addet test set

SOFTWARE.md

@@ -5,8 +5,9 @@ Diese Version implementiert ein Livebild des vorhandenen Camera Module 3 NoIR
 **Simulation** des Effektablaufs. Sie steuert noch keine GPIOs, Motoren,
 Servos, Lampen oder Lautsprecher. Eine lokale SQLite-Datenbank speichert
 Testereignisse und Profilkennungen. Lokale Personenerkennung mit Linienauslösung ist implementiert, muss aber
-am Pi installiert und kalibriert werden. Profilzuordnung per Kamera, Clips
-und Maskierung sind noch nicht umgesetzt.
+am Pi installiert und kalibriert werden. Bei automatischer Auslösung wird
+ein Bild des grünen Bereichs lokal gespeichert. Profilzuordnung per Kamera,
+Clips und zusätzliche frei zeichnbare Masken sind noch nicht umgesetzt.
 Die 30-Tage-Löschung ist für künftige Auto-Profile vorbereitet. Daher vorerst nur
 im privaten Testbereich verwenden; die Kamera nicht auf öffentliche Flächen
 richten.
@@ -30,19 +31,28 @@ direkt im WLAN sichtbar.
 
 ### WebUI beim Hochfahren starten
 
-Nach der Vorbereitung kann `tools/install_pi_service.sh` auf dem Pi einen
-systemd-Dienst einrichten. Erst eine Vorschau ansehen, dann anwenden:
+Das versionierte Uploadskript richtet den systemd-Autostart jetzt bei jedem
+Update mit `--apply` ein und prüft den gestarteten Webdienst. Anleitung,
+Rückfall und Datensicherung stehen in [UPLOAD.md](UPLOAD.md). Der Updateablauf
+verwendet einen einzigen sudo-Aufruf für Umschaltung und möglichen Rückfall;
+das Passwort wird nicht gespeichert. Python-Prüfungen laufen als Pi-Benutzer.
+
+Der Dienst nutzt `current/.venv`, startet die WebUI beim Hochfahren und verweist
+für alle Laufzeitdaten auf den gemeinsamen Basisordner `data/`. Mit
+`--web-host 0.0.0.0` beim Upload wird direkter Heimnetzzugriff aktiviert;
+ohne Angabe gilt die gespeicherte Wahl, anfänglich Loopback.
+
+Auf dem Pi prüfen:
 
 ```bash
-bash tools/install_pi_service.sh
-bash tools/install_pi_service.sh --apply
 systemctl status halloween-grab.service
+systemctl is-enabled halloween-grab.service
 ```
 
-Der Dienst läuft unter dem aktuellen Pi-Benutzer, startet `run.py` beim
-Hochfahren und wird bei einem Fehler neu gestartet. Das Skript benötigt für
-die Einrichtung `sudo` und überschreibt keine fremde Unit gleichen Namens.
-Nach Code-Updates kann derselbe `--apply`-Aufruf den Dienst neu starten.
+Der einzelne Installer bleibt für manuelle Einrichtung verfügbar:
+`bash tools/install_pi_service.sh --project-dir /home/BENUTZER/halloween --apply`.
+Er prüft keinen vollständigen Versionsrückfall; Updates deshalb vom Laptop
+über das Uploadskript durchführen. Autostart ist am echten Pi noch zu prüfen.
 Zum Deaktivieren: `sudo systemctl disable --now halloween-grab.service`.
 Bei Startproblemen: `sudo journalctl -u halloween-grab.service -n 80 --no-pager`.
 Ein Browserfenster auf dem Laptop öffnet sich dadurch nicht automatisch.
@@ -75,7 +85,8 @@ SSH-Tunnel nötig. `0.0.0.0` ist die Bind-Adresse, keine Browseradresse.
 Die WebUI hat noch keinen Login: Geräte im erreichbaren Heimnetz können
 Kamera und Bedienoberfläche nutzen. Eine öffentliche Internetfreigabe ist
 damit nicht beauftragt. Direkter Browserzugriff im Heimnetz ist noch nicht
-bestätigt. `run.py` und der bisherige systemd-Dienst bleiben bei Loopback.
+bestätigt. `run.py` bleibt bei Loopback; der neue systemd-Dienst unterstützt
+die beim Upload gewählte Bind-Adresse.
 
