、项目概览
+
+**「视野」是一款跑在手机上、打开摄像头即可实时识别野生动物的付费工具 App,以及支撑它的全套 AI 数据与模型生产线。**
+
+- **端侧实时识别**:手机取景框内实时框选目标、标注物种,无需网络,深山野外可用
+- **订阅 + 广告双变现**:按天/周/月购买使用时长,免费用户看广告也能赚时长;App 端已预留微信/支付宝支付入口,支付链路开发推进中,种子用户经运营发放授权持续使用中
+- **自建 AI 数据生产线**:AI 文生图造数据 + AI 预标注 + 人工审核,把野外采集与人工标注的成本降低一个数量级
+- **模型热更新**:模型迭代不需要重新发版,App 自动下载最新模型,识别能力持续进化
+- **数据飞轮**:用户通过众包标注换取使用时长,越用越准、越准越多人用
+
+产品已于 2026 年 8 月上线,完成从数据生产、模型训练、支付变现到版本运营的**全链路闭环**,目前处于种子用户运营阶段。
+
+---
+
+## 二、市场与痛点
+
+### 目标场景
+
+野生动物实时识别是一项横跨多个场景的刚性需求:
+
+- **户外观察与自然教育**:观鸟、徒步、自然研学人群对"看到即认识"的强需求
+- **合法狩猎与护农防控**:持证狩猎与农区野生动物防控场景,要求快速、准确地分辨目标
+- **野生动物监测与科研辅助**:红外相机影像筛查、野外调查记录等重复性识别工作
+
+### 行业痛点
+
+| 痛点 | 现状 |
+|---|---|
+| 识别靠经验 | 野外物种辨识门槛高,新手辨不清、认不准,学习成本大 |
+| 现有工具不"实时" | 拍照-上传-识别的工具链延迟高,野外弱网/无网环境基本不可用 |
+| 小目标识别是硬骨头 | 远距离、草丛遮挡、林缘一瞥的目标,通用识别模型漏检率高 |
+| 长尾场景数据稀缺 | 野外真实采集数据成本极高,稀有场景(雪地、夜行、远距、遮挡)样本难凑齐 |
+| 专业设备贵 | 传统野外监测设备与定制识别方案价格高,难以覆盖个人用户 |
+
+### 我们的判断
+
+野生动物识别的本质难点不在模型结构,而在**数据**:目标小、遮挡多、场景长尾。谁能用低成本持续生产高质量训练数据,谁就拥有这个品类的定价权。
+
+---
+
+## 三、产品方案
+
+### 3.1 App:打开相机即识别
+
+- **实时取景识别**:摄像头画面逐帧推理,目标实时框选 + 物种名标注,识别到目标震动与提示音提醒,解放双眼
+- **离线可用**:模型全部跑在手机端(TFLite 量化模型,数 MB 级),无信号山区照常用
+- **双档位模型**:「高识别档」追求难目标不漏检,「高性能档」照顾低配手机流畅度,用户一键切换
+- **多模型并行**:支持同时挂载多个物种模型并行推理、结果合并,一个 App 覆盖多物种识别
+- **模型管理页**:用户自由下载、删除、启用模型,内置兜底模型,新物种即插即用
+
+### 3.2 变现:时长 = 统一价值单位,订阅与广告双引擎
+
+- 三档套餐:**日卡 ¥10 / 周卡 ¥56 / 月卡 ¥180**,微信、支付宝支付入口已在 App 端预留,支付链路开发推进中
+- **看广告赚时长(开发中)**:免费用户观看激励视频广告即可获取使用时长——用户体验零门槛,平台获得广告分成收入
+- 授权以服务端为准,识别入口强制校验,到期出付费墙,充值或看广告即恢复
+- 授权绑定手机号账号,多设备共享,时长自动顺延叠加
+
+### 3.3 增长机制:标注众包赚时长
+
+**用户给 AI 打工,时长当工资**——这是产品的原创设计:
+
+- 管理端下发标注任务,用户在手机上画框提交,每有效提交 10 张**即时到账 30 分钟**使用时长,每日上限 2 小时
+- 质量约束内置:审核通过率低于 80% 自动冻结资格 24 小时,人工审核兜底
+- 对用户:免费用时长;对平台:**标注成本转化为用户留存**,提交记录、审核状态全程可追溯
+- **假目标一键上报(规划中)**:识别误报时用户点一下「假目标」,该目标即作为难负样本回流服务器——真实场景的误报正是模型最稀缺的训练素材,与 AI 生成数据管线互补,形成"越用越准"的部署反馈闭环
+
+---
+
+## 四、核心技术壁垒
+
+### 4.1 自建 AI 数据生产线(核心护城河)
+
+从"创建数据集"到"可训练数据打包",全程管理端点按钮完成:
+
+```
+创建数据集 → VLM 自动生成提示词参数池 → AI 文生图批量造图
+→ RF-DETR 四级漏斗预标注 → 人工审核闸门 → 智能数据清洗 → 打包训练
+```
+
+- **AI 文生图造数据**:按物种自动生成场景、动作、遮挡、距离、性别配比的训练图,单张约 40 秒,可批量上千张;长尾场景(雪地、密林、远距小目标)不再依赖野外蹲守拍摄
+- **预标注四级漏斗**:全图扫描 → 空检自动升级切片扫描 → VLM 推理藏匿位提议候选 → 精修复核,专治"小目标+遮挡"漏检;AI 预标 + 人工审核,标注效率数量级提升
+- **数据清洗**:按目标尺寸分档统计配额,超配桶内整图感知哈希去重、优先保留稀缺小目标样本,自动生成清洗候选清单
+- **负样本库**:自动生成无目标场景图并以 AI 检测质检(有误检即剔除),压低野外误报率
+
+### 4.2 一键训练流水线
+
+- 管理端一键发起,双档位并行训练,GPU 独占排队,训练进度、日志、指标逐轮可视
+- 训练产物自动自检(模型输入输出校验),失败即报、不带病发布
+- 训练完成一键发布,版本、校验和、指标自动登记
+
+### 4.3 模型热更新:识别能力绕过应用商店进化
+
+- App 启动自动检查新模型,下载、校验、原子替换,失败自动回退旧模型
+- **模型迭代周期以"天"计**,无需重新打包 APK、无需应用商店审核
+- 新物种模型上线 = 后台上传发布,全量用户次日即用
+
+### 4.4 端侧工程能力
+
+- 自研原生相机通道,竖屏帧处理,中低端安卓机流畅实时推理
+- 多模型并行推理 + 跨模型结果合并,准确率与流畅度可按机型自适配
+
+---
+
+## 五、商业模式与数据飞轮
+
+### 收入模型:双引擎,免费用户也产生收入
+
+**引擎一:订阅现金流**
+
+时间授权订阅,现金流直接、无账期:
+
+| 套餐 | 价格 | 定位 |
+|---|---|---|
+| 日卡 | ¥10 | 尝鲜/单次出行 |
+| 周卡 | ¥56 | 短期高频使用 |
+| 月卡 | ¥180 | 核心用户订阅 |
+
+**引擎二:广告分成收入**
+
+- 免费用户观看激励视频广告换取使用时长,平台按展示获得广告分成
+- 广告发放的"时长"是边际成本近乎为零的虚拟权益,却带来真实现金流——**免费用户规模越大,广告收入越高**
+- 广告时长与付费订阅共享同一套授权体系,形成"免费体验 → 广告换时长 → 付费订阅"的自然升级漏斗
+
+### 成本结构优势
+
+- **数据成本**:AI 生成替代野外采集,AI 预标注替代人工逐张标注 → 边际数据成本趋近电费
+- **标注成本**:众包机制把剩余标注工作转化为用户换取时长的行为 → 现金成本近乎为零
+- **发版成本**:模型热更新绕过应用商店 → 迭代零摩擦
+
+### 数据飞轮
+
+```
+更多用户 → 更多众包标注 + 更多真实场景反馈 → 模型更准
+    ↑                                        ↓
+    └────── 识别能力强,口碑拉新 ←────────────┘
+```
+
+每一个付费用户同时是收入来源和数据生产者。物种覆盖越广、模型越准,护城河越深。
+
+---
+
+## 六、产品进展
+
+- **产品上线**:Android App 已完成开发与线上分发,含应用内更新通道
+- **种子运营**:**种子用户经运营发放授权持续使用中**,处于种子运营阶段;微信/支付宝支付入口已预留、支付链路开发推进中;激励视频广告变现机制已设计完成,接入推进中
+- **闭环跑通**:数据生产线、训练流水线、模型发布与热更新全链路已进入日常运转,已交付多个物种识别模型并持续迭代版本
+- **管理后台完备**:数据集、标注、训练、发布、订单、账号、版本管理一站式后台,单人即可运营
+
+---
+
+## 七、发展路线图
+
+| 阶段 | 方向 | 说明 |
+|---|---|---|
+| 短期 | 变现通道开通 | 微信/支付宝支付链路开发上线(App 端入口已预留);激励视频广告 SDK 接入上线,"看广告赚时长"面向全量用户 |
+| 短期 | 物种矩阵扩张 | 架构按"一个物种 = 一条数据集 + 一组模型"设计,新物种边际成本极低,逐个上线扩充可识别物种库 |
+| 短期 | 识别率持续提升 | 数据飞轮驱动,长尾场景(远距/遮挡/恶劣天气)样本持续补充 |
+| 短期 | iOS 上架 | 客户端为 Flutter 双端工程,Android 已上线,iOS 随 App Store 审核流程同步发布 |
+| 中期 | 场景延伸 | 野外监测、科研辅助、护农防控等 B 端场景的能力输出 |
+| 长期 | 识别能力平台化 | 以"数据生产线 + 热更新通道"为底座,向更多垂直识别品类复制方法论 |
+
+---
+
+*本资料为产品与商业介绍,不构成任何投资建议;运营数据以正式披露为准。*

flutter_app/lib/camera/camera_screen.dart

@@ -1,11 +1,18 @@
 import 'dart:async';
+import 'dart:convert' show jsonEncode;
 import 'dart:ui' as ui show PlatformDispatcher;
 
