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# 人脸识别按轨迹聚合告警设计

## 1. 背景

当前人脸识别告警链路为：

`face_det -> face_recog -> alarm.face_rules -> actions`

现有链路已经具备以下能力：

- 从 gallery 中识别已知人员
- 基于单帧识别结果判定 `known` 或 `unknown`
- 生成 `known_person` 和 `unknown_face` 告警
- 通过现有 alarm action 链路上传截图和视频片段

但当前告警行为仍然主要由单帧人脸识别结果驱动。在车间测试中，同一个已知人员可能出现：

- 近距离、高质量帧触发 `known_person`
- 远距离、小脸、低质量帧触发 `unknown_face`

这不符合目标场景要求。对当前车间场景来说：

- 低质量人脸数据可以直接忽略
- 告警准确率优先于告警召回率
- 告警频率需要尽量低
- 已知人员告警用于后台打卡
- 人员短暂离场再进入，不应重复触发打卡告警

仓库中已经有人体 tracker 和基于 `track_id` 的鞋子识别逻辑。本设计优先复用这套能力，而不是再新增一套独立的人脸 tracker。

## 2. 目标

### 2.1 功能目标

- 复用现有人体 `track_id` 进行人脸身份聚合
- 不再把 `unknown` 简单视为 `known` 的反面
- 对低质量人脸直接忽略，而不是强行归类为 `unknown_face`
- 告警由“按单帧”改为“按人轨迹”
- 同一个人持续在场时不重复触发告警
- 人员短时离场再进入时不立即重复告警

### 2.2 非目标

- 不替换现有人体 tracker 实现
- 不新增独立的人脸 tracker
- 不修改人脸 embedding 提取和 gallery 检索逻辑
- 不把检测、识别、跟踪、告警合并到一个插件中

## 3. 现状分析

### 3.1 已有能力

- `plugins/tracker/tracker_node.cpp`
  - 会给 `frame->det` 中的人体检测框写入稳定的 `track_id`
- `plugins/logic_gate/logic_gate_node.cpp`
  - 已经基于人体 `track_id` 做鞋子关联与规则判断
- `plugins/ai_face_det/*` 与 `plugins/ai_face_recog/ai_face_recog_node.cpp`
  - 已经能输出人脸检测和人脸识别结果
- `plugins/alarm/alarm_node.cpp`
  - 已经支持人脸规则和现有告警 action 链路

### 3.2 当前缺口

当前人脸链路实际上没有接入人体跟踪能力：

- `FaceDetItem` 虽然有 `track_id` 字段，但当前人脸检测节点都填的是 `-1`
- `FaceRecogItem` 只保留了 gallery 身份字段，如 `best_person_id`
- 当前人脸告警投票 key 为：
  - 已知人规则使用 `best_person_id`
  - 陌生人规则直接使用固定值 `unknown`

这意味着当前人脸告警链路无法回答以下问题：

- 两帧是否属于同一个真实人
- 某一帧的低分结果是否属于刚刚已经识别成功的那个人
- 某人还在画面中时，是否应该抑制重复告警

## 4. 设计概述

本设计在现有人体跟踪之上增加“按轨迹聚合的人脸身份确认层”。

改造后的行为如下：

1. 人体检测继续由现有 tracker 生成 `track_id`
2. 每张识别出的人脸在同帧内关联到一个人体框
3. 将关联后的人体 `track_id` 写入人脸识别结果
4. `alarm` 按 `person_track_id` 聚合多帧识别证据
5. 身份判定改为三态：
   - `known`
   - `unknown`
   - `uncertain`
6. 只有稳定的 `known` 或稳定的 `unknown` 才允许触发告警
7. `uncertain` 状态直接忽略，不触发身份类告警

这样可以保持当前 DAG 架构和插件边界不变：

- tracker 只负责跟踪人体
- 人脸插件只负责输出识别证据
- alarm 节点负责业务层面的身份确认、去重和抑制

## 5. 数据流设计

目标运行链路变为：

`person_det -> tracker -> face_det -> face_recog(face-person association) -> alarm(track-aware face rules) -> actions`

### 5.1 人脸与人体关联

对每一张识别出的人脸，在同一帧的 `frame->det` 中寻找一个已经具备有效 `track_id` 的人体框进行关联。

建议采用以下匹配顺序：

1. 优先选择“人脸中心点落在人框内”的人体框
2. 若存在多个候选，则选择重叠关系最合理的那个
3. 若不存在包含关系，可选地退化到 IoU / overlap ratio 匹配
4. 若仍无可靠匹配，则该人脸视为未关联成功

