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### **边缘计算端：功能与职责定义**
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#### **1. 核心定位与目标**
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边缘计算端是整个分布式网络的“眼睛”和“前线哨兵”。它是一个部署在用户现场（例如，安装在树莓派上）的、高度自动化的智能观测站。
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其核心目标是：在无需人工干预的情况下，**自主完成从天空监控、事件识别、数据归档到云端上报的全过程**，同时保证高可靠性和低资源消耗。
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#### **2. 系统架构：模块化与事件驱动**
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为了实现高度的可扩展性和可维护性，边缘端应用采用模块化、事件驱动的架构。所有模块作为独立的专家运行，通过一个中央的 **事件总线 (Event Bus)** 进行通信，实现了最大限度的解耦。
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```mermaid
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graph TD
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subgraph "应用核心 (Core)"
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App("app<br>(应用协调器)")
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EventBus("events<br>(事件总线)")
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end
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subgraph "数据源 (Data Sources)"
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Camera("camera<br>(摄像头控制器)")
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GPS("gps<br>(GPS模块)")
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Sensors("sensors<br>(环境传感器)")
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end
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subgraph "数据处理流水线 (Processing Pipeline)"
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Detection("detection<br>(检测流水线)")
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Overlay("overlay<br>(信息叠加)")
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end
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subgraph "数据输出 (Outputs)"
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Storage("storage<br>(存储管理器)")
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Communication("communication<br>(通信管理器)")
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Streaming("streaming<br>(视频流)")
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end
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subgraph "外部接口 (External Interfaces)"
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HW["硬件<br>(摄像头, GPS, 传感器)"]
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FS["文件系统<br>(磁盘)"]
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Network["网络<br>(HTTP API, MQTT, RTSP)"]
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end
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%% 控制流
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App -- 初始化 --> Camera
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App -- 初始化 --> Detection
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App -- 初始化 --> GPS
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App -- 初始化 --> Sensors
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App -- 初始化 --> Overlay
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App -- 初始化 --> Storage
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App -- 初始化 --> Communication
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App -- 初始化 --> Streaming
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%% 数据流
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HW -- 原始数据 --> Camera
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HW -- 原始数据 --> GPS
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HW -- 原始数据 --> Sensors
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Camera -- 发布 FrameCapturedEvent --> EventBus
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GPS -- 发布 GpsStatusEvent --> EventBus
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Sensors -- 发布 EnvironmentEvent --> EventBus
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EventBus -- 订阅 FrameCapturedEvent --> Detection
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EventBus -- 订阅 FrameCapturedEvent --> Overlay
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EventBus -- 订阅 FrameCapturedEvent --> Storage
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EventBus -- 订阅 GpsStatusEvent --> Overlay
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EventBus -- 订阅 EnvironmentEvent --> Overlay
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Detection -- 发布 MeteorDetectedEvent --> EventBus
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EventBus -- 订阅 MeteorDetectedEvent --> Storage
