pref: clean code

app.yaml

@@ -1,6 +1,6 @@
 id: t11
 name: t11
-version: 3.0.0
+version: 2.18.2
 author: t11
 icon: ''
 desc: t11
@@ -18,8 +18,8 @@ files:
   - laser_manager.py
   - logger_manager.py
   - main.py
-  - model_285484.cvimodel
+  - model_317828.cvimodel
-  - model_285484.mud
+  - model_317828.mud
   - network.py
   - ota_curl.sh
   - ota_manager.py

config.py

@@ -241,10 +241,10 @@ TRIANGLE_BLACKHAT_KERNEL_FRAC = 0.018  # 核大小 ≈ min(h,w)*frac，取奇数
 # ── YOLO(NPU) 靶环 ROI → 裁剪后再跑三角形（减小 CPU 处理面积）──────────────────
 # 日志里 net_in=W×H 来自 .mud 模型（det.input_width/height），不是这里配置的。
 TRIANGLE_YOLO_ROI_ENABLE = True
-TRIANGLE_YOLO_MODEL_PATH = APP_DIR + "/model_270139.mud"
+TRIANGLE_YOLO_MODEL_PATH = APP_DIR + "/model_317828.mud"
 # 参与 ROI 的类别：多类时只填「整靶/靶环」的 id；不要填角标类，否则 union 仍可对，但 largest 会偏小。
 TRIANGLE_YOLO_RING_CLASS_IDS = (0,)
-TRIANGLE_YOLO_CONF_TH = 0.7
+TRIANGLE_YOLO_CONF_TH = 0.9
 TRIANGLE_YOLO_IOU_TH = 0.45
 # YOLO 首次/临界帧可能在高阈值下 0 框；启用后仅在 0 候选时用较低阈值重试一次。
 # 后续仍会经过 min_box_side、ROI aspect、三角形几何校验，避免直接放大假阳性。
@@ -271,9 +271,9 @@ TRIANGLE_YOLO_PRELOAD_ON_BOOT = False
 
 # YOLO target size classification: class 0=20cm, class 1=40cm.
 TARGET_CLASS_YOLO_ENABLE = True
-TARGET_CLASS_YOLO_MODEL_PATH = APP_DIR + "/model_285484.mud"
+TARGET_CLASS_YOLO_MODEL_PATH = APP_DIR + "/model_317828.mud"
 TARGET_CLASS_YOLO_LABELS = (20, 40)
-TARGET_CLASS_YOLO_CONF_TH = 0.50
+TARGET_CLASS_YOLO_CONF_TH = 0.66
 TARGET_CLASS_YOLO_IOU_TH = 0.45
 TARGET_CLASS_YOLO_RETRY_ON_EMPTY = False
 TARGET_CLASS_YOLO_RETRY_CONF_TH = 0.25
@@ -333,14 +333,17 @@ LOG_QUEUE_MAXSIZE = 10000       # 日志队列上限
 MAX_CMD_THREADS = 10            # 并发命令线程上限（防止服务器下发命令时无限创建线程）
 
 # ==================== 图像保存配置 ====================
-SAVE_IMAGE_ENABLED = False  # 是否保存图像（True=保存，False=不保存）
+SAVE_IMAGE_ENABLED = True  # 是否保存图像（True=保存，False=不保存）
-SAVE_IMAGE_ON_FAILURE = True  # 检测失败时是否强制保存图像（供调试测试用）
+SAVE_IMAGE_ON_FAILURE = False  # 检测失败时是否强制保存图像（供调试测试用）
 PHOTO_DIR = "/root/phot"    # 照片存储目录
 MAX_IMAGES = 1000
+SAVE_RAW_IMAGE_ENABLED = False  # 原图保存功能保留，但当前关闭
+RAW_IMAGE_DIR = PHOTO_DIR + "/raw"
+RAW_IMAGE_MAX_IMAGES = MAX_IMAGES
 # Stage2 调试目录（默认 PHOTO_DIR/stage2_roi）内 JPEG 最多保留张数；None 表示与 MAX_IMAGES 相同
 TRIANGLE_BLACK_YOLO_STAGE2_ROI_MAX_IMAGES = None
 
-SHOW_CAMERA_PHOTO_WHILE_SHOOTING = False  # 是否在拍摄时显示摄像头图像（True=显示，False=不显示），建议在连着USB测试过程中打开
+SHOW_CAMERA_PHOTO_WHILE_SHOOTING = False  # 关闭拍摄实时显示
 
 # ==================== OTA配置 ====================
 MAX_BACKUPS = 5

main.py

@@ -136,6 +136,7 @@ def cmd_str():
     sync_system_time_from_4g()
 
     # 2.1 WiFi 热点配网兜底：仅当 STA 与 4G 均不可用时起 AP + HTTP；提交后删 /boot/wifi.ap、建 wifi.sta 并 reboot
+    _ota_pending_path = f"{config.APP_DIR}/ota_pending.json"
     try:
         from wifi_config_httpd import maybe_start_wifi_ap_fallback
 