+import 'package:flutter/foundation.dart';
 import 'package:flutter/material.dart';
+import 'package:flutter_secure_storage/flutter_secure_storage.dart';
 import 'package:permission_handler/permission_handler.dart';
 import 'package:wakelock_plus/wakelock_plus.dart';
 
+import '../auth/session_store.dart';
+import '../detection/detection_result.dart';
 import '../detection/detector_worker.dart';
+import '../feedback/feedback_api.dart';
+import '../feedback/false_target_capture.dart';
 import '../models/model_manager.dart';
 import '../reminder/reminder.dart';
 import 'app_camera_controller.dart';
@@ -55,6 +62,11 @@ class _CameraScreenState extends State<CameraScreen> {
   /// 胶囊与顶部横幅显示「识别准备中」，不误报「模型加载失败」
   bool _workerPending = false;
 
+  /// 假目标上报进行中（防重复触发）
+  bool _reporting = false;
+
+  static const _falseTargetConsent = FlutterSecureStorage();
+
   void _onDevTaps() {
     final now = DateTime.now();
     _devTaps.add(now);
@@ -196,6 +208,99 @@ class _CameraScreenState extends State<CameraScreen> {
     );
   }
 
+  /// 假目标上报：一键上报当前画面——按一次快照帧（与喂给 YOLO 的帧同源同尺寸）
+  /// + 当前全部检测框快照，单独同意（首次）→ isolate 内整帧 jpg 重编码
+  /// （剥离全部元数据）→ 上传。无任何额外选择步骤，取消/失败不影响识别。
+  Future<void> _startFalseTargetReport() async {
+    final analyzer = _analyzer;
+    final vm = _viewModel;
+    if (_reporting || analyzer == null || vm == null || !vm.state.modelReady) {
+      return;
+    }
+    _reporting = true;
+    try {
+      final snap = await analyzer
+          .takeSnapshot()
+          .timeout(const Duration(seconds: 2), onTimeout: () => null);
+      if (!mounted || snap == null) {
+        _toast('未获取到画面，请稍后重试');
+        return;
+      }
+      final ok = await _ensureFalseTargetConsent();
+      if (!mounted || !ok) return;
+      _toast('正在上报…');
+      final boxes = List<DetectionResult>.of(vm.state.results)
+          .where((b) => b.width > 0 && b.height > 0)
+          .toList();
+      final detections = jsonEncode([
+        for (final b in boxes)
+          {
+            'label': b.label,
+            'class': b.classId,
+            'score': double.parse(b.score.toStringAsFixed(4)),
+            'model': b.modelName,
+            'cx': double.parse(b.centerX.toStringAsFixed(6)),
+            'cy': double.parse(b.centerY.toStringAsFixed(6)),
+            'w': double.parse(b.width.toStringAsFixed(6)),
+            'h': double.parse(b.height.toStringAsFixed(6)),
+          },
+      ]);
+      final jpeg = await compute(encodeFrameJpeg, snap);
+      await FeedbackApi(sessionStore: SessionStore()).reportFalseTarget(
+        jpeg: jpeg,
+        detectionsJson: detections,
+        sourceW: snap.width,
+        sourceH: snap.height,
+      );
+      _toast('感谢反馈！我们会用它改进识别');
+    } catch (e) {
+      _toast('上报失败: $e');
+    } finally {
+      _reporting = false;
+    }
+  }
+
+  /// 单独同意（PIPL）：首次上报前弹说明，可拒绝且不影响识别；同意后记录不再弹
+  Future<bool> _ensureFalseTargetConsent() async {
+    if (await _falseTargetConsent.read(key: falseTargetConsentKey) == '1') {
+      return true;
+    }
+    if (!mounted) return false;
+    final ok = await showDialog<bool>(
+      context: context,
+      builder: (ctx) => AlertDialog(
+        title: const Text('上报说明'),
+        content: const Text(
+          '将上传当前画面一帧（与识别使用的画面一致，上传前已在本地重新编码、'
+          '移除位置等全部照片信息）及当时的识别框，用于改进识别模型。\n\n'
+          '该功能完全自愿，拒绝不影响任何其他功能。已上传的图片可联系客服删除。',
+        ),
+        actions: [
+          TextButton(
+            onPressed: () => Navigator.of(ctx).pop(false),
+            child: const Text('暂不上报'),
+          ),
+          FilledButton(
+            onPressed: () => Navigator.of(ctx).pop(true),
+            child: const Text('同意并继续'),
+          ),
+        ],
+      ),
+    );
+    if (ok == true) {
+      await _falseTargetConsent.write(key: falseTargetConsentKey, value: '1');
+    }
+    return ok == true;
+  }
+
+  void _toast(String msg) {
+    if (!mounted) return;
+    ScaffoldMessenger.of(context)
+      ..hideCurrentSnackBar()
+      ..showSnackBar(SnackBar(
+          content: Text(msg), duration: const Duration(seconds: 2)));
+  }
+
   @override
   void initState() {
     super.initState();
@@ -508,6 +613,34 @@ class _CameraScreenState extends State<CameraScreen> {
             ),
           ),
 
+        // 假目标上报入口：识别就绪且有框时出现（完全自愿，可忽略）
+        if (vm.state.modelReady && vm.state.results.isNotEmpty && !_workerPending)
+          Positioned(
+            left: 12,
+            bottom: MediaQuery.of(context).padding.bottom + 72,
+            child: Material(
+              color: Colors.black54,
+              borderRadius: BorderRadius.circular(18),
+              child: InkWell(
+                borderRadius: BorderRadius.circular(18),
+                onTap: _startFalseTargetReport,
+                child: const Padding(
+                  padding: EdgeInsets.symmetric(horizontal: 12, vertical: 7),
+                  child: Row(
+                    mainAxisSize: MainAxisSize.min,
+                    children: [
+                      Icon(Icons.flag_outlined,
+                          color: Colors.orangeAccent, size: 16),
+                      SizedBox(width: 5),
+                      Text('误报上报',
+                          style: TextStyle(color: Colors.white70, fontSize: 13)),
+                    ],
+                  ),
+                ),
+              ),
+            ),
+          ),
+
         Positioned(
           left: 8,
           right: 8,

flutter_app/lib/camera/frame_analyzer.dart

@@ -1,9 +1,11 @@
+import 'dart:async';
 import 'dart:typed_data';
 
 import 'package:camera/camera.dart';
 
 import '../detection/detection_result.dart';
 import '../detection/detector_worker.dart';
+import '../feedback/false_target_capture.dart';
 import 'camera_view_model.dart';
 
 /// 抽帧节流 + 后台推理（对应 Kotlin FrameAnalyzer）。
@@ -33,10 +35,41 @@ class FrameAnalyzer {
   /// 图像流回调是否到达（诊断用）
   int framesReceived = 0;
 
+  /// 假目标上报快照：armed 时下一帧（节流前）拷贝单平面像素并交付。
+  /// Completer 泛型必须可空：运行时 future 类型决定 .timeout(onTimeout) 的
+  /// 回调签名，非空 Completer 会让 `() => null` 触发运行时子类型错误
+  Completer<FrameSnapshot?>? _snapCompleter;
+
   FrameAnalyzer({DetectorWorker? worker, required this.viewModel}) {
     attachWorker(worker);
   }
 
+  /// 取下一帧快照（假目标上报用；在节流判定之前捕获，~33ms 内必有帧）
+  Future<FrameSnapshot?> takeSnapshot() {
+    final existing = _snapCompleter;
+    if (existing != null && !existing.isCompleted) {
+      return existing.future;
+    }
+    final c = Completer<FrameSnapshot?>();
+    _snapCompleter = c;
+    return c.future;
+  }
+
+  /// 帧到达（节流判定前）：armed 则拷贝像素完成快照
+  void _captureIfNeeded(
+      Uint8List plane, int bytesPerRow, int width, int height, bool bgra) {
+    final c = _snapCompleter;
+    if (c == null || c.isCompleted) return;
+    _snapCompleter = null;
+    c.complete(FrameSnapshot(
+      plane: Uint8List.fromList(plane),
+      bytesPerRow: bytesPerRow,
+      width: width,
+      height: height,
+      bgra: bgra,
+    ));
+  }
+
   /// 替换推理 worker（null = 停识别仅预览）。旧 worker 在此释放；若相机已
   /// 启动则新 worker 立即接管后续帧——重启相机会重新 initialize
   /// （iOS ~1s+）且预览闪断，原地替换即时生效（2026-09-03）。
@@ -114,6 +147,11 @@ class FrameAnalyzer {
 
