feat: 配置写死与 baked 模块，Alembic 建表，百度仅 BAIDU_*

- 新增 app/baked/algorithm|pipeline，非部署参数不再走 env；Settings 保留 DB/HTTP/RTSP/海康/百度/MinIO/Demo
- 移除 init_db_schema 与 reload 配置；main 仅 check_database；start*.sh 在 uvicorn 前执行 alembic upgrade head
- 依赖 psycopg[binary] 供 Alembic 同步 URL；alembic/env 注释与预发清单更新
- 撕段门控消费管线、各视频/语音/归档调用改为 baked
- 百度环境变量仅 BAIDU_APP_ID、BAIDU_API_KEY、BAIDU_SECRET_KEY 与 BAIDU_* 超时/ASR；人脸脚本与 baidu_speech 文案同步
- 全量单测与 .env.example 更新；.gitignore 忽略 refs/（本地权重/视频不入库）

Made-with: Cursor

.env.example

@@ -1,5 +1,7 @@
-# Copy to `.env` and adjust. Loaded by pydantic-settings (field names → UPPER_SNAKE_CASE env vars).
-# Used by local `start.sh` and Docker Compose. See also docs/video-backends.md.
+# 复制为 `.env` 并按环境填写。pydantic-settings 将字段名映射为大写下划线环境变量。
+# 启动前须执行 `alembic upgrade head`（`start.sh` / `start_fresh.sh` 已包含）。
+# 算法、管线、归档路径、视觉/语音日志等非部署项见 `app/baked/algorithm.py` 与 `app/baked/pipeline.py`。
+# 详细说明见 docs/video-backends.md。
 
 # --- PostgreSQL ---
 POSTGRES_USER=postgres
@@ -7,165 +9,53 @@ POSTGRES_PASSWORD=postgres
 POSTGRES_DB=operation_room
 POSTGRES_HOST=localhost
 POSTGRES_PORT=35432
-
-# Optional: full async SQLAlchemy URL (overrides POSTGRES_* when set and matches defaults logic — see Settings).
+# 可选：整串 async DSN（会覆盖与默认一致的 POSTGRES_* 组合时的逻辑，见 Settings）
 # DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://postgres:postgres@localhost:35432/operation_room
 
-# 开发/首次部署：启动时执行 Base.metadata.create_all 确保表存在（默认 true）。
-# 生产请置 false，并通过 `alembic upgrade head` 应用迁移（见 alembic/ 目录）。
-# AUTO_CREATE_SCHEMA=true
-
-# --- Uvicorn / API server ---
+# --- HTTP（python -m main / 容器等入口）---
 # SERVER_HOST=0.0.0.0
 # SERVER_PORT=38080
-# 生产必须 false；本地开发调试可改 true（等价于旧版 reload=True）。
-# SERVER_RELOAD=false
 
