123 lines
7.0 KiB
YAML
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7.0 KiB
YAML
# 视野后端配置
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server:
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address: ":18080"
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openapiPath: "/api.json"
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# 请求体上限（默认 8MB）：APK 上传（管理端下发新版本）可能数百 MB，必须放大
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clientMaxBodySize: "512mb"
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database:
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default:
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type: sqlite
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# SQLite 数据文件(运行时数据,不提交 git)
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link: "sqlite::@file(./data/observer.db)"
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cache:
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# 查询缓存 TTL(秒)
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ttl: 30
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auth:
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# 登录 token 签名密钥（HMAC-SHA256，必填）：换值即全员下线
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secret: "changeme-auth-secret"
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# 登录 token 有效期（秒），默认 30 天
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tokenTtl: 2592000
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admin:
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# 后台管理端静态 token：请求头 X-Admin-Token 必须匹配；为空时管理接口全部拒绝
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token: "Tongli686^*^"
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app:
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# Android APK 上传目录（运行时数据，与 ./data 平级、docker-compose 挂载持久化；
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# 目录下永远只保留最新一个文件 observer-latest.apk，下载地址固定 /download/observer-latest.apk）
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apkDir: "./workspace"
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# 模型训练体系运行时数据根目录（图片/标注/模型/训练产物；与 apkDir 同目录时共用 workspace）
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datasetDir: "./workspace"
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# 图像生成（管理端「AI 生成图片」）：provider 必填项缺失时生成接口返回「图像生成服务未配置」
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imageGen:
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provider: localai # dashscope | localai
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baseUrl: "http://localhost:8080" # localai 必填：训练机 local-ai 地址（/v1/images/generations）
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model: flux2-klein # localai 上加载的模型名；dashscope 用 qwen-image-3.0
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apiKey: "" # dashscope 必填：DashScope API Key
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timeoutSeconds: 600 # 每张生成超时（默认 120；z-image-turbo 首次加载含模型入显存，稳态秒级~分钟级）
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poolSize: 1 # 生成任务并发度（z-image 显存独占，默认 1）
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# 通用提示词模板：{species} 取数据集 gen_species（单值，空回退数据集名）；{count} 为数量词
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# （固定 "1只"，每张仅 1 个目标；原表单数量选择已取消）；{scene}/{action}/{light} 池内随机
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# （scene/action/occlusion 从数据集表 gen_scenes/gen_actions/gen_occlusions 池随机，无 config 兜底）；
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# {tone} 取数据集表 gen_tone（默认深色，白化个体配浅色）；{sizeHint} 按数据集表 gen_heights 站高与
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# 表单距离算出像素占比。物种只写名字不写羽毛细节（细节会把镜头拉近，详见技术设计）。不带拍摄角度
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# 描述（2026-08-28）：角度描述会与目标位置耦合，仰拍使贴地目标沉底、固定俯拍构图单一——
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# 交由模型平视先验自由构图，目标自然落在中部/上部
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promptTemplate: "野外大远景实拍：广角镜头下{scene}，{distanceWord}有且仅有{count}{species}的小小身影{sizeHint}在{action}，{occlusion}，{species}离镜头很远，只是很小的{tone}轮廓，隐约可辨，画面绝大部分是{scene}，没有任何靠近镜头的动物，{light}，写实野外摄影，真实照片质感"
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lights: [清晨柔和阳光, 正午明亮天光, 傍晚金色斜阳, 阴天柔和散射光]
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# 目标尺寸提示（sizeHint）：按「体高 × focalPx ÷ 表单距离」算出目标在图中的像素高与占比，
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# 注入模板 {sizeHint}——把「厘米」换算成「米」再参与投影公式；focalPx = 图高/2 ÷ tan(vfov/2)；
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# 站高取数据集表 gen_heights（创建数据集时 VLM 生成，界面不维护，代码/配置不硬编码）
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assumedVfovDeg: 52 # 镜头垂直视场角(度)，固定为手机默认主摄（2026-08-28 用户定案；
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# 曾随机 [15,90]、曾试超广角 90，均已否决）
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# 训练通道（并发度 1：GPU 独占，同时仅一个 running 任务）：
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# mode=subprocess 训练机与服务器同机；mode=ssh 异机（训练脚本/数据集经 ssh 通道同步）
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training:
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mode: ssh # subprocess | ssh