   void analyze(CameraImage image, int rotationDegrees,
       {bool rgbaOrder = false}) {
+    final p = image.planes.isNotEmpty ? image.planes.first : null;
+    if (p != null) {
+      _captureIfNeeded(
+          p.bytes, p.bytesPerRow, image.width, image.height, !rgbaOrder);
+    }
     if (!_canSend()) return;
     worker!.analyze(image, rotationDegrees, rgbaOrder: rgbaOrder);
   }
@@ -129,6 +167,9 @@ class FrameAnalyzer {
     required bool rgbaOrder,
     int rotationDegrees = 0,
   }) {
+    if (planes.isNotEmpty) {
+      _captureIfNeeded(planes.first, strides.first, width, height, isBgra);
+    }
     if (!_canSend()) return;
     worker!.analyzeRaw(
       planes: planes,

flutter_app/lib/feedback/false_target_capture.dart

@@ -0,0 +1,46 @@
+import 'dart:typed_data';
+
+import 'package:image/image.dart' as img;
+
+/// 按一次快照帧：单平面 BGRA/RGBA 像素（两平台分析帧均为竖屏单平面 4 通道）。
+/// 即喂给 YOLO 推理的同一帧，尺寸与推理输入同源。
+class FrameSnapshot {
+  final Uint8List plane;
+  final int bytesPerRow;
+  final int width;
+  final int height;
+
+  /// true = BGRA 字节序（Android 原生通道默认 / iOS bgra8888），false = RGBA
+  final bool bgra;
+
+  const FrameSnapshot({
+    required this.plane,
+    required this.bytesPerRow,
+    required this.width,
+    required this.height,
+    required this.bgra,
+  });
+}
+
+/// 在 isolate 执行：整帧像素行拷贝 → 解码为 Image → jpg q85 重编码。
+/// 与推理帧同源同尺寸、重编码天然剥离全部元数据（合规硬要求）
+Uint8List encodeFrameJpeg(FrameSnapshot snap) {
+  final packed = Uint8List(snap.width * snap.height * 4);
+  for (var y = 0; y < snap.height; y++) {
+    final srcStart = y * snap.bytesPerRow;
+    final dstStart = y * snap.width * 4;
+    packed.setRange(dstStart, dstStart + snap.width * 4,
+        snap.plane.sublist(srcStart, srcStart + snap.width * 4));
+  }
+  final image = img.Image.fromBytes(
+    width: snap.width,
+    height: snap.height,
+    bytes: packed.buffer,
+    numChannels: 4,
+    order: snap.bgra ? img.ChannelOrder.bgra : img.ChannelOrder.rgba,
+  );
+  return Uint8List.fromList(img.encodeJpg(image, quality: 85));
+}
+
+/// 单独同意弹窗结果存储 key（FlutterSecureStorage，与 terms_accepted 同库）
+const falseTargetConsentKey = 'false_target_consent';

flutter_app/lib/feedback/feedback_api.dart

@@ -0,0 +1,66 @@
+import 'dart:convert';
+import 'dart:io' show Platform;
+import 'dart:typed_data';
+
+import 'package:cupertino_http/cupertino_http.dart';
+import 'package:flutter/foundation.dart' show kIsWeb;
+import 'package:http/http.dart' as http;
+
+import '../auth/session_store.dart';
+import '../config/app_config.dart';
+
+/// 假目标上报 API 客户端（契约见 server/README.md「假目标上报」）。
+/// 仅上传误报框裁剪图（客户端已重编码剥离元数据）+ 检测框快照字段。
+class FeedbackApi {
+  final String baseUrl;
+  final SessionStore sessionStore;
+  final http.Client _client;
+
+  FeedbackApi({String? baseUrl, required this.sessionStore, http.Client? client})
+      : baseUrl = baseUrl ?? AppConfig.apiBaseUrl,
+        _client = client ?? _defaultHttpClient();
+
+  static http.Client _defaultHttpClient() {
+    if (!kIsWeb && Platform.isIOS) {
+      return CupertinoClient.defaultSessionConfiguration();
+    }
+    return http.Client();
+  }
+
+  /// 上报假目标：[jpeg] 为上报瞬间的分析帧整图（与推理帧同源同尺寸），
+  /// [detectionsJson] 为当前全部检测框快照 JSON 数组（可为空串）
+  Future<int> reportFalseTarget({
+    required Uint8List jpeg,
+    required String detectionsJson,
+    required int sourceW,
+    required int sourceH,
+  }) async {
+    final token = await sessionStore.readToken();
+    if (token == null || token.isEmpty) {
+      throw Exception('登录已失效');
+    }
+    final req = http.MultipartRequest(
+      'POST',
+      Uri.parse('$baseUrl/api/v1/feedback/false-target'),
+    )
+      ..headers['Authorization'] = 'Bearer $token'
+      ..fields['detections'] = detectionsJson
+      ..fields['sourceW'] = '$sourceW'
+      ..fields['sourceH'] = '$sourceH'
+      ..files.add(
+          http.MultipartFile.fromBytes('file', jpeg, filename: 'frame.jpg'));
+    final streamed =
+        await _client.send(req).timeout(const Duration(seconds: 30));
+    final res = await http.Response.fromStream(streamed);
+    final Map<String, dynamic> json;
+    try {
+      json = jsonDecode(res.body) as Map<String, dynamic>;
+    } catch (_) {
+      throw Exception('服务端响应异常 (${res.statusCode})');
+    }
+    if (res.statusCode != 200 || json['code'] != 0) {
+      throw Exception(json['message'] as String? ?? '上报失败 (${res.statusCode})');
+    }
+    return ((json['data'] as Map?)?['id'] as num?)?.toInt() ?? 0;
+  }
+}

flutter_app/lib/legal/terms_screen.dart

@@ -46,7 +46,10 @@ class _TermsScreenState extends State<TermsScreen> {
 五、识别结果说明
 本应用的动物识别结果基于人工智能模型，可能存在误差或漏检，识别结果仅供参考，不构成科学鉴定或法律依据。
 
-六、其他
+六、反馈数据条款
+当您主动使用「假目标上报」功能时，本应用仅上传您确认上报瞬间的当前画面一帧（与识别使用的画面一致，上传前已在设备本地重编码、移除照片元数据等所有附加信息）及当时的识别框信息，用于改进识别模型。该功能完全自愿，您可以拒绝使用且不影响识别等其他功能；您可联系客服删除已上传的反馈图片。
+
+七、其他
 本协议内容可能适时更新，更新后您继续使用即视为接受。''';
 
   Future<void> _accept() async {

flutter_app/pubspec.lock

@@ -1,6 +1,14 @@
 # Generated by pub
 # See https://dart.dev/tools/pub/glossary#lockfile
 packages:
+  archive:
+    dependency: transitive
+    description:
+      name: archive
+      sha256: ace891da0862b0e4cabbb064ee3fd87b2728b898949fdb366d83fe98342c9f19
+      url: "https://pub.flutter-io.cn"
+    source: hosted
+    version: "4.2.0"
   args:
     dependency: transitive
     description:
@@ -367,6 +375,14 @@ packages:
       url: "https://pub.flutter-io.cn"
     source: hosted
     version: "0.1.0"
+  image:
+    dependency: "direct main"
+    description:
+      name: image
+      sha256: "1976370a4df3091bb0f72409c187ad1f9132a818bc6b95ca59c0bae1c75c688e"
+      url: "https://pub.flutter-io.cn"
+    source: hosted
+    version: "4.9.2"
   jni:
     dependency: transitive
     description:
@@ -639,6 +655,14 @@ packages:
       url: "https://pub.flutter-io.cn"
     source: hosted
     version: "2.1.8"
+  posix:
+    dependency: transitive
+    description:
+      name: posix
+      sha256: bc1bad54ad2b735816e31f8d4600cfde6c7839975085ddfbca48b6c9f7c4044e
+      url: "https://pub.flutter-io.cn"
+    source: hosted
+    version: "6.5.2"
   provider:
     dependency: "direct main"
     description:

flutter_app/pubspec.yaml

@@ -32,6 +32,8 @@ dependencies:
   # 模型热更新：多模型下载（crypto 校验 sha256；path_provider 取应用私有目录持久化）
   crypto: ^3.0.0
   path_provider: ^2.1.4
+  # 假目标上报：纯 Dart jpg 重编码（裁剪 + 剥离全部元数据，合规硬要求）
+  image: ^4.5.4
 