@@ -171,8 +172,10 @@ def cmd_str():
             and bool(getattr(config, "TARGET_CLASS_YOLO_PRELOAD_ON_BOOT", True))
         )
         _preload_yolo = _preload_yolo or _need_black_preload or _need_target_preload
-        if _preload_yolo:
+        if _preload_yolo and not os.path.exists(f"{config.APP_DIR}/ota_pending.json"):
             preload_yolo_detector(logger)
+        elif _preload_yolo and logger:
+            logger.warning("[YOLO] ota_pending.json found; skip model preload until rollback check")
     except Exception as e:
         if logger:
             logger.warning(f"[YOLO-ROI] 启动预加载异常（不影响后续射箭）: {e}")
@@ -254,7 +257,11 @@ def cmd_str():
     network_manager.read_device_id()
 
     # 5. 创建照片存储目录（如果启用图像保存或检测失败时强制保存）
-    if config.SAVE_IMAGE_ENABLED or getattr(config, "SAVE_IMAGE_ON_FAILURE", False):
+    if (
+        config.SAVE_IMAGE_ENABLED
+        or getattr(config, "SAVE_IMAGE_ON_FAILURE", False)
+        or getattr(config, "SAVE_RAW_IMAGE_ENABLED", False)
+    ):
         photo_dir = config.PHOTO_DIR
         if photo_dir not in os.listdir("/root"):
             try:
@@ -286,12 +293,13 @@ def cmd_str():
         logger.info("系统准备完成...")
 
     last_adc_trigger = 0
+    trigger_adc_val = 0  # 触发时的气压值，气压需降回此值以下才能再次触发
     # 读取一次ADC初始值，防止开机时传感器已有压力导致误触发
+    enable_check = True
     try:
         last_adc_val = hardware_manager.adc_obj.read()
     except Exception:
         last_adc_val = 0
-    peak_adc_val = 0  # 当前周期内的压力峰值
     # 气压采样：减少日志频率（每 N 个点输出一条），避免 logger.debug 拖慢采样
     PRESSURE_BATCH_SIZE = 100
 
@@ -381,22 +389,16 @@ def cmd_str():
                 pressure_max = adc_val
             if len(pressure_buf) >= PRESSURE_BATCH_SIZE:
                 _flush_pressure_buf("batch")
-            # 峰值检测：压力从峰值下降时触发，确保捕获到最大冲击时刻
+            # 突变增量检测：压力增量大于300时触发
-            if adc_val > peak_adc_val:
+            # 触发后需等气压降到触发值以下才重新检测增量
-                peak_adc_val = adc_val  # 更新峰值
+            if adc_val < trigger_adc_val :
-            if (peak_adc_val >= config.ADC_TRIGGER_THRESHOLD
+                enable_check = True
-                    and adc_val < peak_adc_val
+            if (adc_val - last_adc_val) > 500 and enable_check:
-                    and last_adc_val >= peak_adc_val):
-                # 封顶后下降沿触发：peak是最大值，当前值开始下降，且上次值还在peak位置
                 hardware_manager.start_idle_timer()  # 重新计时
-                diff_ms = current_time - last_adc_trigger
-                if diff_ms < 3000:
-                    peak_adc_val = 0  # 去抖期间重置峰值
-                    time.sleep_ms(5)
-                    continue
                 last_adc_trigger = current_time
-                peak_adc_val = 0  # 触发后重置峰值
+                trigger_adc_val = adc_val  # 记录触发时的气压值
-                # 触发前先把缓存刷出来，避免波形被长耗时处理截断
+                last_adc_val = adc_val  # 更新基准值，防止连续增量误触发
+                enable_check = False
                 _flush_pressure_buf("before_trigger")
 
                 try:
@@ -415,7 +417,7 @@ def cmd_str():
                         camera_manager.show(camera_manager.read_frame())
                     except Exception as e:
                         pass
-                time.sleep_ms(5)
+                time.sleep_ms(1)
             last_adc_val = adc_val
 
         except Exception as e:

model_317828.mud

@@ -1,7 +1,7 @@
 
 [basic]
 type = cvimodel
-model = model_285484.cvimodel
+model = model_317828.cvimodel
 
 [extra]
 model_type = yolov5

shoot_manager.py

@@ -8,7 +8,7 @@ from laser_manager import laser_manager
 from logger_manager import logger_manager
 from network import network_manager
 from triangle_target import load_camera_from_xml, load_triangle_positions, try_triangle_scoring
-from vision import estimate_distance, detect_circle_v3, enqueue_save_shot
+from vision import estimate_distance, detect_circle_v3, enqueue_save_shot, enqueue_save_raw_shot
 from maix import image, time
 
 # 缓存相机标定与三角形位置，避免每次射箭重复读磁盘
@@ -322,6 +322,11 @@ def process_shot(adc_val):
     try:
         frame = camera_manager.read_frame()
 
+        # 在任何检测和绘图之前复制原始帧；默认由配置关闭，不增加量产开销。
+        from shot_id_generator import shot_id_generator
+        shot_id = shot_id_generator.generate_id()
+        enqueue_save_raw_shot(frame, shot_id)
+
         # 网络事件移到拍照之后，避免阻塞拍照
         network_manager.safe_enqueue({"shoot_event": "start"}, msg_type=2, high=True)
 
