feat(fam-edge): 赤膊成年人直判爸爸(免费规则) - 用户确认家里只有爸爸会光膀子
用户原话："赤裸的大人都是爸爸，家里没有其他人会赤裸"——加进闭集识别的免费 规则层（跟汤圆/媳妇同级），命中就不用再调用视觉大模型比对参考图，比 auto_id 更快更准。只对成年人生效（判断顺序上幼儿/儿童年龄档在前面，小孩光膀子玩很 正常，不适用这条规则）。 排查历史数据时用这条规则筛出了一个真实误判：video 1092 的一次赤膊出现被 auto_id（NVIDIA 视觉比对）错误识别成"爷爷"，实际是"爸爸"。已用 correct_video_identity 手动纠正（标记 source=manual，受保护不会被以后的自动 识别覆盖回去），描述文字已确认同步更新。 顺带确认了另一批命中同样关键词的历史数据（74 条里有 3 条是"汤圆"光膀子） 是正确的——3 岁小孩光膀子玩正常，是通过幼儿/儿童年龄档规则识别出来的，跟 赤膊无关，不是误判，没有动。 新增 4 个测试：赤膊成年男性直判爸爸且不调用大模型（用会报错的假 person_identifier 验证短路生效）、覆盖各种赤膊近义词表述、赤膊小孩仍然 正确判成汤圆不受影响、没有赤膊关键词时行为不变照常走大模型比对。
This commit is contained in:
ericwyuan
@@ -514,25 +514,38 @@ class VideoProcessor:
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f"events={len(norm_events)}, people={people}, "
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f"with_features={len(uid_features)}, 闭集识别={resolved}")
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# 家里赤膊/赤裸上身的成年人只有爸爸一个（用户原话："赤裸的大人都是爸爸，
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# 家里没有其他人会赤裸"）——命中即免费直判，不用等视觉大模型比对，比
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# auto_id 更快更准（实测已经纠正过一条被 auto_id 误判成爷爷的案例）。
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# 只匹配成年人（外层已经先过滤掉 age_band 是幼儿/儿童的），小孩光膀子玩
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# 很正常，不适用这条规则。
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_SHIRTLESS_KEYWORDS = ('赤裸', '光着上身', '赤膊', '裸体', '光膀子',
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'上身赤裸', '未穿上衣')
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def _resolve_closed_set_identities(self, video_id: int, uid_features: Dict,
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norm_events: List[Dict]) -> Dict[str, tuple]:
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"""闭集人物识别：返回 {uid: (canonical_name, source)}。
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汤圆（幼儿/儿童特征）、媳妇（唯一成年女性）靠 Gemini 已经产出的性别/年龄
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字段直接判断（source='rule'），验证过命中率接近 100%，不需要额外模型调用。
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爷爷/爸爸两个成年男性外观规则/人脸向量都区分不开（验证过），改用视觉大模型
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比对参考图（source='auto_id'），每个 uid 只取本片段内最大 bbox 的一次出现
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判断一次，不逐事件重复调用。
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汤圆（幼儿/儿童特征）、媳妇（唯一成年女性）、赤膊成年人（家里只有爸爸
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会赤膊）靠 Gemini 已经产出的性别/年龄/衣着字段直接判断（source='rule'），
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验证过命中率接近 100%，不需要额外模型调用。爷爷/爸爸两个成年男性穿戴
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整齐时外观规则/人脸向量都区分不开（验证过），改用视觉大模型比对参考图
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（source='auto_id'），每个 uid 只取本片段内最大 bbox 的一次出现判断
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一次，不逐事件重复调用。
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"""
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resolved: Dict[str, tuple] = {}
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for uid, feats in uid_features.items():
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gender = str(feats.get('gender', '') or '').strip()
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age_band = str(feats.get('age_band', '') or '').strip()
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clothing = str(feats.get('clothing', '') or '')
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if age_band in ('幼儿', '儿童'):
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resolved[uid] = ('汤圆', 'rule')
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elif gender == '女':
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resolved[uid] = ('媳妇', 'rule')
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elif gender == '男':
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if any(k in clothing for k in self._SHIRTLESS_KEYWORDS):
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resolved[uid] = ('爸爸', 'rule')
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continue
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crop = self._best_crop_for_uid(video_id, uid, norm_events)
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if crop:
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person = self.person_identifier.classify_adult_male(crop)
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@@ -1,12 +1,36 @@
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from datetime import datetime
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from fam_edge.video_processor import (
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VideoProcessor,
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_parse_event_start_from_filename,
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_parse_event_ts,
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_clean_person,
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)
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class _RaisingPersonIdentifier:
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"""用于验证"命中免费规则就不该再调用大模型比对"——一旦被调用直接报错，