 # 微信/支付宝原生 SDK 配置（占位值，与 lib/config/app_config.dart 一致；接入真实支付时替换。
 # 注意：fluwx 的 universal_link 占位符会被其 pod 脚本注入 Associated Domains，

server/README.md

@@ -12,6 +12,7 @@
 | 订单确认 | 客户端支付成功后 `POST /api/v1/orders/{orderId}/confirm` 幂等通知，加速授权刷新 |
 | 授权查询 | `GET /api/v1/license`（Bearer token）返回授权状态，App 识别入口强制服务端校验 |
 | 标注众包赚时长 | App 用户处理管理端下发的标注任务获取使用时长：任务 = 管理端**勾选的具体图片集合**（图片粒度下发，2026-09-07；已下发图即从「未标注」tab 消失，停用任务释放未领取图回池），每次领取 10 张（锁定向、超时自动释放、已处理过的图不再分配），手机上画框提交 → 图片进「待审核」；每有效提交 10 张**即时到账 30 分钟**（license 到期时间分钟级顺延），**每日上限 2 小时**；质量惩罚：审核通过比例 <80%（已审核样本 ≥5）自动冻结领取资格 24 小时（时间戳对比天然自动解冻、统计重新累计），管理端可手动解冻；服务端 `annotate_record` 记录每用户每张图的处理明细（领取/提交快照/审核结果） |
+| 假目标上报（负样本回流，2026-09-08） | App 识别页一键「误报上报」：上报瞬间按一次快照帧（**与喂给 YOLO 的帧同源同尺寸**，整图，jpg q85 重编码剥离全部元数据）+ 当前全部检测框快照（归一化坐标/类别/置信度/来源模型，`detections` JSON），无任何额外选择步骤；服务端落 `false_target_report` 待审（每用户**每日上限 50 条**防灌水）；管理端「数据训练 → 假目标上报」tab 审核（radio 带待审数）——**通过 = 整图迁移入负样本库**（`__negative__` 数据集，训练打包自动混入当背景学习，压制同类误报），拒绝 = 删文件；**合规**：首次使用单独同意弹窗（可拒绝且不影响识别），用户协议含反馈图训练使用授权条款 |
 | 套餐 | `config.yml` `plans` 节点配置三档套餐（改价 = 改配置重启），价格**整数分**（1000 / 5600 / 18000） |
 | 后台管理端 | `server_admin/`（Vue3 + Element Plus）管理页面：订单查询、账号/授权管理（手动授权/撤销）、App 版本管理；构建产物由后端 `/admin/` 托管，登录页输入 token 后以 `X-Admin-Token` 头鉴权（`config.yml admin.token`） |
 | 版本管理 | 后台管理端上传 Android APK + 更新说明，APK 存服务器 `app.apkDir`（默认 `./workspace/`，与 `./data` 平级、挂载持久化）**固定文件名 `observer-latest.apk`，上传即覆盖，目录永远只保留最新一个文件**；**版本号从文件名识别**：文件须命名为 `observer-x.y.z.apk`（Flutter 打包产物即此命名，版本号取自 pubspec）；客户端启动时 `GET /api/v1/app/update` 检查更新：服务器版本高于本地版本即弹更新提示（不可跳过）。**仅 Android 检查，iOS 不做版本下发**（iOS 走 App Store 自行更新）。版本记录可删除：删最新版本联动删除 APK 文件，删历史版本仅删记录 |
@@ -58,6 +59,7 @@ Flutter App ── POST /auth/register|login ─► 账号注册/登录，签发
 | `annotate_task` | 标注众包任务（2026-09-04；2026-09-07 图片粒度下发） | `id`(PK)、`dataset_id`、`name`、`status`(published/stopped)、`created_at`（任务图集 = `dataset_image.annotate_task_id` 占用本任务 id 的图，不落任务表） |
 | `annotate_record` | 用户标注记录（2026-09-04） | `id`(PK)、`phone_num`、`task_id`、`dataset_id`(领取时冗余,详情页过滤用)、`image_id`、`labels_json`(提交快照)、`status`(pending 领取锁/submitted/approved/rejected)、`created_at`、`submitted_at`、`reviewed_at`；UNIQUE(phone_num,image_id)，partial unique(image_id) WHERE status='pending' |
 | `reward_log` | 标注时长发放流水（2026-09-04） | `id`(PK)、`phone_num`、`minutes`、`task_id`、`granted_at`（日上限 = 自然日求和） |
+| `false_target_report` | 假目标上报（2026-09-08） | `id`(PK)、`phone_num`、`file`(uuid.jpg 分析帧整图)、`labels_json`(检测框快照：label/class/score/model/归一化 xywh)、`species`(来源模型名去重拼接)、`status`(pending/approved；**拒绝即删记录与文件，无 rejected 存量**)、`created_at`、`reviewed_at`（文件落 `datasetDir/false_targets/`，审核通过迁移入负样本库图片目录） |
 
 建表与迁移见 `技术设计.md`（新库直接建表；存量库以 `PRAGMA user_version` 版本化迁移）。
 
@@ -232,6 +234,18 @@ APK 下载引导页（静态页面，源码在 `h5/index.html`，由后端 `/dow
 
 管理页面由 `server_admin/` 构建产物提供，访问 `http://<host>/admin/`。金额均为整数分，前端展示 ÷100 转元。
 
+### POST /api/v1/feedback/false-target
+
+假目标上报（需 Bearer token，`multipart/form-data`）：App 识别页一键上报当前画面。字段：`file`（上报瞬间的分析帧整图 jpg，与推理帧同源同尺寸，客户端重编码已剥离元数据）+ `detections`（当前全部检测框快照 JSON 数组 `[{label,class,score,model,cx,cy,w,h}]`，归一化坐标，可空）+ `sourceW`/`sourceH`（分析帧宽高）。每用户每日上限 50 条，超限报错。响应 `data: {id}`。
+
+### 管理端假目标上报（`/api/v1/admin`，X-Admin-Token 鉴权；页面入口 = 数据训练页第三个 tab）
+
+| 方法 | 路径 | 说明 |
+|---|---|---|
+| GET | `/admin/false-targets` | 上报分页列表，筛选 `phoneNum/status`（pending/approved），条目含画面预览地址/检测框快照/来源模型名 |
+| GET | `/admin/false-targets/image` | 上报画面预览（静态字节流，`id` 定位） |
+| POST | `/admin/false-targets/review` | 审核 `{"ids":[1],"approve":true}`：通过 = 画面迁移入负样本库（`__negative__` 数据集当背景图训练）+ 置 approved；**拒绝 = 删除记录与图片文件**；仅 pending 可审 |
+
 ### GET /api/v1/models
 
 模型目录（需 Bearer token，客户端模型管理页拉取）：返回**全部数据集当前生效模型**。响应 `data`：

server/biz/consts/consts.go

@@ -17,6 +17,16 @@ const (
 	TableAnnotateRecord = "annotate_record"
 	TableRewardLog      = "reward_log"
 
+	TableFalseTargetReport = "false_target_report"
+
+	// 假目标上报状态（技术设计.md「假目标上报」）：App 上报 → 管理端审核 →
+	// 通过 = 迁移入负样本库当背景图；拒绝 = 记录与文件同删（无 rejected 存量状态）
+	FalseTargetPending  = "pending"
+	FalseTargetApproved = "approved"
+
+	// 假目标上报每用户每日上限（防灌水/滥用）
+	FalseTargetDailyLimit = 50
+
 	// dataset_image.review_status 审核三态（技术设计.md「标注审核状态机」）：
 	// 预标/App 提交 → 待审核；人工保存/审核通过 → 已审核；拒绝清标注 → 未标注（回任务池）。
 	// 不变式：review_status=0 ⟹ labels_json 无框；训练集只收 ReviewApproved

server/biz/controller/admin.go

@@ -261,3 +261,24 @@ func (c *cAdmin) ListAnnotateRecords(ctx context.Context, req *dto.AdminAnnotate
 func (c *cAdmin) UnfreezeAnnotate(ctx context.Context, req *dto.AdminAnnotateUnfreezeReq) (*dto.AdminAnnotateUnfreezeRes, error) {
 	return service.Annotate.AdminUnfreeze(ctx, req)
 }
+
+// ListFalseTargets 假目标上报列表
+func (c *cAdmin) ListFalseTargets(ctx context.Context, req *dto.AdminFalseTargetListReq) (*dto.AdminFalseTargetListRes, error) {
+	return service.FalseTarget.AdminList(ctx, req)
+}
+
+// FalseTargetImage 假目标裁剪图预览（直写响应体）
+func (c *cAdmin) FalseTargetImage(ctx context.Context, req *dto.AdminFalseTargetImageReq) (*dto.AdminFalseTargetImageRes, error) {
+	path, err := service.FalseTarget.ImageFile(ctx, req.Id)
+	if err != nil {
+		return nil, err
+	}
+	r := ghttp.RequestFromCtx(ctx)
+	r.Response.ServeFile(path)
+	return &dto.AdminFalseTargetImageRes{}, nil
+}
+
+// ReviewFalseTargets 审核假目标上报（通过=入负样本库；拒绝=删文件）
+func (c *cAdmin) ReviewFalseTargets(ctx context.Context, req *dto.AdminFalseTargetReviewReq) (*dto.AdminFalseTargetReviewRes, error) {
+	return service.FalseTarget.AdminReview(ctx, req)
+}

server/biz/controller/false_target.go

@@ -0,0 +1,18 @@
+package controller
+
+import (
+	"context"
+
+	"observer-server/biz/model/dto"
+	"observer-server/biz/service"
+)
+
+// cFalseTarget 假目标上报接口（登录态，手机号取自 token）
+type cFalseTarget struct{}
+
+var FalseTarget = &cFalseTarget{}
+
+// Report 上报假目标（multipart：误报框裁剪图 + 检测框快照）
+func (c *cFalseTarget) Report(ctx context.Context, req *dto.FalseTargetReportReq) (*dto.FalseTargetReportRes, error) {
+	return service.FalseTarget.AppReport(ctx, req)
+}