 ## Ohne Kamera testen
 
@@ -103,8 +114,9 @@ ohne Zuordnung erhalten. Die Daten bleiben bei einem Neustart und bei
 weiteren Uploads bestehen, weil das Uploadskript `data/` auslässt.
 
 Der Nutzer wünscht später automatische Wiedererkennung per Kamera. Diese
-Version erstellt noch keine Profile aus Kamerabildern und speichert keine
-Bilder, Gesichtsmerkmale oder Clips aus Kamerabildern in der Datenbank.
+Version erstellt noch keine Profile aus Kamerabildern. Gesichtsmerkmale und
+Clips werden nicht aufgenommen; Auslösebilder liegen als separate lokale JPEGs
+mit einem Verweis in der Ereignisdatenbank.
 Für künftig automatisch erstellte Profile sind Merkmalsvektoren und eine
 30-Tage-Frist ab letzter Sichtung vorbereitet. Beim Start, stündlich und
 beim Lesen der Ereignisse/Profile werden abgelaufene Auto-Profile mitsamt
@@ -128,17 +140,51 @@ SSH-Tunnel und GPIOs müssen am echten Pi bzw. Aufstellort geprüft werden.
 Technische Grundlagen: [Picamera2-Handbuch](https://datasheets.raspberrypi.com/camera/picamera2-manual.pdf),
 [FastAPI-StreamingResponse](https://fastapi.tiangolo.com/advanced/stream-data/).
 
+## Bilder zu automatischen Auslösungen
+
+Bei jeder akzeptierten automatischen Auslösung (Linienüberquerung oder
+Bewegungs-Test) wird der **grüne Auslösebereich** des tatsächlich ausgewerteten
+Kamerabildes als JPEG unter `data/event-images/` gespeichert. Außerhalb des
+gewählten Rechtecks wird nichts gespeichert. Der Bereich muss vor Aktivierung
+auf den vorgesehenen privaten Testbereich beschränkt sein. Keine zusätzliche
+Ton-/Clipaufnahme, keine Gesichtsmerkmale und keine Profilautomatik.
+
+In **Gespeicherte Ereignisse** erscheinen eine kleine Vorschau und **„Bild
+ansehen“** (öffnet das Bild in einem eigenen Tab). Die Liste aktualisiert sich
+alle 15 Sekunden; **„Ereignisse aktualisieren“** lädt sie sofort neu.
+Bisherige Ereignisse und manuelle Testauslösungen haben kein gespeichertes Bild.
+
+Auf ausdrückliche Nutzerwahl bleiben Bilder **bis zur manuellen Löschung**
+erhalten. **„Bild löschen“** verlangt eine Bestätigung und entfernt das JPEG
+im aktiven Datenbestand. Ereignis, Zeitpunkt und Profilzuordnung bleiben erhalten.
+Es gibt keine automatische Alterslöschung dieser Bilder. Speicherbelegung am Pi
+beobachten; die vorhandenen Upload-Sicherungen können ältere Bilder enthalten
+und werden durch diesen Knopf nicht verändert.
+
+JPEGs haben Dateirechte 0600, der Bildordner 0700. Abruf nur über die Ereignis-ID,
+keine statische Freigabe des gesamten `data/`-Ordners. `GET /api/events` liefert
+`image_url` oder `null`; `GET /api/events/{id}/image` liefert JPEG mit `no-store`,
+`DELETE` benötigt den vorhandenen UI-Header. Diese Schranke ersetzt keinen Login:
+Wie das Livebild sind Bilder im erreichbaren Heimnetz zugänglich. Keine öffentliche
+Freigabe. Upload und Versionswechsel bewahren `data/` einschließlich Bilder.
+
+Schreib-/Datenbankfehler werden angezeigt und sperren die Automatik bis zum
+bewussten Rücksetzen. Teilweise fehlgeschlagene Speichervorgänge räumen temporäre
+Bilder auf. Lokale Tests prüfen beschnittene Bilder, Trigger-Frame, Neustart,
+Alt-Datenbankmigration, Abruf/Löschen und Fehlerfälle mit synthetischen Bildern.
+Das Speichern und Anzeigen nach echter Pi-Auslösung ist noch zu prüfen.
+
 ## Personenerkennung und Linienauslösung
 
