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

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nonobis merged 1 commit from feat/feat-inf-rence-yolo-onnx-dans-l-agent-frameanalyze into main 2026-08-27 00:36:03 +02:00

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nonobis commented 2026-08-26 22:54:42 +02:00

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Contexte

L'issue #2 demandait l'implémentation de l'inférence YOLO/ONNX réelle dans FrameAnalyzerService. La PR #148 avait déjà implémenté le pipeline core (decode JPEG → resize 640×640 → normalisation → inférence ONNX → NMS), mais plusieurs exigences de la spec §16 n'étaient pas respectées :

• IntraOpNumThreads positionné à Environment.ProcessorCount au lieu de 2
• Modèle par défaut yolov8m.onnx au lieu de yolov8n (spec)
• Seuil de confiance codé en dur à 0.25 au lieu de 0.4 (CameraDetectionProfile.MinConfidence)
• Aucun modèle ONNX embarqué dans l'image Docker

Tickets liés

• Fixes #2
• Spec: MASTER_SPECIFICATION.md §16 (IA Pipeline)

Tests

• 303 tests Agent (tous verts), dont 4 nouveaux :
  • DefaultMinConfidence_MatchesSpec — vérifie que la constante = 0.4
  • AnalyzeFrameAsync_WithCustomMinConfidence_Passthrough_ReturnsNull
  • AnalyzeFrame_WithCustomMinConfidence_Passthrough_ReturnsNull
  • AnalyzeFrameAsync_DefaultMinConfidence_Passthrough_ReturnsNull

Changements

FrameAnalyzerService.cs

• IntraOpNumThreads = 2 (spec §16)
• Modèle par défaut : models/yolov8n.onnx
• DefaultMinConfidence = 0.4f (constante interne, correspond à CameraDetectionProfile.MinConfidence)
• Paramètre minConfidence ajouté à AnalyzeFrameAsync, AnalyzeFrame, RunInference, ParseYoloOutput
• Le seuil est propagé via le record FrameJob

Dockerfile.agent

• Installation de wget dans l'image runtime
• Téléchargement de yolov8n.onnx (~6MB) depuis les releases ultralytics v8.2.0
• URL overridable via ARG YOLO_MODEL_URL

SnapshotPipelineService.cs

• Utilisation du named parameter ct: ct après modification de la signature AnalyzeFrameAsync

Notes

• Le filtrage par classe CameraDetectionProfile (person/vehicle/animal/package) n'est pas inclus dans cette PR — cela nécessite de passer le profil complet au pipeline d'inférence, ce qui est une refonte plus large à traiter dans un ticket dédié.
• Le modèle est téléchargé au build Docker (pas embarqué dans le repo git, ~6MB).

## Contexte L'issue #2 demandait l'implémentation de l'inférence YOLO/ONNX réelle dans `FrameAnalyzerService`. La PR #148 avait déjà implémenté le pipeline core (decode JPEG → resize 640×640 → normalisation → inférence ONNX → NMS), mais plusieurs exigences de la spec §16 n'étaient pas respectées : - `IntraOpNumThreads` positionné à `Environment.ProcessorCount` au lieu de 2 - Modèle par défaut `yolov8m.onnx` au lieu de `yolov8n` (spec) - Seuil de confiance codé en dur à 0.25 au lieu de 0.4 (`CameraDetectionProfile.MinConfidence`) - Aucun modèle ONNX embarqué dans l'image Docker ## Tickets liés - Fixes #2 - Spec: MASTER_SPECIFICATION.md §16 (IA Pipeline) ## Tests - 303 tests Agent (tous verts), dont 4 nouveaux : - `DefaultMinConfidence_MatchesSpec` — vérifie que la constante = 0.4 - `AnalyzeFrameAsync_WithCustomMinConfidence_Passthrough_ReturnsNull` - `AnalyzeFrame_WithCustomMinConfidence_Passthrough_ReturnsNull` - `AnalyzeFrameAsync_DefaultMinConfidence_Passthrough_ReturnsNull` ## Changements ### FrameAnalyzerService.cs - `IntraOpNumThreads = 2` (spec §16) - Modèle par défaut : `models/yolov8n.onnx` - `DefaultMinConfidence = 0.4f` (constante interne, correspond à `CameraDetectionProfile.MinConfidence`) - Paramètre `minConfidence` ajouté à `AnalyzeFrameAsync`, `AnalyzeFrame`, `RunInference`, `ParseYoloOutput` - Le seuil est propagé via le record `FrameJob` ### Dockerfile.agent - Installation de `wget` dans l'image runtime - Téléchargement de `yolov8n.onnx` (~6MB) depuis les releases ultralytics v8.2.0 - URL overridable via `ARG YOLO_MODEL_URL` ### SnapshotPipelineService.cs - Utilisation du named parameter `ct: ct` après modification de la signature `AnalyzeFrameAsync` ## Notes - Le filtrage par classe `CameraDetectionProfile` (person/vehicle/animal/package) n'est pas inclus dans cette PR — cela nécessite de passer le profil complet au pipeline d'inférence, ce qui est une refonte plus large à traiter dans un ticket dédié. - Le modèle est téléchargé au build Docker (pas embarqué dans le repo git, ~6MB).