这个方案简单、稳定，也更适合当前车间摄像头场景，因为正常情况下一个人脸应当落在一个人体框内部。

### 5.2 结果增强

对人脸识别结果增加与人体轨迹关联后的字段。

建议给 `FaceRecogItem` 增加：

- `int person_track_id = -1`
- 可选预留字段：`float person_match_score`

这样下游插件可以直接消费“带有人体连续性信息的人脸识别结果”，而不用再次读取原始人体框做推断。

## 6. 身份状态模型

在 `alarm` 节点中，按 `person_track_id` 维护一份短生命周期的人脸身份聚合状态。

建议维护的字段包括：

- `track_id`
- `first_seen_ms`
- `last_seen_ms`
- `last_quality_pass_ms`
- `best_known_person_id`
- `best_known_name`
- `best_sim_peak`
- `best_known_hit_count`
- `quality_pass_count`
- `unknown_candidate_count`
- `reported_known`
- `reported_unknown`
- `last_report_ms`

这份状态在轨迹有效期间存在，并在短暂 retention 窗口内保留，用于实现短时离场重入抑制。

## 7. 三态判定模型

### 7.1 状态定义

每个 `person_track_id` 只能处于以下三种状态之一：

- `uncertain`
  - 质量不足，或证据不足
- `known`
  - 已经稳定确认属于某个已知人员
- `unknown`
  - 已经稳定确认无法归属到已知人员

### 7.2 为什么必须引入 `uncertain`

`uncertain` 是本方案的关键。

以下情况都应保持为 `uncertain`：

- 人脸太小
- 对齐质量差
- 运动模糊
- 距离过远
- 相似度波动明显
- 当前轨迹累计证据不足

这些观察结果都不应直接触发身份类告警。

## 8. 质量门控

只有通过质量门控的人脸观测，才允许进入身份聚合逻辑。

建议质量条件包括：

- 已关联到有效 `person_track_id`
- 人脸面积占比达到下限
- 人脸长宽比处于合理范围
- 当需要对齐时，必须具备有效 landmarks
- 可选：人脸最小像素宽高门限
- 可选：最小人脸检测置信度

若某一帧未通过质量门控：

- 不计入 `unknown`
- 不计入 `known`
- 保持该轨迹状态为 `uncertain`

这与当前车间场景的业务要求一致：低质量数据可以直接忽略。

## 9. 已知人确认策略

已知人确认必须基于“同一人体轨迹内，对同一 gallery 身份的持续命中”。

建议条件如下：

- 当前帧通过质量门控
- `best_person_id >= 0`
- `best_sim >= known_accept`
- `(best_sim - second_sim) >= known_margin`
- 在 `known_hit_window_ms` 时间窗内，同一个 `best_person_id` 至少命中 `known_min_hits` 次

可选增强：

- 若 `best_sim` 足够高且连续稳定，可允许 peak-sim 快速确认

一旦某条轨迹稳定进入 `known`：

- 触发一次 `known_person`
- 标记该轨迹 `reported_known = true`
- 在该轨迹存活期间不再重复触发已知人告警

## 10. 陌生人确认策略

陌生人确认必须比已知人确认更保守。

陌生人不应被定义为：

- “这一帧不是 known”

陌生人应被定义为：

- “这个人已经被持续观察了足够长时间，且人脸质量足够，但始终无法稳定归入任何已知身份”

建议条件如下：

- 当前帧通过质量门控
- 存在有效 `person_track_id`
- 轨迹存活时间超过 `unknown_min_track_age_ms`
- 质量合格帧数达到 `unknown_min_quality_hits`
- 该轨迹尚未稳定确认过已知人
- 在观察窗口内始终未满足已知人确认条件

可选附加条件：

- top1 候选身份长期不稳定
- 多帧均处于低置信或模糊匹配状态后，才允许最终确认陌生人

一旦某条轨迹稳定进入 `unknown`：

- 触发一次 `unknown_face`
- 标记该轨迹 `reported_unknown = true`
- 在该轨迹存活期间不再重复触发陌生人告警

## 11. 告警去重与重入抑制

### 11.1 轨迹内去重

在同一个活跃 `person_track_id` 内：

- `known_person` 最多只允许触发一次
- `unknown_face` 最多只允许触发一次

### 11.2 离场重入抑制

当前场景中的已知人告警，本质上是打卡行为，因此：

- 同一个员工仍在画面中时，不应重复打卡
- 同一个员工短暂离开又回来时，也不应立即重复打卡

建议引入两类抑制 key：

- 已知人：按 `gallery person_id` 做冷却
- 陌生人：按最近轨迹历史做冷却，后续可再增强为更稳定的陌生人指纹

建议增加两个可配置时间：

- `known_reentry_cooldown_ms`
- `unknown_reentry_cooldown_ms`

对于已知人，冷却时间应当相对较长，因为打卡行为本来就应当是稀疏的。

## 12. 配置设计

建议在 `alarm` 侧新增一组专门的人脸轨迹聚合配置。可以挂在 face rule 相关路径下，或作为 alarm 的一个同级子配置。

建议字段如下：

```json
{
  "face_track_aggregation": {
    "enable": true,
    "associate_with_person_track": true,
    "require_person_track": true,
    "person_match_mode": "face_center_in_person",
    "person_match_min_iou": 0.05,
    "quality": {
      "min_face_area_ratio": 0.001,
      "min_face_width": 32,
      "min_face_height": 32,
      "require_landmarks": true
    },
    "known": {
      "accept": 0.45,
      "margin": 0.05,
      "min_hits": 3,
      "hit_window_ms": 3000,
      "reentry_cooldown_ms": 300000
    },
    "unknown": {
      "min_track_age_ms": 2000,
      "min_quality_hits": 4,
      "reentry_cooldown_ms": 300000
    }
  }
}
```

