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## 新架构：Oracle 集中计算 + NAS 代理展示 ### Oracle 端 (fam-edge) - 新增 frame_service: ffmpeg 视频抽帧 + VLM 人物定位裁剪头像（磁盘缓存） - 新增 /api/oracle/frame: 按 video_id+ts 抽帧返回 jpeg（带 token） - 新增 /api/oracle/avatar: 按 label 生成人物头像（VLM 定位人物 + 兜底整帧居中） - 新增 person_identifier: 人物身份识别模块 - Gemini 适配器支持 flash/flash-lite 双模型切换，429 自动降级 - frame_service VLM 全模型 429 时进入 10 分钟熔断，避免每次请求白打配额 - 兜底头像不落缓存，配额恢复后自动重试 VLM 精确定位 ### 人物合并硬规则校验（框架级修复） - person_service: LLM 合并结果落库前加硬冲突检测 - 性别冲突 → 绝不合并 - 年龄档跨未成年/成年 → 绝不合并（防止把爷爷/宝宝并进同一人） - oracle_db: upsert_person 入口剥离括号后缀（人物A（别名：人物B） → 人物A），消灭垃圾人物行 - 修复 set_canonical 丢弃 source 参数的 bug（旧代码硬编码 'manual' 导致错误合并被永久固化） - get_events_for_label: 只提取该身份组的特征文本，头像定位更精准 ### NAS 端 (fam-core) - 新增 img_proxy: /api/proxy/frame 和 /api/proxy/avatar 代理 Oracle 图片 - app.py 注册 img_bp 蓝图 - oracle_sync / db_layer / member_manager 同步人物表 ### UI 端 (fam-ui) - 事件时间轴: 每条事件卡片加时间点缩略帧 - 人物管理: 每人卡片加头像（150x150 圆角） - parse_persons: 剥离括号备注，与 Oracle 归一化一致 - 新增 EventItem 组件、Timeline 页改造 - Chat / ServiceStatus 页相应调整 ### 数据库 - scripts/ddl.sql: 同步表结构更新 - Oracle people 表: features_json / display_uid / source 字段完善
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9.7 KiB
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# FAM-Edge 配置文件 (Oracle 端) - 新架构 v2
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# 新架构（2026-08-21 重构）:
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# 1. 不再切片/抽帧：整视频直传云端 VLM（Gemini 用 Files API，NVIDIA 用整视频 video_url）
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# 2. 视频来源：rclone 从 Google 硬盘实时同步到本地 local_dir，监听目录处理新视频
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# 3. Oracle 自建 SQLite 库存储所有视频摘要/事件/人物，并对外提供同步接口供 NAS 拉取
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# 4. 独立 person_service 汇总全量人物 -> LLM 合并为规范人物表 -> 回灌视频提示
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# 5. NAS 仅作管理后台，每 30 分钟从甲骨文拉增量镜像到本地 MariaDB
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# Oracle 端 HTTP 服务
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server:
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host: "0.0.0.0"
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port: 5000
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# Google 硬盘同步（rclone 负责同步落地，本段仅描述监听行为）
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gdrive_sync:
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enabled: true
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local_dir: "/opt/fam-edge/gdrive_videos" # rclone 同步落地目录（video_processing 监听此目录）
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watch_interval_sec: 30 # 监听新视频的轮询间隔
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camera_name: "客厅" # 摄像头名称（注入视频提示）
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# 文件名解析开始时间：监控文件名含时间戳时使用（如 2026-08-21_081500.mp4）
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parse_start_from_filename: true
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# Oracle 本地库（视频摘要/事件/人物）
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oracle_db:
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path: "/opt/fam-edge/data/oracle.db"
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# NAS 拉取同步接口鉴权 token（与 NAS oracle_sync.token 一致，走 .env，不明文入库）
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sync_api:
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token: "${ORACLE_SYNC_TOKEN}"
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# 人物识别服务
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person_service:
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enabled: true
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schedule_interval_sec: 1800 # 每 30 分钟重新汇总一次人物
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model: "gemini" # 用哪个模型做人物合并（vision 模型也支持纯文本）
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# 视频处理
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video_processing:
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max_concurrent: 1 # 消费者线程数（串行处理，避免云端并发超额）
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timeout: 900 # 兜底单视频分析超时
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timeout_multiplier: 2 # 模型消费超时倍数：在 models[i].timeout 原值上 ×2（大视频上传+分析耗时）
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max_retries: 10 # 单视频失败最大重试次数（配额/过载等瞬时故障给足重试机会）
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retry_interval_sec: 3600 # 失败重试最小间隔：距上次失败 ≥1h 才重新入队，等配额恢复
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file_validate: true # 登记入队前用 ffprobe 校验文件可解码；失败标记 invalid 不入队
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stable_window_sec: 60 # 文件 mtime 稳定窗口：写入中（rclone 同步未完成）的文件跳过本轮
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# 降级顺序：先 gemini 整视频，失败再 nvidia 整视频；两者都失败 -> 标记 failed
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vision_order: ["gemini", "nvidia"]
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# 运动事件（2026-08-22 运动事件驱动架构）：
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# - NAS 端 fam-core MotionNotifier 轮询 SS 事件后，POST 推送到甲骨文
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# /api/ss/motion，落库 ss_motion_events（start_time/duration 为 Unix epoch）；
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# 并定期用空 events 调接口当心跳，证明推送链路存活。
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# - video_processor 不再整段分析：整段素材按 ss_motion_events 中【已结束】的