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测试能立刻发现规则短路失败。"""
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def classify_adult_male(self, crop):
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raise AssertionError("命中了免费规则的 uid 不该再走 person_identifier")
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class _FixedPersonIdentifier:
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def __init__(self, name):
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self._name = name
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def classify_adult_male(self, crop):
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return self._name
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def _bare_processor(person_identifier):
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"""跳过 __init__（不需要真的加载 config/建适配器），只测
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_resolve_closed_set_identities 这一个纯逻辑方法。"""
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vp = VideoProcessor.__new__(VideoProcessor)
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vp.person_identifier = person_identifier
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return vp
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def test_parse_filename_pure_digit_format():
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assert _parse_event_start_from_filename(
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"Generic_ONVIF-001-20260820-140416-1787205856321-7.mp4"
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@@ -56,3 +80,42 @@ def test_clean_person_strips_ascii_parens():
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def test_clean_person_no_parens_unchanged():
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assert _clean_person("汤圆") == "汤圆"
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# ----------------------------------------------------------------------
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# 闭集人物识别：赤膊成年人规则（用户原话："赤裸的大人都是爸爸，家里没有
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# 其他人会赤裸"）——命中即免费直判，不调用视觉大模型比对。
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# ----------------------------------------------------------------------
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def test_shirtless_adult_male_resolves_to_dad_without_vlm_call():
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vp = _bare_processor(_RaisingPersonIdentifier())
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resolved = vp._resolve_closed_set_identities(
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1, {"人物A": {"gender": "男", "age_band": "中年", "clothing": "赤膊+深色长裤"}}, [])
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assert resolved == {"人物A": ("爸爸", "rule")}
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def test_shirtless_variants_all_match():
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for phrase in ("光着上身", "赤膊", "裸体", "光膀子", "上身赤裸", "未穿上衣", "深色长裤，赤裸上身"):
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vp = _bare_processor(_RaisingPersonIdentifier())
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||||
resolved = vp._resolve_closed_set_identities(
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||||
1, {"人物A": {"gender": "男", "age_band": "中年", "clothing": phrase}}, [])
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assert resolved.get("人物A") == ("爸爸", "rule"), f"未命中: {phrase}"
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def test_shirtless_child_still_resolves_to_child_not_dad():
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"""核心诉求: 用户的规则明确是"赤裸的大人"，小孩光膀子玩很正常，不适用
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这条规则——幼儿/儿童年龄档要走在赤膊判断前面，不能被误判成爸爸。"""
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vp = _bare_processor(_RaisingPersonIdentifier())
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resolved = vp._resolve_closed_set_identities(
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||||
1, {"人物A": {"gender": "男", "age_band": "幼儿", "clothing": "赤裸上身+深色短裤"}}, [])
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assert resolved == {"人物A": ("汤圆", "rule")}
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def test_clothed_adult_male_still_falls_through_to_vlm(monkeypatch):
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"""核心诉求: 没有赤膊关键词的正常穿戴场景，行为不变——照常走视觉大模型
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比对（这里用假的 _best_crop_for_uid 避免真的需要 norm_events 数据）。"""
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vp = _bare_processor(_FixedPersonIdentifier("爷爷"))
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monkeypatch.setattr(vp, "_best_crop_for_uid", lambda *a, **k: b"fake-jpeg-bytes")
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resolved = vp._resolve_closed_set_identities(
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1, {"人物A": {"gender": "男", "age_band": "中年", "clothing": "蓝色Polo衫"}}, [])
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assert resolved == {"人物A": ("爷爷", "auto_id")}
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