-# --- YOLO 视觉推理（内部调用，无独立 HTTP）---
-# 耗材分类权重默认 app/resources/consumable_classifier.pt；手部检测为空时退化为全帧分类。
-# CONSUMABLE_CLASSIFIER_WEIGHTS=/absolute/path/to/consumable_classifier.pt
-CONSUMABLE_CLASSIFIER_IMGSZ=224
-CONSUMABLE_CLASSIFIER_DEVICE=
-# 视觉待确认 options 最多为模型 top3 与 candidate_consumables 的交集（非本变量）。
-CONSUMABLE_CLASSIFIER_TOPK=5
-# CONSUMABLE_MIN_CLS_CONFIDENCE=0.5
-# 时间窗（秒）：窗内多次推理取众数后再走自动记账 / 待确认。
-# CONSUMABLE_VISION_WINDOW_SEC=15
-# 业务物品 id 与开录时「空 candidate」的类名全表：app/resources/consumable_classifier_labels.yaml（names + label_id；同名多规格为 id1/id2/...）。未设或空则默认该包内文件。
-# CONSUMABLE_CLASSIFIER_LABELS_YAML_PATH=/app/app/resources/consumable_classifier_labels.yaml
-# HAND_DETECTION_WEIGHTS=/absolute/path/to/hand_detect.pt
-# HAND_DETECTION_IMGSZ=640
-# HAND_DETECTION_CONF=0.25
-# HAND_DETECTION_PAD_RATIO=0.30
-# HAND_DETECTION_MIN_CROP_PX=64
-# HAND_DETECTION_DEVICE=
-# Device: empty → auto (macOS MPS if available; Linux CUDA if available). Docker image uses CPU torch unless you change it.
-
-# --- Surgery recording API retries ---
-# SURGERY_RECORDING_MAX_ATTEMPTS=3
-# SURGERY_RECORDING_RETRY_DELAY_SECONDS=1.0
-
-# --- Video: RTSP + optional Hikvision HCNetSDK (Linux x86_64 + glibc recommended) ---
-# Client `camera_ids` must match keys in your RTSP map (sample IDs: or-cam-01, or-cam-02).
-#
+# --- Video：RTSP 与按路后端（须与客户端 camera_ids 一致）---
 # VIDEO_DEFAULT_BACKEND=rtsp
-# Values: rtsp | hikvision_sdk | auto  (auto: SDK .so loaded and HIKVISION_SDK_ENABLED=true → prefer SDK)
-#
-# Per-camera backend override (JSON object):
 # VIDEO_CAMERA_BACKEND_OVERRIDES_JSON={"or-cam-01":"rtsp","or-cam-02":"hikvision_sdk"}
-#
-# RTSP URL resolution (first match wins per camera_id):
-# 1) VIDEO_RTSP_URLS_JSON_FILE — JSON file: {"or-cam-01":"rtsp://...","or-cam-02":"rtsp://..."}
-# 2) merged with VIDEO_RTSP_URLS_JSON (inline JSON string; overrides same keys from file)
-# 3) else VIDEO_RTSP_URL_TEMPLATE with {camera_id}
-# Example file (committed): app/resources/camera_rtsp_urls.sample.json
 # VIDEO_RTSP_URLS_JSON_FILE=app/resources/camera_rtsp_urls.sample.json
-# In Docker (WORKDIR /app): VIDEO_RTSP_URLS_JSON_FILE=/app/app/resources/camera_rtsp_urls.sample.json
-# WARNING: if VIDEO_RTSP_URLS_JSON_FILE is set but the path is missing, the app will fail to start.
-#
-# VIDEO_RTSP_URL_TEMPLATE=rtsp://user:pass@192.168.1.64:554/Streaming/Channels/101
-# VIDEO_RTSP_URLS_JSON={"or-cam-01":"rtsp://user:pass@192.168.1.101:554/Streaming/Channels/101","or-cam-02":"rtsp://user:pass@192.168.1.102:554/Streaming/Channels/101"}
-#
-# VIDEO_OPEN_TIMEOUT_SEC=15
-# 连续读帧失败次数达到阈值后释放 RTSP 并重连。
-# VIDEO_READ_FAILURE_RECONNECT_THRESHOLD=15
-# VIDEO_RECONNECT_BACKOFF_SECONDS=1.0
-# VIDEO_INFERENCE_INTERVAL_SEC=2
-# VIDEO_INFERENCE_CONFIDENCE_THRESHOLD=0.35
-# 置信度 >= 此值且命中候选清单时自动 vision 记账。提高到 0.9 可减少自动记账、更多走待确认。
-# 默认 0.9：Top1 置信度不足该值时入队待确认；达到且标签在 candidate_consumables 内则直接记 vision。
-# VIDEO_AUTO_CONFIRM_CONFIDENCE=0.9
-# 与 VIDEO_VOICE_CONFIRM_MIN_CONFIDENCE 共同决定何时自动 / 待确认（见 app/config 注释）。
-# VIDEO_VOICE_CONFIRM_MIN_CONFIDENCE=0.35
-# 待确认话术由服务端生成（prompt_text），TTS 一般在客户端播放；医生 WAV 上传后服务端 ASR 解析。
-# 解析顺序：① pending 里展示的 topk（序号/名称）；② 仍不匹配时，对「开始手术」请求体中的 candidate_consumables 全文做名称子串匹配——医生报清单内其它耗材也以医生为准入账。
-# 是否启用低置信度人工确认（客户端播报 + resolve 回传；服务端无麦克风/扬声器要求）。
-# VOICE_CONFIRMATION_ENABLED=true
-# 同一条待确认在语音/文本「解析失败」时累计的允许失败轮次（默认 2：首败后再给 1 次重试提示；见 422 的 detail.retry_remaining）。
-# VOICE_CONFIRM_MAX_FAILED_PARSE_ROUNDS=2
-# VIDEO_VOICE_CONFIRM_DOCTOR_ID=voice
-# （已弃用）服务端本机录音 / ffmpeg 音频输入；当前闭环不依赖。
-# VOICE_RECORD_SECONDS=5
-# VOICE_FFMPEG_INPUT=
-# 停录后写库失败时，后台重试落库间隔（秒）。
-# ARCHIVE_PERSIST_RETRY_INTERVAL_SECONDS=30
-# VIDEO_DETAIL_COOLDOWN_SEC=15
-# VIDEO_JPEG_QUALITY=85
-# VIDEO_RESULT_DOCTOR_ID=vision
-# 每次单帧分类得到 top1～3 时打一条 INFO（联调开；生产建议 false）
-# VIDEO_LOG_INFERENCE_RESULTS=true
-# 时间窗级消耗文本日志（制表符列；每例手术 start 时截断+表头，窗内结果追加；终端 Rich 为可读时间戳，文件内为 ISO 时间戳列）
-# CONSUMPTION_TSV_LOG_ENABLED=true
-# 须含 {surgery_id}，如 logs/consumption_{surgery_id}.txt
-# CONSUMPTION_TSV_LOG_PATH=logs/consumption_{surgery_id}.txt
-# 同一时间窗结果在终端以 Markdown 表格打印（Top1～3 分列 id / 名称 / 置信度）
-# CONSUMPTION_LOG_MARKDOWN_TERMINAL=true
-# 消耗日志时间戳列的时区（IANA，如 Asia/Shanghai）；不设置则用运行环境的系统时区
-# CONSUMPTION_LOG_TIMEZONE=Asia/Shanghai
-#
-# 语音确认：stderr 中可 grep 的 `VoiceConfirm ...` 行 + 每例手术 TSV（与 `start_surgery` 同次截断写表头；成功/ASR/解析失败均追加一行）
-# VOICE_FILE_LOG_ENABLED=true
-# 须含 {surgery_id}，如 logs/voice_{surgery_id}.txt
-# VOICE_FILE_LOG_PATH=logs/voice_{surgery_id}.txt
+# VIDEO_RTSP_URLS_JSON={"or-cam-01":"rtsp://..."}
+# VIDEO_RTSP_URL_TEMPLATE=rtsp://user:pass@host:554/path/{camera_id}
 