nonobis added 1 commit 2026-08-26 22:54:42 +02:00

feat(agent): align FrameAnalyzerService with spec §16 — IntraOpNumThreads, MinConfidence, model path ... 236a0d9a97

What:
- Fix IntraOpNumThreads from Environment.ProcessorCount to 2 (spec §16)
- Change default model path from yolov8m.onnx to yolov8n.onnx (spec §16)
- Replace hardcoded ConfidenceThreshold (0.25) with configurable minConfidence
  parameter (default 0.4 matching CameraDetectionProfile.MinConfidence)
- Add minConfidence parameter to AnalyzeFrameAsync, AnalyzeFrame, RunInference,
  and ParseYoloOutput (propagated through FrameJob record)
- Dockerfile.agent: download yolov8n.onnx at build time (~6MB, ultralytics 8.2.0)
- Fix SnapshotPipelineService: use named parameter ct: after signature change
- Add 4 spec compliance tests (DefaultMinConfidence value, passthrough with
  custom threshold, passthrough with default)

Why:
The core ONNX inference pipeline was already implemented (PR #148), but several
spec requirements were not met: wrong thread count, wrong default model name,
hardcoded confidence threshold instead of per-camera profile, and no model in
the Docker image.

How:
- FrameAnalyzerService.DefaultMinConfidence = 0.4f (internal const)
- minConfidence flows from public API → FrameJob → RunInference → ParseYoloOutput
- Dockerfile uses ARG YOLO_MODEL_URL for overridable model source
- All 303 Agent tests pass (4 new)

Closes #2

forgejo-actions commented 2026-08-26 23:09:51 +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 2026-08-26 23:34:48 +02:00

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🤖 Coding Orchestrator — 2026-08-26 21:34 UTC

Changement détecté: code+docker

auto-fix-trivial

• dotnet format OK
  ⏭️ À vérifier

review-gate

• OK
  ⏭️ À vérifier

---

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## 🤖 Coding Orchestrator — 2026-08-26 21:34 UTC **Changement détecté:** code+docker ### auto-fix-trivial - dotnet format OK **⏭️ À vérifier** ### review-gate - OK **⏭️ À vérifier** --- _Ce commentaire est généré automatiquement par le coding orchestrator._

nonobis commented 2026-08-27 00:19:16 +02:00

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🤖 Coding Orchestrator — 2026-08-26 22:19 UTC

Changement détecté: code+docker

auto-fix-trivial

• dotnet format OK
  ⏭️ À vérifier

review-gate

• OK
  ⏭️ À vérifier

---

Ce commentaire est généré automatiquement par le coding orchestrator.

## 🤖 Coding Orchestrator — 2026-08-26 22:19 UTC **Changement détecté:** code+docker ### auto-fix-trivial - dotnet format OK **⏭️ À vérifier** ### review-gate - OK **⏭️ À vérifier** --- _Ce commentaire est généré automatiquement par le coding orchestrator._

nonobis commented 2026-08-27 00:25:31 +02:00

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🤖 Coding Orchestrator — 2026-08-26 22:25 UTC

Changement détecté: code+docker

auto-fix-trivial

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## 🤖 Coding Orchestrator — 2026-08-26 22:25 UTC **Changement détecté:** code+docker ### auto-fix-trivial - dotnet format OK **⏭️ À vérifier** ### review-gate - OK **⏭️ À vérifier** --- _Ce commentaire est généré automatiquement par le coding orchestrator._

nonobis force-pushed feat/feat-inf-rence-yolo-onnx-dans-l-agent-frameanalyze from 236a0d9a97 to 4b81c4e644 2026-08-27 00:35:55 +02:00 Compare

nonobis merged commit 4b3068e12f into main 2026-08-27 00:36:03 +02:00

nonobis deleted branch feat/feat-inf-rence-yolo-onnx-dans-l-agent-frameanalyze 2026-08-27 00:36:04 +02:00

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

forgejo-actions commented 2026-08-27 00:43:23 +02:00

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🤖 Résumé des tests

Tests unitaires

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Tests Web (bUnit)

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Tests DB (Infrastructure)

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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._

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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

  

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

  

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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)

  

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Étape 6 — Production Hardening (phase 24)

  

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Étape 7 — Mobile (phase 25)

  

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Nouvelle fonctionnalité / implémentation spec manquante

  

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Priorité haute — bloque le cœur métier

  

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Priorité faible / cosmétique

  

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Priorité moyenne

  

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Référence à MASTER_SPECIFICATION.md

  

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Dette technique, obsolescence, drift documentation

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