server/biz/dao/false_target_report.go

@@ -0,0 +1,99 @@
+package dao
+
+import (
+	"context"
+
+	"github.com/gogf/gf/v2/database/gdb"
+	"github.com/gogf/gf/v2/frame/g"
+	"github.com/gogf/gf/v2/os/gtime"
+
+	"observer-server/biz/consts"
+	"observer-server/biz/model/entity"
+)
+
+// FalseTargetReport 假目标上报表 DAO（技术设计.md「假目标上报」）。
+type falseTargetReportDao struct{}
+
+var FalseTargetReport = &falseTargetReportDao{}
+
+func init() {
+	ctx := context.Background()
+	_, err := g.DB().Exec(ctx, `CREATE TABLE IF NOT EXISTS false_target_report (
+  id          INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+  phone_num   TEXT NOT NULL,
+  file        TEXT NOT NULL,
+  labels_json TEXT NOT NULL DEFAULT '',
+  species     TEXT NOT NULL DEFAULT '',
+  status      TEXT NOT NULL DEFAULT 'pending',  -- pending/approved（拒绝即删记录，无 rejected 存量）
+  created_at  TEXT NOT NULL,
+  reviewed_at TEXT
+)`)
+	if err != nil {
+		panic(err)
+	}
+}
+
+// Insert 插入上报记录并返回自增 id
+func (d *falseTargetReportDao) Insert(ctx context.Context, m *entity.FalseTargetReport) (int64, error) {
+	res, err := g.DB().Model(consts.TableFalseTargetReport).Ctx(ctx).Data(g.Map{
+		"phone_num":   m.PhoneNum,
+		"file":        m.File,
+		"labels_json": m.LabelsJson,
+		"species":     m.Species,
+		"status":      m.Status,
+		"created_at":  m.CreatedAt,
+	}).Insert()
+	if err != nil {
+		return 0, err
+	}
+	return res.LastInsertId()
+}
+
+// CountTodayByPhone 某用户当日（自然日）上报条数（日限额判定）
+func (d *falseTargetReportDao) CountTodayByPhone(ctx context.Context, phone string, dayStart *gtime.Time) (int, error) {
+	return g.DB().Model(consts.TableFalseTargetReport).Ctx(ctx).
+		Where("phone_num", phone).
+		WhereGTE("created_at", dayStart).
+		Count()
+}
+
+// PageByFilter 管理端分页（phoneNum 精确过滤、status 过滤，按上报时间倒序）
+func (d *falseTargetReportDao) PageByFilter(ctx context.Context, phone, status string, page, size int) ([]*entity.FalseTargetReport, int64, error) {
+	base := func() *gdb.Model {
+		m := g.DB().Model(consts.TableFalseTargetReport).Ctx(ctx)
+		if phone != "" {
+			m = m.Where("phone_num", phone)
+		}
+		if status != "" {
+			m = m.Where("status", status)
+		}
+		return m
+	}
+	total, err := base().Count()
+	if err != nil {
+		return nil, 0, err
+	}
+	var list []*entity.FalseTargetReport
+	err = base().OrderDesc("id").Limit((page-1)*size, size).Scan(&list)
+	return list, int64(total), err
+}
+
+// GetByIds 按 id 批量取（审核前校验）
+func (d *falseTargetReportDao) GetByIds(ctx context.Context, ids []int64) ([]*entity.FalseTargetReport, error) {
+	var list []*entity.FalseTargetReport
+	err := g.DB().Model(consts.TableFalseTargetReport).Ctx(ctx).WhereIn("id", ids).Scan(&list)
+	return list, err
+}
+
+// SetStatus 审核通过落状态（仅 pending 可迁转，重复审核由调用方先查后写保证幂等）
+func (d *falseTargetReportDao) SetStatus(ctx context.Context, id int64, status string, reviewedAt *gtime.Time) error {
+	_, err := g.DB().Model(consts.TableFalseTargetReport).Ctx(ctx).Where("id", id).
+		Data(g.Map{"status": status, "reviewed_at": reviewedAt}).Update()
+	return err
+}
+
+// DeleteByIds 删除记录（拒绝即删：记录与文件同删，不留 rejected 存量）
+func (d *falseTargetReportDao) DeleteByIds(ctx context.Context, ids []int64) error {
+	_, err := g.DB().Model(consts.TableFalseTargetReport).Ctx(ctx).WhereIn("id", ids).Delete()
+	return err
+}

server/biz/model/dto/false_target.go

@@ -0,0 +1,95 @@
+package dto
+
+import (
+	"github.com/gogf/gf/v2/frame/g"
+	"github.com/gogf/gf/v2/net/ghttp"
+	"github.com/gogf/gf/v2/os/gtime"
+)
+
+// 假目标上报（技术设计.md「假目标上报」）：App 识别端误报一键回流负样本库。
+// 合规：客户端 jpg 重编码剥离全部元数据，首用单独同意由 App 承担。
+
+// ---------- App ----------
+
+// FalseTargetReportReq 上报假目标（multipart）：file = 上报瞬间的分析帧整图
+// （与喂给 YOLO 的帧同源同尺寸，jpg q85 重编码），detections = 当前全部检测框
+// 快照 JSON（[{label,class,score,model,cx,cy,w,h}]，归一化坐标，供审核参考）。
+type FalseTargetReportReq struct {
+	g.Meta     `path:"/feedback/false-target" method:"post" summary:"上报假目标" tags:"客户端" mime:"multipart/form-data"`
+	File       *ghttp.UploadFile `json:"file"       v:"required" dc:"分析帧整图(jpg,与推理帧同尺寸)"`
+	Detections string            `json:"detections" dc:"检测框快照JSON数组,空=上报时无框"`
+	SourceW    int               `json:"sourceW"    v:"min:0" dc:"分析帧宽"`
+	SourceH    int               `json:"sourceH"    v:"min:0" dc:"分析帧高"`
+}
+
+type FalseTargetReportRes struct {
+	Id int64 `json:"id"`
+}
+
+// ---------- 管理端 ----------
+
+// AdminFalseTargetListReq 上报分页列表
+type AdminFalseTargetListReq struct {
+	g.Meta   `path:"/false-targets" method:"get" summary:"假目标上报列表" tags:"管理端"`
+	PhoneNum string `json:"phoneNum" v:"length:0,20" dc:"手机号精确过滤"`
+	Status   string `json:"status"   v:"in:,pending,approved" dc:"状态过滤,空=全部"`
+	Page     int    `json:"page"     v:"integer|min:1"         dc:"页码,默认 1"`
+	Size     int    `json:"size"     v:"integer|min:1|max:100" dc:"每页条数,默认 20"`
+}
+
+// FalseTargetBox 检测框快照（归一化坐标相对原分析帧）
+type FalseTargetBox struct {
+	Label string  `json:"label"`
+	Class int     `json:"class"`
+	Score float64 `json:"score"`
+	Model string  `json:"model"`
+	Cx    float64 `json:"cx"`
+	Cy    float64 `json:"cy"`
+	W     float64 `json:"w"`
+	H     float64 `json:"h"`
+}
+
+// FalseTargetSnapshot labels_json 序列化结构：框快照 + 原分析帧尺寸
+type FalseTargetSnapshot struct {
+	SourceW int               `json:"sourceW"`
+	SourceH int               `json:"sourceH"`
+	Boxes   []*FalseTargetBox `json:"boxes"`
+}
+
+// AdminFalseTargetItem 上报条目（附裁剪图预览地址与检测框快照）
+type AdminFalseTargetItem struct {
+	Id         int64             `json:"id"`
+	PhoneNum   string            `json:"phoneNum"`
+	Species    string            `json:"species"`
+	Status     string            `json:"status"`
+	ImageUrl   string            `json:"imageUrl"`
+	Boxes      []*FalseTargetBox `json:"boxes"`
+	SourceW    int               `json:"sourceW"`
+	SourceH    int               `json:"sourceH"`
+	CreatedAt  *gtime.Time       `json:"createdAt"`
+	ReviewedAt *gtime.Time       `json:"reviewedAt"`
+}
+
+type AdminFalseTargetListRes struct {
+	Total int64                   `json:"total"`
+	List  []*AdminFalseTargetItem `json:"list"`
+}
+
+// AdminFalseTargetImageReq 裁剪图预览（静态字节流）
+type AdminFalseTargetImageReq struct {
+	g.Meta `path:"/false-targets/image" method:"get" summary:"假目标裁剪图" tags:"管理端"`
+	Id     int64 `json:"id" v:"required|min:1" dc:"上报 id"`
+}
+
+type AdminFalseTargetImageRes struct{}
+
+// AdminFalseTargetReviewReq 审核：通过 = 迁移入负样本库当背景图；拒绝 = 删文件
+type AdminFalseTargetReviewReq struct {
+	g.Meta  `path:"/false-targets/review" method:"post" summary:"审核假目标上报" tags:"管理端"`
+	Ids     []int64 `json:"ids"     v:"required|min-length:1" dc:"上报 id 列表"`
+	Approve bool    `json:"approve" dc:"true=通过 false=拒绝"`
+}
+
+type AdminFalseTargetReviewRes struct {
+	Affected int64 `json:"affected"` // 实际审核条数（过滤掉不存在/非 pending）
+}

server/biz/model/entity/false_target_report.go

@@ -0,0 +1,16 @@
+package entity
+
+import "github.com/gogf/gf/v2/os/gtime"
+
+// FalseTargetReport 假目标上报（技术设计.md「假目标上报」）：App 识别端误报一键回流，
+// 客户端仅上传误报框裁剪图（剥离元数据）；管理端审核通过后迁移入负样本库当背景图训练。
+type FalseTargetReport struct {
+	Id         int64       `json:"id"         orm:"id"         description:"自增主键"`
+	PhoneNum   string      `json:"phoneNum"   orm:"phone_num"  description:"上报用户手机号"`
+	File       string      `json:"file"       orm:"file"       description:"裁剪图文件名(uuid.jpg)"`
+	LabelsJson string      `json:"labelsJson" orm:"labels_json" description:"检测框快照(label/class/score/归一化xywh)"`
+	Species    string      `json:"species"    orm:"species"    description:"上报时来源模型名(=数据集名)"`
+	Status     string      `json:"status"     orm:"status"     description:"pending|approved"`
+	CreatedAt  *gtime.Time `json:"createdAt"  orm:"created_at" description:"上报时间"`
+	ReviewedAt *gtime.Time `json:"reviewedAt" orm:"reviewed_at" description:"审核时间"`
+}

