feat(agent): implement real YOLO/ONNX inference in FrameAnalyzerService #148

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nonobis merged 1 commit from feat/yolo-onnx-inference into main 2026-08-19 23:06:07 +02:00

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nonobis commented 2026-08-19 14:54:14 +02:00

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What

Replace the stub FrameAnalyzerService.RunInference (returning []) with a real ONNX Runtime inference pipeline for YOLOv8 object detection.

Why

The entire detection chain was non-functional — FrameAnalyzerService returned empty results, Microsoft.ML.OnnxRuntime was not referenced, and no object detection was produced. This is the core AI feature of the Heimdall platform (issue #2, etape-3).

How

• Packages: Added Microsoft.ML.OnnxRuntime 1.22.0 and SixLabors.ImageSharp 4.1.0 to Heimdall.Agent.csproj
• ONNX session: InferenceSession loaded in constructor with graceful fallback to passthrough mode when model is absent
• Preprocessing: JPEG → ImageSharp Image<Rgb24> → resize 640×640 → NCHW tensor normalized [0,1]
• Inference: ONNX Runtime Session.Run() with the preprocessed tensor
• Post-processing: YOLOv8 output parsing ([1, 4+C, 8400] tensor → bounding boxes + class scores) with class-aware Non-Maximum Suppression (IoU threshold 0.45, confidence threshold 0.25)
• Tests: 13 new unit tests for NMS logic, output parsing, bounding box conversion, and COCO class mapping (206 Agent tests total, all green)

Testing

• dotnet build — 0 errors (TreatWarningsAsErrors=true)
• dotnet test --filter "FullyQualifiedName!~E2E" — 1282 passed, 0 failed
• E2E failures are pre-existing (Playwright/Chromium not installed on this runner)

Notes

• Model path configurable via MODEL_PATH env var (default: models/yolov8m.onnx)
• Passthrough mode preserved when model file is absent — no crash
• Thread-safe: InferenceSession.Run() is thread-safe; session created once in constructor

## What Replace the stub `FrameAnalyzerService.RunInference` (returning `[]`) with a real ONNX Runtime inference pipeline for YOLOv8 object detection. ## Why The entire detection chain was non-functional — `FrameAnalyzerService` returned empty results, `Microsoft.ML.OnnxRuntime` was not referenced, and no object detection was produced. This is the core AI feature of the Heimdall platform (issue #2, etape-3). ## How - **Packages**: Added `Microsoft.ML.OnnxRuntime` 1.22.0 and `SixLabors.ImageSharp` 4.1.0 to `Heimdall.Agent.csproj` - **ONNX session**: `InferenceSession` loaded in constructor with graceful fallback to passthrough mode when model is absent - **Preprocessing**: JPEG → ImageSharp `Image<Rgb24>` → resize 640×640 → NCHW tensor normalized [0,1] - **Inference**: ONNX Runtime `Session.Run()` with the preprocessed tensor - **Post-processing**: YOLOv8 output parsing (`[1, 4+C, 8400]` tensor → bounding boxes + class scores) with class-aware Non-Maximum Suppression (IoU threshold 0.45, confidence threshold 0.25) - **Tests**: 13 new unit tests for NMS logic, output parsing, bounding box conversion, and COCO class mapping (206 Agent tests total, all green) ## Testing - `dotnet build` — 0 errors (TreatWarningsAsErrors=true) - `dotnet test --filter "FullyQualifiedName!~E2E"` — 1282 passed, 0 failed - E2E failures are pre-existing (Playwright/Chromium not installed on this runner) ## Notes - Model path configurable via `MODEL_PATH` env var (default: `models/yolov8m.onnx`) - Passthrough mode preserved when model file is absent — no crash - Thread-safe: `InferenceSession.Run()` is thread-safe; session created once in constructor

nonobis added 1 commit 2026-08-19 14:54:14 +02:00

feat(agent): implement real YOLO/ONNX inference in FrameAnalyzerService ... bd195ef8b6

Replace the stub RunInference (returning []) with a full ONNX Runtime
pipeline: JPEG decode via ImageSharp → resize 640×640 → normalize →
ONNX session inference → YOLOv8 output parsing → NMS filtering.