-# --- Hikvision: mount vendor Linux x86_64 .so at runtime (do not commit proprietary binaries) ---
+# --- 海康 SDK（Linux x86_64；二进制勿提交仓库）---
 # HIKVISION_LIB_DIR=/opt/hikvision/lib
-# Optional: single library path (overrides directory search in code)
+# 可选：单一路径，见 app/services/video/hikvision_runtime.py 直读 HIKVISION_LIB_PATH
 # HIKVISION_LIB_PATH=
 # HIKVISION_SDK_ENABLED=false
 # HIKVISION_DEVICE_IP=
-# HIKVISION_DEVICE_PORT=8000
 # HIKVISION_USER=
 # HIKVISION_PASSWORD=
 # HIKVISION_CHANNEL=1
-# After SDK login, OpenCV still pulls frames via RTSP; template placeholders: {ip} {user} {password} {channel} {camera_id}
 # HIKVISION_PREVIEW_RTSP_TEMPLATE=rtsp://{user}:{password}@{ip}:554/Streaming/Channels/101
-# Per-camera RTSP when using SDK path (same shape as VIDEO_RTSP_URLS_JSON):
-# HIKVISION_CAMERA_RTSP_URLS_JSON={"or-cam-01":"rtsp://...","or-cam-02":"rtsp://..."}
+# HIKVISION_CAMERA_RTSP_URLS_JSON={}
 # HIKVISION_SDK_FALLBACK_TO_RTSP=true
 
