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# People Talking YOLOv8x v1
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本版本作为可信 PT 导出源与回滚版本保留；当前部署使用
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[`people-talking-yolov8x@2`](../v2/README.md) ONNX 制品。
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## 注册信息
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| 字段 | 值 |
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| Model ID | `people-talking-yolov8x@1` |
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| 注册名称 | `People Talking YOLOv8x` |
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| Backend | `ultralytics-yolo` |
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| 任务 | 画面中人员正在打电话的行为检测 |
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| 权重 | `models/detection/people-talking-yolov8x/v1/best.pt` |
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| 权重格式 | PyTorch/Ultralytics `.pt` checkpoint |
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| 权重大小 | `136694313` bytes |
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| SHA256 | `86cd63926de1c69f70dd7f8755e4de9e382bbdeb0668821b7c3846b826471526` |
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| 基础模型 | YOLOv8x（约 6815 万参数） |
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| checkpoint Ultralytics | `8.0.196` |
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| 回滚环境 Ultralytics | `8.4.31` |
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Model ID 的 `@1` 与本目录的 `v1` 对应。权重从用户提供的
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`/home/xtkuang/Projects/cmvr/changan_robot/call_phone/best.pt` 复制；复制前后的大小和
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SHA256 必须一致。不兼容的新权重应使用新版本目录和注册 ID，不能覆盖本文件记录的
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`v1`。
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## 有序标签
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checkpoint 的类别编号必须与下表严格一致：
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| ID | 标签 | 部署用途 |
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|---:|---|---|
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| 0 | `label` | 上游 checkpoint 中含义不清的通用类别；当前 Pipeline 不选择 |
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| 1 | `talking on phone` | 电话使用行为告警 |
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`label` 不是背景类，不能从注册信息中删除，否则类别编号会错位并导致模型加载失败。
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v1 回滚配置通过 `detect_labels: [talking on phone]` 只请求 class 1。
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## 输入与运行参数
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- 输入必须是已经解码的 `BGR8` 或 `RGB8` 三通道图像；
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- checkpoint 训练参数记录的 `imgsz` 为 `640`；
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- v1 CPU 回滚配置从 `max_fps: 5`、`confidence: 0.50` 开始；
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- 该权重由带 `dill` 的环境序列化，项目的 `yolo`/`yolo-cpu` extra 已显式包含
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`dill`，不能依赖 Ultralytics 运行时临时联网安装；
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- `.pt` 由 PyTorch pickle loader 读取，只应部署经过校验的可信制品。
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配置示例：
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```yaml
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phone_detector:
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uses: detection.model@1
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with:
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model: people-talking-yolov8x@1
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detect_labels:
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- talking on phone
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confidence: 0.50
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max_fps: 5
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attach_frame: true
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model_options:
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weights: models/detection/people-talking-yolov8x/v1/best.pt
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device: cpu
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imgsz: 640
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iou: 0.70
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half: false
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max_det: 100
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```
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## 来源与许可
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- 上游项目：[`Anidipta/People-Talking`](https://github.com/Anidipta/People-Talking)；
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- 上游仓库根 `LICENSE` 标记为 Apache-2.0，但 README 的许可段落写为 MIT；
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- 上游没有在模型卡中单独说明训练数据和权重的再分发许可。
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因此在外部发布或商业部署前，需要进一步确认代码、权重和训练数据各自的授权范围，
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不能把仓库 README 的一句许可描述直接当成全部资产的授权结论。仓库中的 `.pt` 作为
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普通 Git blob 保存，克隆后会直接获得完整权重。
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## 限制
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- 这是视觉行为检测，不读取手机屏幕、通话音频或运营商状态；它不能判断来电/去电、
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是否真正接通，也不能区分普通手持手机与真实通话的全部边界情况；
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- 上游只提供曲线图片，未给出可复核的逐类 AP/precision/recall 数值；当前没有把
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未知测试集上的指标写成部署承诺；
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- 手部和手机被遮挡、远距离小目标、侧后视角、弱光以及相似手势都可能导致漏检或误检；
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- 当前 adapter 是逐帧检测，不跟踪具体人员。`repeat_gate` 的 `scope: source` 只能表示
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同一相机连续命中，不能证明连续命中来自同一个人；
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- YOLOv8x 在 CPU 上较重，必须在目标设备测量推理延迟、内存和实际 FPS 后再调高
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`max_fps`。
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## 验证
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从仓库根目录执行：
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```bash
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sha256sum models/detection/people-talking-yolov8x/v1/best.pt
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uv run --no-sync cmvr-edge-ai models
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uv run --no-sync cmvr-edge-ai validate \
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--config configs/active_detection.yaml \
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--pipeline detection
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```
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`validate` 只检查配置和 DAG，不加载权重。发布前还必须执行真实模型加载和单帧推理
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smoke test，确认日志或测试结果中模型 ID、标签顺序和推理输出均正确。
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