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ssh:
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# host: "192.168.3.210" # 训练机地址（mode=ssh 必填）
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host: "192.168.3.210"
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user: "root"
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port: 22
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privateKeyPath: "" # 私钥路径与 password 二选一
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password: "123"
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workdir: /opt/pheasant_data # 训练机工作目录（train_server.py / yolov8n.pt 所在）
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venvPython: /opt/pheasant_data/venv/bin/python
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datasetDir: datasets # 训练机数据集根目录（相对 workdir，yolo/<name> 为子目录）
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timeoutMinutes: 240 # 训练超时判死（started_at 起算；实测 100 张约 3 分钟，千图级约 1 小时）
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imgsz: 704 # 训练/导出分辨率（须与 App 端推理输入对齐）
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epochs: 150 # 训练轮数（patience 30 早停，设大可自动停）
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batch: 16 # 批大小（按训练机显存调整）
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device: "0" # GPU 编号（cpu 用 cpu）
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# RF-DETR 预标注服务（管理端标注工作台）：需从服务器可达，未配置时预标注接口返回「标注服务未配置」
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localAi:
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baseUrl: "http://192.168.3.210:18080" # 如 http://127.0.0.1:18080（local-ai 兼容 /v1/detection）
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model: rfdetr-xlarge
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vlmModel: qwen3.8-9b # VLM 藏匿位补检模型（qwen3.8-9b+mmproj 多模态）；与 z-image 显存互斥，两阶段调度
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threshold: 0.08 # 候选置信度阈值（宁多勿漏）
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confConfirmed: 0.2 # 高于此视为确认(class 0)，否则疑似(class 1)
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overlapThreshold: 0.3 # 重叠去重阈值（交叠/较小框面积，NMS 风格；RF-DETR 同目标常输出一大一小两框，minIoU 比 IoU 更能命中）
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inputSize: 700 # 提交前整图等比缩放最长边
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# 标注类别名（写入 data.yaml，随 result.json 存模型 labels）从数据集表取：
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# 第一类 = gen_species（空回退数据集名），第二类 = gen_classes（空回退 class0/class1）
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labelTask:
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# 预标注并发度（逐张调 RF-DETR，缺失或非法时回退默认值）
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poolSize: 4
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# 套餐定价（静态配置，改价 = 改本节点后重启服务；金额单位为分，展示名由 days 派生"N天"）
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plans:
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- id: day
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days: 1
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price_cents: 1000
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- id: week
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days: 7
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price_cents: 5600
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- id: month
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days: 30
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price_cents: 18000
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payment:
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# 回调验签/IO 处理并发度(缺失或非法时回退默认值)
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poolSize: 16
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wechat:
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# 微信支付 APP 支付(APIv3),商户号未配置时接口返回「支付未配置」
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appid: "" # 开放平台 AppID
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mchid: "" # 商户号
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apiV3Key: "" # APIv3 密钥
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serialNo: "" # 商户证书序列号
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privateKey: "" # 商户 API 私钥文件路径(PEM)
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notifyUrl: "" # 回调地址,如 https://api.example.com/api/v1/payment/wechat/notify
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alipay:
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# 支付宝 APP 支付,未配置时接口返回「支付未配置」
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appid: "" # 开放平台 AppID
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privateKey: "" # 应用私钥文件路径(PEM)
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alipayPublicKey: "" # 支付宝公钥文件路径(PEM)
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sellerId: "" # 收款方 PID(回调校验 app_id/seller_id 用)
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notifyUrl: "" # 回调地址,如 https://api.example.com/api/v1/payment/alipay/notify
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