server/biz/service/false_target.go

@@ -0,0 +1,284 @@
+package service
+
+import (
+	"context"
+	"encoding/json"
+	"fmt"
+	"image"
+	_ "image/jpeg"
+	"os"
+	"path/filepath"
+	"strings"
+
+	"github.com/gogf/gf/v2/errors/gerror"
+	"github.com/gogf/gf/v2/frame/g"
+	"github.com/gogf/gf/v2/net/ghttp"
+	"github.com/gogf/gf/v2/os/gtime"
+
+	"observer-server/biz/consts"
+	"observer-server/biz/dao"
+	"observer-server/biz/model/dto"
+	"observer-server/biz/model/entity"
+	"observer-server/common"
+)
+
+// falseTargetService 假目标上报（技术设计.md「假目标上报」）：App 识别端误报一键回流，
+// 客户端仅上传误报框裁剪图（jpg 重编码已剥离全部元数据，最小必要）；管理端审核通过
+// 迁移入负样本库当背景图训练，拒绝删文件。不变式：pending/approved 记录 ⟺ 文件存在。
+type falseTargetService struct{}
+
+var FalseTarget = &falseTargetService{}
+
+// falseTargetMaxBytes 裁剪图上限（客户端按框 ±15% 裁剪、jpg q85，远小于该值）
+const falseTargetMaxBytes = 8 << 20
+
+// ---------- App ----------
+
+// AppReport 上报假目标：校验图片 → UUID 命名落盘待审目录 → Serial 内查日限额 + 插记录
+// （入库失败删已落盘文件，保证记录存在 ⟺ 文件存在）
+func (s *falseTargetService) AppReport(ctx context.Context, req *dto.FalseTargetReportReq) (*dto.FalseTargetReportRes, error) {
+	phone := common.PhoneFromCtx(ctx)
+	if req.File == nil {
+		return nil, gerror.New("缺少图片文件")
+	}
+	ext := strings.ToLower(filepath.Ext(req.File.Filename))
+	if ext != ".jpg" && ext != ".jpeg" {
+		return nil, gerror.New("仅支持 jpg 图片")
+	}
+	if req.File.Size > falseTargetMaxBytes {
+		return nil, gerror.New("图片过大")
+	}
+	f, err := req.File.Open()
+	if err != nil {
+		return nil, gerror.Wrap(err, "读取上传文件失败")
+	}
+	_, _, err = image.DecodeConfig(f)
+	_ = f.Close()
+	if err != nil {
+		return nil, gerror.New("图片内容无效")
+	}
+	// 检测框快照：仅作审核参考的元数据，解析失败/坐标非法的框直接丢弃，
+	// 不阻断图片上报（主体是画面本身）
+	var allBoxes []*dto.FalseTargetBox
+	if strings.TrimSpace(req.Detections) != "" {
+		_ = json.Unmarshal([]byte(req.Detections), &allBoxes)
+	}
+	boxes := make([]*dto.FalseTargetBox, 0, len(allBoxes))
+	for _, b := range allBoxes {
+		if b == nil || b.Cx < 0 || b.Cy < 0 || b.W <= 0 || b.H <= 0 || b.Cx > 1 || b.Cy > 1 {
+			continue
+		}
+		boxes = append(boxes, b)
+	}
+
+	if err := os.MkdirAll(common.FalseTargetsDir(ctx), 0o755); err != nil {
+		return nil, gerror.Wrap(err, "创建上报目录失败")
+	}
+	name := common.UuidV4() + ".jpg"
+	if err := saveUploadAs(req.File, common.FalseTargetsDir(ctx), name); err != nil {
+		return nil, gerror.Wrap(err, "图片保存失败")
+	}
+	snapshot, err := json.Marshal(dto.FalseTargetSnapshot{
+		SourceW: req.SourceW,
+		SourceH: req.SourceH,
+		Boxes:   boxes,
+	})
+	if err != nil {
+		_ = os.Remove(filepath.Join(common.FalseTargetsDir(ctx), name))
+		return nil, gerror.Wrap(err, "快照序列化失败")
+	}
+	// 来源模型（=数据集名）：快照内去重后逗号拼接（多模型并行推理时可能多个）
+	modelSet := map[string]bool{}
+	models := make([]string, 0, len(boxes))
+	for _, b := range boxes {
+		if b.Model != "" && !modelSet[b.Model] {
+			modelSet[b.Model] = true
+			models = append(models, b.Model)
+		}
+	}
+	now := gtime.Now()
+	dayStart := gtime.New(now.Format("Y-m-d") + " 00:00:00")
+	var id int64
+	err = common.Serial().Submit(ctx, func() error {
+		cnt, err := dao.FalseTargetReport.CountTodayByPhone(ctx, phone, dayStart)
+		if err != nil {
+			return err
+		}
+		if cnt >= consts.FalseTargetDailyLimit {
+			return gerror.Newf("今日上报已达上限（%d 条/天）", consts.FalseTargetDailyLimit)
+		}
+		id, err = dao.FalseTargetReport.Insert(ctx, &entity.FalseTargetReport{
+			PhoneNum:   phone,
+			File:       name,
+			LabelsJson: string(snapshot),
+			Species:    strings.Join(models, ","),
+			Status:     consts.FalseTargetPending,
+			CreatedAt:  now,
+		})
+		return err
+	})
+	if err != nil {
+		_ = os.Remove(filepath.Join(common.FalseTargetsDir(ctx), name))
+		return nil, err
+	}
+	return &dto.FalseTargetReportRes{Id: id}, nil
+}
+
+// saveUploadAs 上传文件落盘为指定文件名（f.Save 随原文件名，先暂存再改名）
+func saveUploadAs(f *ghttp.UploadFile, dir, name string) error {
+	tmp, err := f.Save(dir)
+	if err != nil {
+		return err
+	}
+	if tmp == name {
+		return nil
+	}
+	if err := os.Rename(filepath.Join(dir, tmp), filepath.Join(dir, name)); err != nil {
+		_ = os.Remove(filepath.Join(dir, tmp))
+		return err
+	}
+	return nil
+}
+
+// ---------- 管理端 ----------
+
+// AdminList 上报分页（附裁剪图预览地址 + 检测框快照解码）
+func (s *falseTargetService) AdminList(ctx context.Context, req *dto.AdminFalseTargetListReq) (*dto.AdminFalseTargetListRes, error) {
+	page, size := common.NormalizePage(req.Page, req.Size)
+	list, total, err := dao.FalseTargetReport.PageByFilter(ctx, req.PhoneNum, req.Status, page, size)
+	if err != nil {
+		return nil, err
+	}
+	res := &dto.AdminFalseTargetListRes{Total: total, List: make([]*dto.AdminFalseTargetItem, 0, len(list))}
+	for _, r := range list {
+		item := &dto.AdminFalseTargetItem{
+			Id:         r.Id,
+			PhoneNum:   r.PhoneNum,
+			Species:    r.Species,
+			Status:     r.Status,
+			ImageUrl:   fmt.Sprintf("/api/v1/admin/false-targets/image?id=%d", r.Id),
+			CreatedAt:  r.CreatedAt,
+			ReviewedAt: r.ReviewedAt,
+		}
+		if r.LabelsJson != "" {
+			var snap dto.FalseTargetSnapshot
+			if json.Unmarshal([]byte(r.LabelsJson), &snap) == nil {
+				item.Boxes = snap.Boxes
+				item.SourceW = snap.SourceW
+				item.SourceH = snap.SourceH
+			}
+		}
+		res.List = append(res.List, item)
+	}
+	return res, nil
+}
+
+// ImageFile 上报画面路径（controller 直写响应体；pending/approved 记录文件必然存在）
+func (s *falseTargetService) ImageFile(ctx context.Context, id int64) (string, error) {
+	reports, err := dao.FalseTargetReport.GetByIds(ctx, []int64{id})
+	if err != nil {
+		return "", err
+	}
+	if len(reports) == 0 {
+		return "", gerror.New("上报记录不存在")
+	}
+	path := filepath.Join(common.FalseTargetsDir(ctx), reports[0].File)
+	if _, err := os.Stat(path); err != nil {
+		return "", gerror.New("图片文件不存在")
+	}
+	return path, nil
+}
+
+// AdminReview 审核：通过 = 裁剪图迁移入负样本库（__negative__，背景图训练）；
+// 拒绝 = 删文件。仅 pending 可审（重复审核跳过）。Serial + 逐条迁移，
+// 入库失败把已迁移文件迁回待审目录（回滚），保持记录存在 ⟺ 文件存在不变式。
+func (s *falseTargetService) AdminReview(ctx context.Context, req *dto.AdminFalseTargetReviewReq) (*dto.AdminFalseTargetReviewRes, error) {
+	res := &dto.AdminFalseTargetReviewRes{}
+	reports, err := dao.FalseTargetReport.GetByIds(ctx, req.Ids)
+	if err != nil {
+		return nil, err
+	}
+	pending := make([]*entity.FalseTargetReport, 0, len(reports))
+	for _, r := range reports {
+		if r.Status == consts.FalseTargetPending {
+			pending = append(pending, r)
+		}
+	}
+	if len(pending) == 0 {
+		return res, nil
+	}
+	now := gtime.Now()
+	// 负样本库懒创建内部走 Serial，须在本 Serial 块外先行调用（防串行队列嵌套等待死锁）
+	var lib *entity.Dataset
+	if req.Approve {
+		lib, err = Dataset.ensureNegativeLibrary(ctx)
+		if err != nil {
+			return nil, err
+		}
+	}
+	err = common.Serial().Submit(ctx, func() error {
+		fromDir := common.FalseTargetsDir(ctx)
+		moved := make([]string, 0, len(pending)) // 已迁出文件名（失败回迁）
+		toDir := ""
+		if req.Approve {
+			toDir = common.DatasetImagesDir(ctx, consts.NegativeDatasetName)
+			if err := os.MkdirAll(toDir, 0o755); err != nil {
+				return gerror.Wrap(err, "创建负样本库目录失败")
+			}
+		}
+		for _, r := range pending {
+			if req.Approve {
+				name := r.File
+				if _, err := os.Stat(filepath.Join(toDir, name)); err == nil {
+					// 极端重名兜底：换新 uuid
+					name = common.UuidV4() + ".jpg"
+				}
+				if err := os.Rename(filepath.Join(fromDir, r.File), filepath.Join(toDir, name)); err != nil {
+					s.rollbackMoves(ctx, fromDir, toDir, moved)
+					return gerror.Wrap(err, "迁移图片失败")
+				}
+				moved = append(moved, r.File)
+				if _, err := dao.DatasetImage.Insert(ctx, &entity.DatasetImage{
+					DatasetId: lib.Id,
+					Filename:  name,
+					Source:    "manual",
+					CreatedAt: now,
+				}); err != nil {
+					s.rollbackMoves(ctx, fromDir, toDir, moved)
+					return err
+				}
+			}
+			if req.Approve {
+				if err := dao.FalseTargetReport.SetStatus(ctx, r.Id, consts.FalseTargetApproved, now); err != nil {
+					s.rollbackMoves(ctx, fromDir, toDir, moved)
+					return err
+				}
+			} else {
+				// 拒绝 = 记录与文件同删（无 rejected 存量状态）
+				if err := dao.FalseTargetReport.DeleteByIds(ctx, []int64{r.Id}); err != nil {
+					s.rollbackMoves(ctx, fromDir, toDir, moved)
+					return err
+				}
+				_ = os.Remove(filepath.Join(fromDir, r.File))
+			}
+			res.Affected++
+		}
+		if req.Approve && res.Affected > 0 {
+			return dao.Dataset.UpdateCounters(ctx, lib.Id, res.Affected, -1, "")
+		}
+		return nil
+	})
+	if err != nil {
+		return nil, err
+	}
+	return res, nil
+}
+
+// rollbackMoves 审核中途失败：已迁移入负样本库的文件迁回待审目录
+func (s *falseTargetService) rollbackMoves(ctx context.Context, fromDir, toDir string, moved []string) {
+	for _, name := range moved {
+		if err := os.Rename(filepath.Join(toDir, name), filepath.Join(fromDir, name)); err != nil {
+			g.Log().Errorf(ctx, "假目标审核回滚迁回失败: %s: %+v", name, err)
+		}
+	}
+}