-Nach Übertragung des aktuellen Codes im Projektordner auf dem Pi installieren:
+Nach einem versionierten Update im aktiven Versionsordner auf dem Pi installieren:
 
 ```bash
-cd ~/halloween
+cd ~/halloween/current
 sudo apt update
 sudo apt install python3-opencv python3-numpy
-python3 -m venv --system-site-packages .venv
 .venv/bin/python -c "import cv2, numpy; print(cv2.__version__, cv2.__file__); print(numpy.__version__)"
-.venv/bin/python tools/install_detection_model.py
+HALLOWEEN_STATE_DIR=/home/marcinator_2/halloween/data \
+  .venv/bin/python tools/install_detection_model.py
 ```
 
 Das Skript lädt ausschließlich das unquantisierte Modell
@@ -192,7 +238,8 @@ Kamera-/Modellfehler und mehr als zwei Sekunden ohne gültige Auswertung
 sperren die aktivierte Automatik und stoppen den simulierten Ablauf. Nach
 Beheben des Fehlers „Nach Stopp zurücksetzen“ verwenden und Bereich
 freihalten. Modellprobleme bei deaktivierter Automatik verhindern keine
-manuellen Tests. Demo braucht weder OpenCV noch Modell; ihre synthetischen
+manuellen Tests. Der Demo-Livefeed und manuelle Tests brauchen weder OpenCV
+noch Modell; der Bewegungs-Test benötigt auch im Demo-Modus OpenCV. Synthetische
 Bilder sind kein Test der echten Personenerkennung.
 
 Die Auswertung arbeitet im Hintergrund mit dem jeweils neuesten Bild, Ziel
@@ -207,10 +254,70 @@ und Rechteck. `POST` benötigt wie andere Schreibaufrufe `X-Halloween-UI: 1`.
 `/api/status` enthält zusätzlich `detection`. Der Header ersetzt keinen Login.
 
 Automatische Auslösungen werden als `person_line_crossing` ohne Profil in der
-bestehenden Datenbank gespeichert. Weder Kamerabilder noch Tracking-IDs werden
-automatisch gespeichert; Profil-Wiedererkennung und Altersentscheidung fehlen.
+bestehenden Datenbank gespeichert, mit lokalem Bild des grünen Bereichs aus
+dem auslösenden Frame. Tracking-IDs werden nicht gespeichert; Profil-Wiedererkennung
+und Altersentscheidung fehlen.
 Aktoren bleiben ausschließlich simuliert.
 