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# 运动事件分割成运动片段（motion_segment 配置），只分析运动片段。
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dsm_motion_prefilter:
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max_heartbeat_age_sec: 900 # 心跳超过 15 分钟没更新 -> 判定推送链路可能已死
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# 运动片段分割（运动事件驱动架构，2026-08-22 新增）：
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# 整段素材视频（rclone 同步落地）按 ss_motion_events 分割成运动片段再分析。
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# 只分割已结束事件（start_time+duration 落在当前时刻附近），进行中的事件
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# 等结束后的下一轮再分割；素材保持 pending 直到窗口内事件全部结束。
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motion_segment:
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clips_dir: "/opt/fam-edge/motion_clips" # 分割产物目录
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keep_audio: true # 保留音频（pcm_alaw -> aac 64k 转码）；false 则 -an 去音频
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min_duration_sec: 1 # 短于该时长的事件不分割
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unfinished_grace_sec: 10 # start_time+duration 距当前 ≤ 该秒视为"已结束"容差
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# 闭集人物识别（2026-08-22 新增，家里固定 4 人：爷爷/爸爸/媳妇/汤圆）：
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# 原来靠大模型自己编的"人物A/B/C"临时 uid + 文字特征描述跨视频合并，验证下来
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# 不可靠（用户原话"现在的识别全是错的"）。人脸向量方案也验证过，家庭监控这种
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# 大广角/远距离画面下同人内部相似度经常比不同人还低，此路不通。
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# 现在改成：汤圆(幼儿/儿童特征)/媳妇(唯一成年女性) 直接用 Gemini 已产出的
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# 性别/年龄字段判断，免费且验证下来接近 100% 准；爷爷/爸爸(两个成年男性，纯
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# 外观规则/人脸向量都区分不开) 改用视觉大模型"看参考图比对"——NVIDIA 实测
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# 6/6 全对且配额与主分析链路完全独立，设为优先，Gemini flash-lite(7/8) 兜底。
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# 参考图目录结构：{ref_dir}/爷爷/*.jpg、{ref_dir}/爸爸/*.jpg（已用确认过身份的
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# 历史截图种好，见 PROGRESS.md 记录）。
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person_identifier:
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enabled: true
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ref_dir: "/opt/fam-edge/data/person_refs"
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max_ref_per_person: 6
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# 连续两次分类调用之间的最小间隔（不分 provider 统一限速）：正常处理新片段时
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# 调用本来就稀疏，这个主要是给历史数据批量回填用的，避免短时间内密集调用打爆配额
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min_call_interval_sec: 2
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nvidia:
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api_key: "${NVIDIA_API_KEY}"
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model_name: "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning"
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fallback_models: [] # 目前只验证过这一个能用的 NVIDIA 视觉模型，先留好扩展位
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timeout: 60
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max_retries: 3 # 每个模型对瞬时故障（429/5xx/超时）最多重试几次（含首次）
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retry_backoff_sec: 3 # 重试前基础等待秒数，指数退避（3s -> 6s -> 12s）
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gemini:
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api_key: "${GEMINI_API_KEY}"
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extra_api_keys: ["${GEMINI_API_KEY_2}", "${GEMINI_API_KEY_3}", "${GEMINI_API_KEY_4}"]
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model_name: "gemini-flash-lite-latest"
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timeout: 60
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max_retries: 2
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retry_backoff_sec: 3
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# 智能问答降级链（与视频分析独立）：Gemini -> NVIDIA -> 本地 Ollama
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models:
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- provider: "gemini"
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role: "vision"
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enabled: true
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model_name: "gemini-flash-latest" # 主模型（每日免费配额 20 请求，按模型独立）
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fallback_models:
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- "gemini-flash-lite-latest"
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api_key: "${GEMINI_API_KEY}"
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# 多 Key 轮换（各自独立 Google Cloud 项目，配额互不影响）：主 key 配额用尽时
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# 依次尝试这些 key，每个 key 都会重新走一遍模型 fallback 链。key 本身放 .env，
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# 这里只放环境变量名，不直接写密钥。
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extra_api_keys:
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- "${GEMINI_API_KEY_2}"
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- "${GEMINI_API_KEY_3}"
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- "${GEMINI_API_KEY_4}"
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# 每个 key 对应的 Google Cloud 项目名（顺序对应上面 api_key + extra_api_keys），
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# 用于模型统计页展示是哪个项目在跑，不填则退回 "key1/key2/..."