server/common/workspace.go

@@ -27,6 +27,11 @@ func DatasetImagesDir(ctx context.Context, datasetName string) string {
 	return filepath.Join(DatasetDir(ctx), "datasets", datasetName)
 }
 
+// FalseTargetsDir 假目标上报待审裁剪图目录（审核通过迁移入负样本库图片目录）
+func FalseTargetsDir(ctx context.Context) string {
+	return filepath.Join(DatasetDir(ctx), "false_targets")
+}
+
 // TrainingModelPath 当前生效模型文件路径（modelName 为模型文件基名 = 数据集文件名前缀，
 // 空则回退数据集名——见 service.modelFileName；训练成功即从训练机直写，客户端固定下载）
 func TrainingModelPath(ctx context.Context, modelName string) string {

server/main.go

@@ -41,7 +41,7 @@ func main() {
 	})
 	s.Group("/api/v1", func(group *ghttp.RouterGroup) {
 		group.Middleware(common.UnifiedResponse, common.AuthRequired)
-		common.BindController(group, controller.Order, controller.License, controller.ModelCatalog, controller.Annotate)
+		common.BindController(group, controller.Order, controller.License, controller.ModelCatalog, controller.Annotate, controller.FalseTarget)
 	})
 	// 支付回调组：不做统一包装，按渠道应答格式直接返回（微信 SUCCESS/FAIL JSON、支付宝 success/failure 文本）
 	s.Group("/api/v1/payment", func(group *ghttp.RouterGroup) {

server/技术设计.md

@@ -445,6 +445,34 @@ training:
 - 性能：N 模型并行推理墙钟 ≈ 单模型 1.2~1.5 倍（多核并行）；用户按需下载控制 N；帧率不足时可降采样
 - 版本比较规则同 APK（数字段比较，m 前缀剥离后按 x.y.z）
 
+## 假目标上报（部署反馈负样本回流，2026-09-08）
+
+**定位**：识别端误报 = 模型真实混淆边界，是负样本中价值最高的「难负样本」；一键上报把真实拍摄分布的误报回流进负样本库，与 AI 生成数据管线互补（误报为稀疏信号，做补充不做替代）。
+
+**DDL**：
+
+```sql
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS false_target_report (
+  id          INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+  phone_num   TEXT NOT NULL,
+  file        TEXT NOT NULL,                 -- uuid.jpg（分析帧整图，与推理帧同源同尺寸）
+  labels_json TEXT NOT NULL DEFAULT '',      -- 快照 {sourceW,sourceH,boxes:[{label,class,score,model,cx,cy,w,h}]}
+  species     TEXT NOT NULL DEFAULT '',      -- 来源模型名去重逗号拼接（= 数据集名，可多个）
+  status      TEXT NOT NULL DEFAULT 'pending',  -- pending/approved（拒绝即删记录与文件，无 rejected 存量）
+  created_at  TEXT NOT NULL,
+  reviewed_at TEXT
+);
+```
+
+**数据流**：App 一键上报，无选择步骤——按一次快照帧（**与喂给 YOLO 的帧同源同尺寸**，保证所见即所传）+ 当前全部检测框快照（`detections` JSON：label/class/score/model/归一化 xywh，非法框服务端直接丢弃不拦上报）→ 单独同意（首次）→ isolate 内**整帧 jpg q85 重编码**（天然剥离 EXIF/GPS 等全部元数据）→ multipart 上传 → 服务端落 `datasetDir/false_targets/<uuid>.jpg` + 记录 pending（Serial 内查日限额，每用户每日 50 条）→ 管理端「数据训练 → 假目标上报」tab 审核：**通过 = 文件迁移入 `datasets/__negative__/`（os.Rename 同盘直迁）+ dataset_image 入库（source=manual，负样本库无标注/审核流程）+ image_count++**；**拒绝 = 记录与文件同删（无 rejected 状态）**。保证「记录存在 ⟺ 文件存在」不变式（入库失败回滚删文件）。整帧入负样本库的误判风险（画面中真目标未检出却被当背景）由人工审核借助检测框快照把关。
+
+**合规三约束**（PIPL + 单独同意）：
+1. **客户端重编码 jpg** 剥离全部元数据（GPS/设备信息），服务端不接收原始帧
+2. App 首次使用**单独同意弹窗**（写明收集内容/用途/可拒绝且拒绝不影响识别/删除渠道），本地记录同意标记；用户协议含「反馈图授权用于模型训练」条款
+3. 功能完全可选，不挂任何奖励（避免为利益灌水），服务端另有每用户每日 50 条限额兜底
+
+**训练用法**：审核通过图入负样本库（`__negative__`，固定保留名），`prepare_yolo` 打包时统一混入全部物种数据集当背景图（无标注），压制同类误报。误报裁剪块含「像目标但不是」的纹理，正是背景图最需要的难例。
+
 ## 待办/风险
 
 - 微信支付需商户号（APP 支付权限）、APIv3 密钥与平台证书；支付宝需商户应用与密钥 —— 当前均未配置，接口按真实 SDK 契约实现，配置走 `config.yml` 占位

server_admin/src/views/Datasets.vue

@@ -4,6 +4,7 @@ import { ElMessage, ElMessageBox } from 'element-plus'
 import { EditPen, Loading, Picture, Plus, VideoPlay } from '@element-plus/icons-vue'
 import { useRouter } from 'vue-router'
 import request from '../api/request'
+import FalseTargets from './FalseTargets.vue'
 
 const router = useRouter()
 const loading = ref(false)
@@ -45,9 +46,22 @@ const trainingIds = reactive(new Set()) // 训练发起中的数据集 id（请
 // ---------- 负样本库（技术设计.md「负样本库」）：source=negative 特殊数据集，
 // 统一背景样本训练打包时混入全部物种数据集；图片无标注/审核流程，仅上传/删除 ----------
 