说明：

- 具体挂载位置可再根据现有配置风格微调
- 尽量保留现有 face rule 字段，避免一次性破坏旧配置
- 迁移时应优先保证兼容性和平滑切换

## 13. 文件级改动建议

### 13.1 数据结构

修改：

- `include/face/face_result.h`

改动内容：

- 给 `FaceRecogItem` 增加 `person_track_id`
- 可选预留后续关联置信度等扩展字段

### 13.2 人脸识别节点

修改：

- `plugins/ai_face_recog/ai_face_recog_node.cpp`

改动内容：

- 对每张识别结果做人脸与人体关联
- 将关联后的人体 `track_id` 写入 `FaceRecogItem`
- 扩展 debug 日志，输出 `person_track_id`

### 13.3 告警节点

修改：

- `plugins/alarm/alarm_node.cpp`

改动内容：

- 增加按轨迹聚合的人脸身份状态
- 用按 `track_id` 的持续观察，替代当前单帧驱动的陌生人确认逻辑
- face vote key 优先使用 `person_track_id`
- 增加已知人 / 陌生人的按轨迹去重和离场重入抑制

### 13.4 测试

建议新增或修改以下平台无关测试：

- 人脸与人体关联逻辑测试
- 按轨迹已知人确认测试
- 按轨迹陌生人抑制测试
- 离场重入冷却测试

## 14. 兼容性与迁移策略

该设计应以“向后兼容优先”的方式落地。

建议策略：

1. 保留现有 face recognition 输出字段
2. 用新增字段而不是重命名旧字段
3. 当 track-aware aggregation 未开启时，继续支持当前旧行为
4. 在 rollout 期间允许旧 face rules 与新聚合模式并存，用于对比效果

这样可以实现：

- 更安全的分阶段上线
- 便于对比新旧逻辑行为差异
- 更容易在 RK3588 上做联调和回归

## 15. 验证策略

## 15.1 本地代码级验证

本地验证只聚焦平台无关逻辑：

- 人脸与人体关联行为
- 聚合状态机状态转换
- 已知人确认窗口逻辑
- 陌生人抑制逻辑
- 离场重入冷却逻辑
- 配置解析与兼容性

## 15.2 RK3588 设备侧验证

最终验证必须在 RK3588 上完成：

- 已知人从远到近进入画面
  - 预期：延迟但稳定触发 `known_person`
  - 预期：不出现 `unknown_face` 误报
- 已知人短暂离场并快速重入
  - 预期：不重复触发打卡
- 已知人长时间离场并超过冷却后再进入
  - 预期：允许再次打卡
- 真正陌生人且人脸质量足够
  - 预期：经过持续观察后触发一次 `unknown_face`
- 低质量陌生人
  - 预期：不触发告警
- 同帧多个人体
  - 预期：人脸与人体关联正确，不串轨

## 16. 风险与缓解

### 风险 1：人脸与人体关联错误

影响：

- 识别证据可能被挂到错误的人体轨迹上

缓解：

- 初版先采用简单稳定的 center-in-box 匹配
- 在 debug 模式下输出 `person_track_id` 与关联决策
- 在 RK3588 多人场景中重点验证

### 风险 2：陌生人确认过于保守

影响：

- 陌生人告警触发变慢，或数量减少

缓解：

- 所有陌生人阈值均做成可配置
- 在早期 rollout 阶段宁可少报，也不要在车间场景中误报

### 风险 3：离场重入抑制过强

影响：

- 合法的重复打卡事件可能被压掉

缓解：

- 冷却时间全部做成可配置
- 在文档与配置说明中明确“当前业务语义是打卡型告警，而不是持续在场播报”

## 17. 推荐落地顺序

建议按以下顺序逐步落地：

1. 增加 `person_track_id` 传递和 debug 日志
2. 实现按轨迹的已知人确认
3. 实现保守的按轨迹陌生人确认
4. 加入离场重入抑制
5. 在 RK3588 上用已知人 / 陌生人视频做回归验证

分阶段落地可以降低风险，也更方便逐步对比行为变化。

## 18. 预期效果

设计实现后，车间人脸识别告警行为应达到以下效果：

- 低质量人脸观测被直接忽略
- 已知员工通过多帧聚合而非单帧偶然命中被确认
- 同一个已知人不会因为个别低分帧被误报为陌生人
- 同一个人在场期间最多触发一次身份类告警
- 人员短时离场再进入时不会重复打卡
- 陌生人告警数量减少，但可信度明显提高

这正是当前车间部署所需要的取舍方向：降低告警频率，提高告警精度。