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EventBus -- 订阅 MeteorDetectedEvent --> Communication
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Overlay -- 叠加信息到帧 --> Streaming
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Camera -- 原始帧 --> Streaming
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Storage -- 写入文件 --> FS
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Communication -- 发送数据 --> Network
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Streaming -- 推送RTSP流 --> Network
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#### **3. 各模块功能与职责详解**
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**3.1 `app` (应用协调器)**
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* [cite\_start]**职责**: 作为系统的“大脑”，负责初始化、协调和管理所有其他模块的生命周期 [cite: 1442]。它确保所有后台任务都能正常启动，并在应用关闭时能够优雅地退出。
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**3.2 `events` (事件总线)**
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* [cite\_start]**职责**: 提供一个中央消息传递系统 [cite: 1442][cite\_start]。它是整个应用的神经中枢，允许所有模块在不直接相互依赖的情况下进行通信，从而实现高度的解耦和灵活性 [cite: 1442]。
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**3.3 `camera` (摄像头控制器)**
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* **职责**:
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* [cite\_start]**实时视频采集**: 负责与摄像头硬件交互，以可配置的帧率（例如30 FPS）持续捕获视频帧 [cite: 1442]。
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* [cite\_start]**原始数据发布**: 将每一帧捕获到的画面，连同一个自增的 **帧号 (`frame_id`)** 和 **高精度时间戳 (`timestamp`)**，封装成一个 `FrameCapturedEvent` 并立即发布到事件总线 [cite: 1442]。
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* [cite\_start]**环境适应性**: 仅在当地日落之后和日出之前的时间段内激活摄像头进行捕捉，以节省资源并避免无效数据 [cite: 1442]。
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**3.4 `detection` (检测流水线)**
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* **职责**:
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* [cite\_start]**智能分析**: 这是应用的“智能”核心。它订阅事件总线上的 `FrameCapturedEvent` [cite: 1442]。
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* [cite\_start]**上下文缓冲**: 在其内部维护一个环形缓冲区（Ring Buffer），用于存储最近的N帧视频以供分析 [cite: 1442]。
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* [cite\_start]**事件决策**: 在帧缓冲区上运行一个**可插拔的**检测算法（MVP阶段为基于帧间亮度差异的算法），通过对比多帧的连续变化来识别潜在的流星事件 [cite: 1442]。
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* [cite\_start]**信号发布**: 当识别出事件时，它会向事件总线发布一个全新的 `MeteorDetectedEvent` 事件，其中包含触发检测的关键帧号和时间戳 [cite: 1442]。
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**3.5 `storage` (存储管理器)**
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* **职责**:
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* [cite\_start]**数据归档**: 负责将瞬时的事件永久化存储。它同时订阅 `FrameCapturedEvent` 和 `MeteorDetectedEvent` [cite: 1442]。
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* [cite\_start]**录制缓冲**: 通过消费 `FrameCapturedEvent`，在内部维护一个独立的环形缓冲区，用于“准备录制” [cite: 1442]。
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* [cite\_start]**事件包创建**: 当监听到 `MeteorDetectedEvent` 时，它会根据信号中的帧号，从自己的缓冲区中提取出事件发生前后一段时间的视频帧，并将其与所有相关的元数据（GPS、传感器数据、算法中间数据等）打包成一个**专属的事件目录** [cite: 1442]。
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* [cite\_start]**完成通知**: 在成功将事件包写入本地磁盘后，它会发布一个 `EventPackageArchivedEvent`，通知其他模块归档已完成 [cite: 1442]。
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* [cite\_start]**数据清理**: 实现一个基于时间的清理策略，自动删除过旧的本地事件包以管理磁盘空间 [cite: 1442]。
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**3.6 `communication` (通信管理器)**
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* **职责**:
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* [cite\_start]**云端连接**: 负责所有与云平台的外部通信 [cite: 1442]。
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* [cite\_start]**事件上传**: 它订阅 `EventPackageArchivedEvent`。当收到这个“归档完成”的信号后，它会将本地的事件包压缩并安全地上传到云端的API端点 [cite: 1442]。
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* [cite\_start]**状态报告**: 定期向云端发送“心跳”信号，以报告设备的在线状态 [cite: 1442]。
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* [cite\_start]**设备注册**: 在首次启动时，执行一次性的设备注册流程，将设备的硬件ID与用户账户绑定 [cite: 1442]。
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**(未来扩展模块)**
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* [cite\_start]**`gps` & `sensors`**: 负责从GPS模块和环境传感器（如温湿度）读取数据，并将其作为事件发布到总线 [cite: 1442]。
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* [cite\_start]**`overlay`**: 负责在视频帧上实时叠加时间戳、GPS坐标等信息 [cite: 1442]。
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* [cite\_start]**`streaming`**: 负责提供一个RTSP服务器，用于实时视频流的远程查看 [cite: 1442]。
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