-const pageTab = ref('datasets') // datasets 数据集卡片 | negatives 负样本库
+const pageTab = ref('datasets') // datasets 数据集卡片 | negatives 负样本库 | falseTargets 假目标上报
 const negLib = ref(null) // 负样本库数据集记录 {id, name, imageCount}
 const negList = ref([]) // 图片列表 [{id, filename, url}]
+
+// ---------- 假目标上报 tab（2026-09-08）：审核列表内嵌 FalseTargets 组件，radio 带待审数 ----------
+const ftRef = ref(null)
+const ftPendingCount = ref(0)
+
+function loadFtPendingCount() {
+  request
+    .get('/false-targets', { params: { status: 'pending', page: 1, size: 1 } })
+    .then((data) => {
+      ftPendingCount.value = data.total || 0
+    })
+    .catch(() => {})
+}
 const negLoading = ref(false)
 const negSelected = ref(new Set()) // 勾选的图片 id
 // 分页与详情页同款（客户端分页；每页条数 localStorage 持久化）
@@ -114,6 +128,9 @@ function switchTab(tab) {
   pageTab.value = tab
   if (tab === 'negatives') {
     loadNegatives().then(loadNegGenTask)
+  } else if (tab === 'falseTargets') {
+    loadFtPendingCount()
+    ftRef.value?.load()
   }
 }
 
@@ -559,6 +576,7 @@ function cancelTrain(row, t) {
 let trainPoll = null
 onMounted(() => {
   load()
+  loadFtPendingCount()
   trainPoll = setInterval(() => {
     if (list.value.some((r) => trList(r).some((t) => t.status === 'running'))) load()
   }, 10000)
@@ -572,12 +590,13 @@ onBeforeUnmount(() => {
 
 <template>
   <el-card shadow="never">
-    <!-- 训练数据双 tab（2026-09-07）：数据集 = 物种数据集卡片；负样本 = 统一背景样本库
-         （无标注，训练打包时自动混入全部数据集） -->
+    <!-- 训练数据三 tab：数据集 = 物种数据集卡片；负样本 = 统一背景样本库
+         （无标注，训练打包时自动混入全部数据集）；假目标上报 = App 误报回流待审 -->
     <div class="page-tabs">
       <el-radio-group :model-value="pageTab" size="small" @update:model-value="switchTab">
         <el-radio-button value="datasets">数据集</el-radio-button>
         <el-radio-button value="negatives">负样本{{ negLib ? ` ${negLib.imageCount}` : '' }}</el-radio-button>
+        <el-radio-button value="falseTargets">假目标上报{{ ftPendingCount ? ` ${ftPendingCount}` : '' }}</el-radio-button>
       </el-radio-group>
     </div>
 
@@ -681,7 +700,7 @@ onBeforeUnmount(() => {
     </template>
 
     <!-- 负样本 tab：与数据集详情页同款卡片网格（点击放大/多选删除/同款分页）；仅 AI 生成，无本地上传 -->
-    <template v-else>
+    <template v-else-if="pageTab === 'negatives'">
       <div class="toolbar">
         <div class="neg-tip">
           负样本 = 不含目标动物的背景图（内置场景池 AI 生成 + 真实随手拍）。训练打包时统一混入全部物种数据集
@@ -738,6 +757,9 @@ onBeforeUnmount(() => {
       />
     </template>
 
+    <!-- 假目标上报 tab：审核通过迁移入负样本库当背景图；列表/审核在 FalseTargets 组件 -->
+    <FalseTargets v-if="pageTab === 'falseTargets'" ref="ftRef" />
+
     <!-- 负样本批量生成：内置场景池 + RF-DETR 空检自动剔除，进度在负样本 tab 内展示 -->
     <el-dialog v-model="negGenVisible" title="AI 生成负样本" width="min(480px, 94vw)">
       <el-form label-width="90px">

server_admin/src/views/FalseTargets.vue

@@ -0,0 +1,158 @@
+<script setup>
+import { onMounted, reactive, ref } from 'vue'
+import { ElMessage, ElMessageBox } from 'element-plus'
+import request from '../api/request'
+
+// 假目标上报审核（数据训练页第三个 tab）：App 识别端误报一键回流（整帧 + 检测框快照）；
+// 通过 = 整图迁移入负样本库当背景图训练；拒绝 = 删文件。
+// defineExpose(load) 供父页 tab 切换时刷新与待审数统计
+
+const filter = reactive({
+  phoneNum: '',
+  status: 'pending',
+})
+
+const loading = ref(false)
+const list = ref([])
+const total = ref(0)
+const page = ref(1)
+const size = ref(20)
+
+const statusMap = {
+  pending: { text: '待审核', type: 'warning' },
+  approved: { text: '已通过', type: 'success' },
+}
+
+// <img> 无法带自定义请求头，token 以 query 参数携带（与 Datasets.vue 同约定）
+function imgUrl(row) {
+  const u = `/api/v1/admin/false-targets/image?id=${row.id}`
+  return `${location.origin}${u}&token=${encodeURIComponent(localStorage.getItem('adminToken') || '')}`
+}
+
+function boxText(row) {
+  if (!row.boxes || row.boxes.length === 0) return '-'
+  return row.boxes
+    .map((b) => `${b.label || (b.class === 0 ? '目标' : '疑似')} ${(b.score * 100).toFixed(0)}%`)
+    .join(' / ')
+}
+
+function load() {
+  loading.value = true
+  const params = { page: page.value, size: size.value }
+  if (filter.phoneNum) params.phoneNum = filter.phoneNum
+  if (filter.status) params.status = filter.status
+  request
+    .get('/false-targets', { params })
+    .then((data) => {
+      list.value = data.list || []
+      total.value = data.total || 0
+    })
+    .finally(() => {
+      loading.value = false
+    })
+}
+
+function search() {
+  page.value = 1
+  load()
+}
+
+function reset() {
+  filter.phoneNum = ''
+  filter.status = ''
+  search()
+}
+
+function review(row, approve) {
+  const tip = approve
+    ? '通过后该图将迁入负样本库参与训练，确认通过？'
+    : '拒绝后该上报记录及图片将被删除，确认拒绝？'
+  ElMessageBox.confirm(tip, '审核确认', { type: 'warning' })
+    .then(() =>
+      request.post('/false-targets/review', { ids: [row.id], approve }).then(() => {
+        ElMessage.success(approve ? '已通过，图片已入负样本库' : '已拒绝')
+        load()
+      }),
+    )
+    .catch(() => {})
+}
+
+onMounted(load)
+
+defineExpose({ load })
+</script>
+
+<template>
+  <div>
+    <el-form :model="filter" inline @submit.prevent="search">
+      <el-form-item label="手机号">
+        <el-input v-model="filter.phoneNum" placeholder="精确匹配" clearable style="width: 200px" @keyup.enter="search" />
+      </el-form-item>
+      <el-form-item label="状态">
+        <el-select v-model="filter.status" placeholder="全部" clearable style="width: 120px">
+          <el-option v-for="(v, k) in statusMap" :key="k" :label="v.text" :value="k" />
+        </el-select>
+      </el-form-item>
+      <el-form-item>
+        <el-button type="primary" @click="search">查询</el-button>
+        <el-button @click="reset">重置</el-button>
+      </el-form-item>
+    </el-form>
+
+    <el-table v-loading="loading" :data="list" border stripe>
+      <el-table-column label="上报画面" width="170">
+        <template #default="{ row }">
+          <el-image
+            :src="imgUrl(row)"
+            :preview-src-list="[imgUrl(row)]"
+            preview-teleported
+            fit="cover"
+            style="width: 120px; height: 68px; border-radius: 4px"
+          />
+        </template>
+      </el-table-column>
+      <el-table-column prop="phoneNum" label="上报用户" min-width="130" show-overflow-tooltip />
+      <el-table-column prop="species" label="来源模型" min-width="120" show-overflow-tooltip />
+      <el-table-column label="检测框" min-width="150" show-overflow-tooltip>
+        <template #default="{ row }">{{ boxText(row) }}</template>
+      </el-table-column>
+      <el-table-column label="状态" width="90">
+        <template #default="{ row }">
+          <el-tag :type="(statusMap[row.status] || {}).type || 'info'" size="small">{{ (statusMap[row.status] || {}).text || row.status }}</el-tag>
+        </template>
+      </el-table-column>
+      <el-table-column label="上报时间" width="170">
+        <template #default="{ row }">{{ row.createdAt || '-' }}</template>
+      </el-table-column>
+      <el-table-column label="审核时间" width="170">
+        <template #default="{ row }">{{ row.reviewedAt || '-' }}</template>
+      </el-table-column>
+      <el-table-column label="操作" width="150" fixed="right">
+        <template #default="{ row }">
+          <template v-if="row.status === 'pending'">
+            <el-button type="success" size="small" @click="review(row, true)">通过</el-button>
+            <el-button type="danger" size="small" @click="review(row, false)">拒绝</el-button>
+          </template>
+          <span v-else>-</span>
+        </template>
+      </el-table-column>
+    </el-table>
+
+    <el-pagination
+      class="pager"
+      v-model:current-page="page"
+      v-model:page-size="size"
+      :total="total"
+      :page-sizes="[10, 20, 50, 100]"
+      layout="total, sizes, prev, pager, next"
+      @change="load"
+    />
+  </div>
+</template>
+
+<style scoped>
+.pager {
+  margin-top: 14px;
+  justify-content: flex-end;
+}
+</style>