@@ -380,10 +385,6 @@ def process_shot(adc_val):
         if dx is None and dy is None and logger:
             logger.warning("[MAIN] 未检测到偏移量（三角形与圆形均失败），但会保存图像")
 
-        # 生成射箭ID
-        from shot_id_generator import shot_id_generator
-        shot_id = shot_id_generator.generate_id()
-
         if logger:
             logger.info(f"[MAIN] 射箭ID: {shot_id}")
 
@@ -441,6 +442,13 @@ def process_shot(adc_val):
             inner_data["ellipse_center_x"] = None
             inner_data["ellipse_center_y"] = None
 
+        upload_time_ms = int(time_std.time() * 1000)
+        upload_time_sec, upload_time_millis = divmod(upload_time_ms, 1000)
+        inner_data["upload_time"] = (
+            time_std.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time_std.localtime(upload_time_sec))
+            + f".{upload_time_millis:03d}"
+        )
+
         report_data = {"cmd": 1, "data": inner_data}
         if logger:
             logger.info(

version.md

@@ -30,4 +30,8 @@
 # 2.15.17 修复wifi连接问题
 # 2.15.18 wifi连接成功重新登录
 # 2.16.4  优化射箭延迟
-# 2.17.0  yolo标靶类别识别
+# 2.17.0  yolo标靶类别识别
+# 2.17.1  26-08-19 17：39 压力传感修改 增量方式
+# 2.17.2 26-08-24 17：56 靶纸识别模型更替
+# 2.17.3 26-08-25 9：57 原图拍摄开关
+# 2.17.4 26-08-25 14：57 模型修改

version.py

@@ -4,6 +4,6 @@
 应用版本号
 每次 OTA 更新时，只需要更新这个文件中的版本号
 """
-VERSION = '3.0.0'
+VERSION = '2.18.2'
 
 

vision.py

@@ -902,13 +902,16 @@ def _save_shot_image_impl(img_cv, center, radius, method, ellipse_params,
 
 
 def _save_worker_loop():
-    """存图 worker：从队列取任务并调用 _save_shot_image_impl。"""
+    """存图 worker：处理标注图和可选的纯原图任务。"""
     while True:
         try:
             item = _save_queue.get()
             if item is None:
                 break
-            _save_shot_image_impl(*item)
+            if isinstance(item, dict) and item.get("kind") == "raw":
+                _save_raw_image_impl(item["img_cv"], item["shot_id"], item["photo_dir"])
+            else:
+                _save_shot_image_impl(*item)
         except Exception as e:
             logger = logger_manager.logger
             if logger:
@@ -936,6 +939,52 @@ def start_save_shot_worker():
         logger.info("[VISION] 存图 worker 线程已启动")
 
 
+def _save_raw_image_impl(img_cv, shot_id, photo_dir):
+    """保存未标注、未裁剪的完整原始帧。"""
+    logger = logger_manager.logger
+    try:
+        os.makedirs(photo_dir, exist_ok=True)
+        filename = os.path.join(photo_dir, f"shot_{shot_id}_raw.jpg")
+        image.cv2image(img_cv, False, False).save(filename)
+        prune_old_images_in_dir(
+            photo_dir,
+            getattr(config, "RAW_IMAGE_MAX_IMAGES", config.MAX_IMAGES),
+            logger,
+            "[VISION-RAW]",
+        )
+        if logger:
+            logger.info(f"[VISION-RAW] 已保存纯原图: {filename}")
+        return filename
+    except Exception as e:
+        if logger:
+            logger.error(f"[VISION-RAW] 保存纯原图失败: {e}")
+        return None
+
+
+def enqueue_save_raw_shot(frame, shot_id, photo_dir=None):
+    """复制并异步保存原始帧；由 SAVE_RAW_IMAGE_ENABLED 控制是否启用。"""
+    if not getattr(config, "SAVE_RAW_IMAGE_ENABLED", False):
+        return
+    if photo_dir is None:
+        photo_dir = getattr(config, "RAW_IMAGE_DIR", os.path.join(config.PHOTO_DIR, "raw"))
+    try:
+        img_copy = np.copy(image.image2cv(frame, False, False))
+        _save_queue.put_nowait({
+            "kind": "raw",
+            "img_cv": img_copy,
+            "shot_id": shot_id,
+            "photo_dir": photo_dir,
+        })
+    except queue.Full:
+        logger = logger_manager.logger
+        if logger:
+            logger.warning("[VISION-RAW] 存图队列已满，跳过本次纯原图保存")
+    except Exception as e:
+        logger = logger_manager.logger
+        if logger:
+            logger.error(f"[VISION-RAW] 复制纯原图失败: {e}")
+
+
 def enqueue_save_shot(result_img, center, radius, method, ellipse_params,
                       laser_point, distance_m, shot_id=None, photo_dir=None,
                       yolo_roi_xyxy=None, force_save=False):