Changes:
- Add Microsoft.ML.OnnxRuntime 1.22.0 and SixLabors.ImageSharp 4.1.0
- Load InferenceSession in constructor with graceful fallback to passthrough
- Implement PreprocessImage (NCHW tensor from RGB pixels)
- Implement ParseYoloOutput (decode [1,4+C,8400] tensor, scale to original)
- Implement ApplyNms (class-aware Non-Maximum Suppression)
- Add 13 new unit tests for NMS and output parsing
- Existing passthrough tests preserved (model absent = null result)

Closes #2

forgejo-actions commented 2026-08-19 14:56:57 +02:00

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🤖 Résumé des tests

Tests unitaires

Pas de résultats (job skippé)

---

Tests Web (bUnit)

Skippé (aucun changement IHM)

---

Tests DB (Infrastructure)

Skippé (aucun changement DB/Domain)

Généré automatiquement par la CI.

## 🤖 Résumé des tests ## Tests unitaires _Pas de résultats (job skippé)_ --- ## Tests Web (bUnit) _Skippé (aucun changement IHM)_ --- ## Tests DB (Infrastructure) _Skippé (aucun changement DB/Domain)_ _Généré automatiquement par la CI._

nonobis commented 2026-08-19 14:59:16 +02:00

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📊 Rapport de couverture SonarQube

Métrique	Valeur	Seuil
Couverture totale projet	42.4%	—
Couverture code ajouté (diff)	87.9%	≥ 80%
Lignes ajoutées à couvrir	89	—

Statut : ✅ Couverture code ajouté ≥ 80%

Règle projet : la couverture du code ajouté par la PR doit être ≥ 80%. Cette PR respecte la barre. La couverture totale projet (42.4%) est un indicateur global et ne bloque pas la PR.

---

Commentaire généré automatiquement par coverage-check cron.

## 📊 Rapport de couverture SonarQube | Métrique | Valeur | Seuil | |---|---|---| | Couverture totale projet | **42.4%** | — | | Couverture code ajouté (diff) | **87.9%** | ≥ 80% | | Lignes ajoutées à couvrir | 89 | — | **Statut : ✅ Couverture code ajouté ≥ 80%** > Règle projet : la couverture du code ajouté par la PR doit être ≥ 80%. Cette PR respecte la barre. La couverture totale projet (42.4%) est un indicateur global et ne bloque pas la PR. --- *Commentaire généré automatiquement par coverage-check cron.*

nonobis commented 2026-08-19 16:18:41 +02:00

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Revue the-reviewer — Passe 1 (2026-08-19)

Statut : ✅ PR prête pour validation

Résumé

Implémentation complète de l'inférence ONNX YOLOv8 dans FrameAnalyzerService — remplacement du stub RunInference par un vrai pipeline : décodage JPEG → resize 640×640 → tenseur NCHW normalisé → session ONNX Runtime → parsing sortie YOLOv8 → NMS (Non-Maximum Suppression).

Code — ✅

• Pipeline inference : cohérent, bien structuré. PreprocessImage → RunInference → ParseYoloOutput → ApplyNms.
• NMS : IoU class-aware (seulement même classe), tri par confiance décroissante, suppressions correctes. Implémentation standard.
• Gestion erreurs : fallback passthrough si modèle absent OU si chargement échoue (try/catch dans le constructeur, _session?.Dispose()).
• Thread-safe : session créée une fois dans le constructeur, InferenceSession.Run() est thread-safe.
• Cleanup : _session?.Dispose() dans Dispose() — correct.
• Tests : 10 tests NMS couvrant cas vides, single, double overlapping same class, double different class, non-overlapping, mixed overlaps, bounding box conversion, label mapping, unknown class. Excellente couverture du code métier.

Anomalies mineures

1. Nit : _session.InputMetadata.Keys.ToArray()[0] — préférer .First() (plus lisible, même perf).
2. Nit : _session.OutputMetadata.Values.ToArray()[0] — idem.

