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# 复制为 `backend/.env` 并按环境填写。在 `backend/` 目录执行：`docker compose up -d --build`
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# 详细说明见 docs/Docker部署.md 与 docs/video-backends.md。
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# 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`。
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# 5-6 ActionFormer 实时算法（默认开启）：
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# - app/resources/actionformer_epoch_045.pth.tar 必须存在（离线下发，~110MB，未入 git）。
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# - VideoSwin Swin3D-T 走 torchvision Kinetics-400 预训练，**首次运行需联网下载**；
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# 可设 TORCH_HOME 指向持久化目录（容器中已默认 /root/.cache/torch），或将权重
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# 提前预热到该目录避免开录时拉取。
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# - Linux GPU 机：镜像内 torch / torchvision / torchaudio 为 cu130 wheel；
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# 宿主机需 NVIDIA 驱动 + NVIDIA Container Toolkit；`api` 服务已配置 `gpus: all`。
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# 启动后可验证：docker compose exec api python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
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# --- PostgreSQL ---
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POSTGRES_USER=postgres
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POSTGRES_PASSWORD=postgres
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POSTGRES_DB=operation_room
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# 以下两项供宿主机工具连库调试；API 容器内使用 POSTGRES_HOST=db、POSTGRES_PORT=5432（由 compose 注入）。
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POSTGRES_HOST=localhost
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POSTGRES_PORT=45432
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# 可选：整串 async DSN（会覆盖与默认一致的 POSTGRES_* 组合时的逻辑，见 Settings）
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# DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://postgres:postgres@localhost:45432/operation_room
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# 可选：映射 PostgreSQL 到宿主机端口（默认 45432），仅 DBA/调试用途
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# DOCKER_POSTGRES_PUBLISH_PORT=45432
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# --- HTTP（API 对外端口）---
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# 局域网语音确认终端 / Demo 客户端访问 API 时，填写
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# http://<GPU服务器局域网IP>:38080 作为服务端 Base URL。
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# API_PORT=38080
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# --- GPU 推理（可选覆盖，默认自动选 cuda:0）---
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# CONSUMABLE_CLASSIFIER_DEVICE=cuda:0
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# HAND_DETECTION_DEVICE=cuda:0
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# --- Video：RTSP 与按路后端（须与客户端 camera_ids 一致）---
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# 单路 RTSP 首次打开超时（秒）；四路须在「该值 + 5」秒内全部就绪，穿透/公网链路可调大（默认 45）。
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# VIDEO_OPEN_TIMEOUT_SEC=45
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# VIDEO_DEFAULT_BACKEND=rtsp
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# VIDEO_CAMERA_BACKEND_OVERRIDES_JSON={"or-cam-01":"rtsp","or-cam-02":"hikvision_sdk"}
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# 站点 JSON：术间↔摄像头↔语音终端只在这里维护（voice_or_room_bindings）；须同时含 video_rtsp_urls；可为 []。
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# 见 app/resources/or_site_config.sample.json
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# OR_SITE_CONFIG_JSON_FILE=app/resources/or_site_config.sample.json
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# VIDEO_RTSP_URL_TEMPLATE=rtsp://user:pass@host:554/path/{camera_id}
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# 语音终端 ID 在站点 JSON 的 voice_or_room_bindings 中配置；浏览器语音确认页（clients/voice-confirmation/）在页面内填写本机终端 ID。
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# API 在 Docker 内访问宿主机 RTSP 时使用 host.docker.internal（compose 已配置 extra_hosts）。
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# OpenCV/FFmpeg 拉 RTSP 默认使用 TCP；仅当必须让 FFmpeg 自选传输时在 .env 中设空覆盖：
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# OPENCV_FFMPEG_CAPTURE_OPTIONS=
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# --- 海康 SDK（Linux x86_64；二进制勿提交仓库）---
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# HIKVISION_LIB_DIR=/opt/hikvision/lib
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# 可选：单一路径，见 app/services/video/hikvision_runtime.py 直读 HIKVISION_LIB_PATH
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# HIKVISION_LIB_PATH=
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# HIKVISION_SDK_ENABLED=false
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# HIKVISION_DEVICE_IP=
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# HIKVISION_USER=
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# HIKVISION_PASSWORD=
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# HIKVISION_CHANNEL=1
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# HIKVISION_PREVIEW_RTSP_TEMPLATE=rtsp://{user}:{password}@{ip}:554/Streaming/Channels/101
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# HIKVISION_CAMERA_RTSP_URLS_JSON={}
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# HIKVISION_SDK_FALLBACK_TO_RTSP=true
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# --- 百度（语音：短语音识别 AipSpeech + 在线合成；控制台开通对应能力）---
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# BAIDU_APP_ID=
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# BAIDU_API_KEY=
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# BAIDU_SECRET_KEY=
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# 可选
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# BAIDU_CONNECTION_TIMEOUT_MS=
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# BAIDU_SOCKET_TIMEOUT_MS=
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# BAIDU_ASR_DEV_PID=1537
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# --- MinIO（语音 WAV）---
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# 容器内 API 默认通过 DOCKER_MINIO_ENDPOINT=minio:9000 访问；以下为 compose 默认值。
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# MINIO_ENDPOINT=127.0.0.1:19000
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# MINIO_ACCESS_KEY=minioadmin
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# MINIO_SECRET_KEY=minioadmin
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# MINIO_BUCKET=operation-room-voice
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# MINIO_SECURE=false
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# MINIO_REGION=
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# MINIO_PORT=19000
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# MINIO_CONSOLE_PORT=19001
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# --- Demo 客户端 / 语音确认客户端 ---
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# 独立部署的 Demo 客户端 / 语音确认页访问 API 时需放行 CORS；正式部署建议收窄 origins。
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# DEMO_CORS_ENABLED=true
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# 跨主机语音页访问 API 时，可先用 * 联调；生产建议改成具体语音页来源，如 http://192.168.1.100:8080
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# DEMO_CORS_ORIGINS=*
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# 链路 2（模拟实时）与链路 3（离线 batch）需开启；链路 1 真 RTSP 开录不依赖此项
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# DEMO_ORCHESTRATOR_ENABLED=false
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# DEMO_ORCHESTRATOR_RTSP_PORT=18554
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# 联调台 HLS 预览（推荐 Compose 侧车 mediamtx-hls，API 只反代）
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# DEMO_HLS_PREVIEW_UPSTREAM=http://mediamtx-hls:8888
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# DEMO_HLS_PREVIEW_CONFIG_DIR=/hls-preview-config
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# 本机无 Compose 时：留空 upstream，临时 docker 容器 + 端口 18888
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# DEMO_HLS_PREVIEW_PORT=18888
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# DEMO_HLS_PREVIEW_HOST=127.0.0.1
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# Docker 内 API 访问宿主机假流时写入站点 JSON 的主机名（默认 host.docker.internal）
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# DOCKER_DEMO_ORCHESTRATOR_RTSP_JSON_HOST=host.docker.internal
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# 链路 2 simulated-start / fake_rtsp_from_file 起 MediaMTX 容器用
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# MEDIAMTX_DOCKER_IMAGE=m.daocloud.io/docker.io/bluenviron/mediamtx:latest
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# --- 语音确认静态页（clients/voice-confirmation/start.sh）---
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# 默认 0.0.0.0 供局域网内语音终端访问；仅本机调试时可设 127.0.0.1
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# VOCH_HTTP_BIND=0.0.0.0
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