+### Nahbereich testen: Bewegung in Pfeilrichtung
+
+In der WebUI unter **Automatische Auslösung → Erkennung wählen** den Modus
+**„Test: Bewegung in Pfeilrichtung“** auswählen, „Automatisch auslösen“
+anhaken und „Linie und Bereich speichern“ drücken. Der Modus wird lokal
+in `data/detection.json` gespeichert. Bisherige Einstellungen ohne Methodenfeld
+werden als Personenerkennung übernommen; diese bleibt der Standard.
+
+Dieser Test benötigt OpenCV und NumPy aus den oben beschriebenen Pi-Systempaketen,
+aber kein NanoDet-Modell. Wenn OpenCV fehlt, auf dem Pi ausführen:
+
+```bash
+sudo apt install python3-opencv python3-numpy
+sudo systemctl restart halloween-grab.service
+```
+
+Zuerst die Kamera fest abstellen und das Bild im grünen Bereich mindestens zwei
+Sekunden ruhig halten. Dann eine Hand, den Kopf oder einen Gegenstand sichtbar
+in Pfeilrichtung bewegen. Eine Person muss weder vollständig sichtbar sein noch
+wird eine Linienüberquerung verlangt: Die Linie legt in diesem Modus nur den
+Pfeil fest. Für Bewegung nach links/rechts die Linie entsprechend senkrecht
+stellen; mit „Richtung umkehren“ die Pfeilrichtung wechseln.
+
+Es müssen zwei aufeinanderfolgende Auswertungen gerichtete Bildbewegung im
+gewählten Bereich bestätigen. Der Test wertet auch kleine, langsame Änderungen
+im Nahbereich aus. Unter der Statuszeile stehen der geänderte Bildanteil,
+die Richtungsbewertung und „Bestätigung 0/2“, „1/2“ oder „2/2“. So lassen sich
+zu kleine Änderungen von fehlender Richtung unterscheiden. Eine Auslösung
+setzt außerdem die vorherige automatische Freigabe voraus.
+
+Die Betriebsanzeige nutzt bei eingeschalteter Automatik deren Freigabe
+(„Bereit (Automatik)“ oder „Ruhiges Bild abwarten (Automatik)“). Der Knopf
+„Bereich frei (manueller Test)“ ist dafür nicht erforderlich und hebt die
+automatische Freigabeprüfung nicht auf. Die manuellen Testknöpfe bleiben für
+separate Versuche verfügbar.
+
+Sehr langsame, zu schnelle, winzige oder
+strukturarme Bewegung kann übersehen werden. Nach Auslösung gelten zehn Sekunden
+Sperrzeit und erneut mindestens zwei Sekunden ruhiges Bild. Ein ruhiges Bild
+beweist **keinen menschenfreien Bereich**. Stopp, Fehler-Watchdog, bewusstes
+Rücksetzen und erneute Freigabe nach Start/Konfigurationswechsel bleiben wirksam.
+Bei bereits gesetzter Fehlersperre nach Auswahl und Speichern bewusst
+„Nach Stopp zurücksetzen“ drücken.
+
+Dies ist ein **Bewegungs-Test für die Simulation**, keine Personenerkennung
+für den späteren Gartenbetrieb. Auch Kamera-/Hintergrundbewegung kann auslösen.
+Lichtwechsel werden nicht als Richtung behandelt, können aber die Ruhefreigabe
+verzögern. Bei akzeptiertem Trigger wird ein Bild des grünen Bereichs gespeichert;
+Besuchermerkmale werden nicht gespeichert.
+Testereignisse erscheinen separat als „Bewegungs-Test“ (`motion_direction_test`).
+`/api/detection` liefert zusätzlich flüchtige Bewegungswerte unter `motion`;
+Config/Status enthalten `method` (`person_line` oder `motion_test`).
+
+Lokal mit synthetischen Bildern getestet: Richtung/Umkehr/gedrehte Linie,
+Gegenrichtung, seitliche Bewegung, Helligkeitswechsel, Bereichsgrenzen,
+Bestätigung, Bildlücken, Sperrzeit und Stopp. Browser-Demo bestätigt Auswahl,
+Speichern und Wiederherstellung nach Neuladen über die sichtbare UI-Struktur.
+Echte Pi-Kamera und Nahbereich noch nicht geprüft.
+
 ### Abnahme am echten Pi (noch offen)
 
 - Angezeigte Rate und Reaktionsverzögerung prüfen; Livebild und Stopp müssen