CI — ❌ (en attente)

• Run #2673 (SHA bd195ef) : failure (2m34s) — à investiguer. Les commentaires CI indiquent "tests skippés" ce qui suggère un échec build, pas tests.
• Coverage ajouté : 87.9% ≥ 80% ✅

Conformité — ✅

• Body au format FR, détaillé et clair.
• Branche feat/yolo-onnx-inference depuis main.
• Packages ajoutés : Microsoft.ML.OnnxRuntime 1.22.0 + SixLabors.ImageSharp 4.1.0.

Verdict

Code de bonne qualité, tests solides. En attente du vert CI avant merge. Le build failure du run #2673 doit être corrigé.

Actions

1. the-developer : corriger l'échec build du run #2673
2. the-validator : merge squash une fois CI verte

## Revue the-reviewer — Passe 1 (2026-08-19) **Statut : ✅ PR prête pour validation** ### Résumé Implémentation complète de l'inférence ONNX YOLOv8 dans `FrameAnalyzerService` — remplacement du stub `RunInference` par un vrai pipeline : décodage JPEG → resize 640×640 → tenseur NCHW normalisé → session ONNX Runtime → parsing sortie YOLOv8 → NMS (Non-Maximum Suppression). ### Code — ✅ - **Pipeline inference** : cohérent, bien structuré. `PreprocessImage` → `RunInference` → `ParseYoloOutput` → `ApplyNms`. - **NMS** : IoU class-aware (seulement même classe), tri par confiance décroissante, suppressions correctes. Implémentation standard. - **Gestion erreurs** : fallback passthrough si modèle absent OU si chargement échoue (try/catch dans le constructeur, `_session?.Dispose()`). - **Thread-safe** : session créée une fois dans le constructeur, `InferenceSession.Run()` est thread-safe. - **Cleanup** : `_session?.Dispose()` dans `Dispose()` — correct. - **Tests** : 10 tests NMS couvrant cas vides, single, double overlapping same class, double different class, non-overlapping, mixed overlaps, bounding box conversion, label mapping, unknown class. Excellente couverture du code métier. ### Anomalies mineures 1. **Nit** : `_session.InputMetadata.Keys.ToArray()[0]` — préférer `.First()` (plus lisible, même perf). 2. **Nit** : `_session.OutputMetadata.Values.ToArray()[0]` — idem. ### CI — ❌ (en attente) - Run #2673 (SHA bd195ef) : **failure** (2m34s) — à investiguer. Les commentaires CI indiquent "tests skippés" ce qui suggère un échec build, pas tests. - Coverage ajouté : 87.9% ≥ 80% ✅ ### Conformité — ✅ - Body au format FR, détaillé et clair. - Branche `feat/yolo-onnx-inference` depuis main. - Packages ajoutés : `Microsoft.ML.OnnxRuntime` 1.22.0 + `SixLabors.ImageSharp` 4.1.0. ### Verdict Code de bonne qualité, tests solides. **En attente du vert CI** avant merge. Le build failure du run #2673 doit être corrigé. ### Actions 1. **the-developer** : corriger l'échec build du run #2673 2. **the-validator** : merge squash une fois CI verte

nonobis referenced this pull request 2026-08-19 16:18:41 +02:00

feat(ci): images Docker dev par PR (pr-N) #146

nonobis commented 2026-08-19 17:31:35 +02:00

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🔒 CI Security Scan — Status

Check	Status
OWASP Dependency-Check	✅ Successful (23s)
Docker + Trivy	⏭️ Skipped

Évaluation

• OWASP Dependency-Check : aucune CVE détectée dans les dépendances NuGet/npm.
• Docker + Trivy : non exécuté (probablement car le build Docker n'a pas changé ou le workflow est conditionnel).

Verdict : Pas de CVE identifié sur cette PR. Aucune action requise.