-# --- Baidu Speech（可选，遗留；当前手术闭环由客户端完成 TTS/ASR，服务端可不配置）---
-# BAIDU_SPEECH_APP_ID=
-# BAIDU_SPEECH_API_KEY=
-# BAIDU_SPEECH_SECRET_KEY=
-# BAIDU_SPEECH_CONNECTION_TIMEOUT_MS=
-# BAIDU_SPEECH_SOCKET_TIMEOUT_MS=
-# 短语音识别模型：固定普通话（默认 1537；勿用 1737 英语等）。代码会始终带上此 dev_pid。
-# BAIDU_SPEECH_ASR_DEV_PID=1537
+# --- 百度（语音：短语音识别 AipSpeech + 在线合成；控制台开通对应能力）---
+# BAIDU_APP_ID=
+# BAIDU_API_KEY=
+# BAIDU_SECRET_KEY=
+# 可选
+# BAIDU_CONNECTION_TIMEOUT_MS=
+# BAIDU_SOCKET_TIMEOUT_MS=
+# BAIDU_ASR_DEV_PID=1537
 
-# --- Baidu Face（可选；仅 `scripts/baidu_face_1n_search.py` 批量人脸 1：N 搜索；需在控制台创建应用并开通人脸识别）---
-# BAIDU_FACE_APP_ID=
-# BAIDU_FACE_API_KEY=
-# BAIDU_FACE_SECRET_KEY=
-# 搜索的人脸组 id，逗号分隔，最多 10 个；未传命令行 --groups 时使用此项
-# 仅允许英文/数字/下划线（与控制台「用户组 id」一致），不能中文；否则 API 会报 222005
-# BAIDU_FACE_GROUP_ID_LIST=my_group_1
-# BAIDU_FACE_MAX_USER_NUM=1
-# BAIDU_FACE_MATCH_THRESHOLD=80
-# BAIDU_FACE_QUALITY_CONTROL=NONE
-# BAIDU_FACE_LIVENESS_CONTROL=NONE
-# BAIDU_FACE_CONNECTION_TIMEOUT_MS=
-# BAIDU_FACE_SOCKET_TIMEOUT_MS=
-
-# --- MinIO（语音 WAV 存桶；`docker-compose.dev.yml` 内已含 `minio` 服务；本机只跑 API 时填 127.0.0.1:9000）---
-# docker compose -f docker-compose.dev.yml up -d minio
+# --- MinIO（语音 WAV）---
 # MINIO_ENDPOINT=127.0.0.1:9000
-# MINIO_ACCESS_KEY=minioadmin
-# MINIO_SECRET_KEY=minioadmin
+# MINIO_ACCESS_KEY=
+# MINIO_SECRET_KEY=
 # MINIO_BUCKET=operation-room-voice
 # MINIO_SECURE=false
-# optional: MINIO_REGION=
+# MINIO_REGION=
 
-# --- Demo 浏览器客户端 / 一键联调假 RTSP（仅开发；生产关）---
-# demo_client/index.html 跨源访问本服务 / 一键开录
+# --- Demo 客户端 / 一键联调（生产关闭）---
 # DEMO_CORS_ENABLED=true
 # DEMO_CORS_ORIGINS=*
-# 为 true 时提供 POST /internal/demo/orchestrate-and-start；需能执行 docker+ffmpeg 的**同一进程**内起 MediaMTX（通常=在宿主机直接跑 main.py，或容器挂载 /var/run/docker.sock）
 # DEMO_ORCHESTRATOR_ENABLED=false
-# VIDEO_RTSP_URLS_JSON_FILE 必须设成**可写**的 JSON 文件；Docker 中请 bind-mount 宿主机文件，与一键覆盖写入的映射一致
 # DEMO_ORCHESTRATOR_RTSP_PORT=18554
-# 手配假流、只改 JSON 给「另一进程」用时：可把 127.0.0.1 换成 host.docker.internal 等。
-# 一键联调 orchestrate-and-start 在本进程起流+拉流，固定写 127.0.0.1，不读此项。
 # DEMO_ORCHESTRATOR_RTSP_JSON_HOST=host.docker.internal
-# 一键起 MediaMTX 后，等待本机 RTSP 端口可连接的最长时间（秒）
-# MEDIAMTX_TCP_READY_SEC=30