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key_labels:
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- "智能摄像头-1"
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- "智能摄像头-2"
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- "智能摄像头-3"
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- "智能摄像头-4"
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timeout: 600
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# 问答专用超时（跟上面视频分析的 timeout 分开）：用户在等交互式回答，一个
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# key/模型卡住不该等 10 分钟，超时要短，快速降级到下一个 key/模型/provider
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chat_timeout: 20
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# 模型级独立超时（最终值，不参与编排层 ×2 放大）
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# gemini-flash-lite 实测 ~22-34s，按用户要求放宽至 8 分钟（480s），避免大视频/排队时过早切断
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model_timeouts:
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"gemini-flash-lite-latest": 480
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circuit_breaker:
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enabled: true
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threshold: 5
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cooldown: 300
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- provider: "nvidia"
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role: "vision"
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enabled: true
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# 模型可用性实测记录（2026-08-21，用真实短视频逐个探测 chat.completions 接口）：
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# omni（本行 model_name）：video_url 只认 base64 data URI，NVCF asset_id 引用
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# 方式对它直接 500（"Only base64 data URLs are supported for now"）——本适配器
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# 已改为 base64 内嵌整段视频，见 max_base64_mb。确认可用（真实返回结构化 JSON）。
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# nemotron-nano-12b-v2-vl：走 asset_id 引用需要 NVCF-ASSET-DIR/
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# NVCF-FUNCTION-ASSET-IDS 请求头，这两个头的值由 NVCF 服务端按内部路径生成，
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# 客户端传什么都 400 "Invalid NVCF-ASSET-DIR"，标准 OpenAI 兼容调用打不通，已移除。
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# meta/llama-3.2-11b-vision-instruct：明确不支持视频输入
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# （"At most 0 video(s) may be provided"），只能单图，已移除。
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# base64 方案受请求体大小限制（实测约 25MB 上限），真实监控视频压缩后通常在
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# 20MB 上下，超过 max_base64_mb 直接跳过（不做注定失败的慢速编码），不是本地
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# 故意限制过窄——这是当前唯一能打通的 NVIDIA 视频理解路径。
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model_name: "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning"
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fallback_models: []
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base_url: "https://integrate.api.nvidia.com/v1"
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api_key: "${NVIDIA_API_KEY}"
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timeout: 600
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chat_timeout: 20 # 问答专用超时，跟视频分析的 timeout 分开
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max_base64_mb: 20 # 超过此大小直接跳过 NVIDIA，不做注定失败的编码+上传
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switch_interval_sec: 5 # 模型切换间隔：一个失败后等待再试下一个（未来加模型时用）
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model_timeouts: # 模型级独立超时（最终值，不参与 ×2）
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"nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning": 300
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circuit_breaker:
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enabled: true
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threshold: 5
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cooldown: 300
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# 本地模型：纯文本 qwen2.5:7b，仅参与智能问答兜底
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- provider: "ollama"
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role: "text"
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usage: "qa_fallback"
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enabled: true
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model_name: "qwen2.5:7b"
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base_url: "http://localhost:11434"
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timeout: 120
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num_predict: 512
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circuit_breaker:
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enabled: false
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