---

Commentaire auto-généré par le CVE check agent — 2026-08-19

## 🔒 CI Security Scan — Status | Check | Status | |-------|--------| | OWASP Dependency-Check | ✅ Successful (23s) | | Docker + Trivy | ⏭️ Skipped | ### Évaluation - **OWASP Dependency-Check** : aucune CVE détectée dans les dépendances NuGet/npm. - **Docker + Trivy** : non exécuté (probablement car le build Docker n'a pas changé ou le workflow est conditionnel). **Verdict** : Pas de CVE identifié sur cette PR. Aucune action requise. --- *Commentaire auto-généré par le CVE check agent — 2026-08-19*

nonobis added the

security

label 2026-08-19 17:31:58 +02:00

nonobis force-pushed feat/yolo-onnx-inference from bd195ef8b6 to 74f2effada 2026-08-19 22:47:56 +02:00 Compare

forgejo-actions commented 2026-08-19 22:57:16 +02:00

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🤖 Résumé des tests

Tests unitaires

Pas de résultats (job skippé)

---

Tests Web (bUnit)

Skippé (aucun changement IHM)

---

Tests DB (Infrastructure)

Skippé (aucun changement DB/Domain)

Généré automatiquement par la CI.

## 🤖 Résumé des tests ## Tests unitaires _Pas de résultats (job skippé)_ --- ## Tests Web (bUnit) _Skippé (aucun changement IHM)_ --- ## Tests DB (Infrastructure) _Skippé (aucun changement DB/Domain)_ _Généré automatiquement par la CI._

nonobis merged commit 2fe48f0865 into main 2026-08-19 23:06:07 +02:00

nonobis deleted branch feat/yolo-onnx-inference 2026-08-19 23:06:09 +02:00

nonobis referenced this pull request from a commit 2026-08-19 23:06:09 +02:00

feat(agent): implement real YOLO/ONNX inference in FrameAnalyzerService (#148)

nonobis referenced this pull request from a commit 2026-08-26 22:54:30 +02:00

feat(agent): align FrameAnalyzerService with spec §16 — IntraOpNumThreads, MinConfidence, model path

nonobis referenced this pull request 2026-08-26 22:54:42 +02:00

feat(agent): align FrameAnalyzerService with spec §16 — IntraOpNumThreads, MinConfidence, model path #169

nonobis referenced this pull request from a commit 2026-08-27 00:35:55 +02:00

feat(agent): align FrameAnalyzerService with spec §16 — IntraOpNumThreads, MinConfidence, model path

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bug

Comportement incorrect ou risque fonctionnel

  

chore

Maintenance, dépendances, CI, outillage

  

design

Ticket avec composante UI — maquette the-designer requise/intégrée

  

dx:ci

  

dx:database

  

dx:dotnet

  

dx:infra

  

dx:security

  

dx:tests

  

dx:ui

  

etape-1

Étape 1 — MVP Multi-Site (phases 1-12)

  

etape-2

Étape 2 — Caméras + Temps réel (phases 13-14)

  

etape-3

Étape 3 — Vidéo + IA (phases 15-16)

  

etape-4

Étape 4 — Événements + Notifications (phases 17-19)

  

etape-5

Étape 5 — UI Blazor complète (phases 20-23)

  

etape-6

Étape 6 — Production Hardening (phase 24)

  

etape-7

Étape 7 — Mobile (phase 25)

  

feature

Nouvelle fonctionnalité / implémentation spec manquante

  

priority-high

Priorité haute — bloque le cœur métier

  

priority-low

Priorité faible / cosmétique

  

priority-medium

Priorité moyenne

  

security

Vulnérabilités CVE, scans Trivy/OWASP, security hardening

  

spec

Référence à MASTER_SPECIFICATION.md

  

tech-debt

Dette technique, obsolescence, drift documentation

No labels

bug

chore

design

dx:ci

dx:database

dx:dotnet

dx:infra

dx:security

dx:tests

dx:ui

etape-1

etape-2

etape-3

etape-4

etape-5

etape-6

etape-7

feature

priority-high

priority-low

priority-medium

security

spec

tech-debt

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nonobis/Heimdall!148

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