feat: 完善视频传播、标注编辑和拆帧闭环

- 接入 SAM2 视频传播能力：新增 /api/ai/propagate，支持用当前帧 mask/polygon/bbox 作为 seed，通过 SAM2 video predictor 向前、向后或双向传播，并可保存为真实 annotation。
- 接入 SAM3 video tracker：通过独立 Python 3.12 external worker 调用 SAM3 video predictor/tracker，使用本地 checkpoint 与 bbox seed 执行视频级跟踪，并在模型状态中标记 video_track 能力。
- 完善 SAM 模型分发：sam_registry 按 model_id 明确区分 sam2 propagation 与 sam3 video_track，避免两个模型链路混用。
- 打通前端“传播片段”：VideoWorkspace 使用当前选中 mask 和当前 AI 模型调用后端传播接口，传播结果回写并刷新工作区已保存标注。
- 增强 SAM3 本地 checkpoint 配置：新增 sam3_checkpoint_path 配置和 .env.example 示例，状态检查改为基于本地 checkpoint/独立环境/模型包可用性。
- 完善视频拆帧参数：/api/media/parse 支持 parse_fps、max_frames、target_width，后端任务保存帧时间戳、源帧号和 frame_sequence 元数据。
- 增加运行时 schema 兼容处理：启动时为旧 frames 表补充 timestamp_ms 和 source_frame_number 列，避免旧库升级后缺字段。
- 强化 Canvas 标注编辑：补齐多边形闭合、点工具、顶点拖拽、边中点插入、Delete/Backspace 删除、区域合并和重叠去除等交互。
- 增强语义分类联动：选中 mask 后可通过右侧语义分类树更新标签、颜色和 class metadata，并同步到保存/导出链路。
- 增加关键帧时间轴体验：FrameTimeline 显示具体时间信息，并支持键盘左右方向键切换关键帧。
- 完善 AI 交互分割参数：前端保留正向点、反向点、框选和 interactive prompt 的调用状态，支持 SAM2 细化候选区域与 SAM3 bbox 入口。
- 扩展后端/前端 API 类型：新增 propagateMasks、传播请求/响应 schema，并补齐 annotation、导出、模型状态和任务接口的测试覆盖。
- 更新项目文档：同步 README、AGENTS、接口契约、需求冻结、设计冻结、前端元素审计、实施计划和测试计划，标明真实功能边界与剩余风险。
- 增加测试覆盖：补充 SAM2/SAM3 传播、SAM3 状态、媒体拆帧参数、Canvas 编辑、语义标签切换、时间轴、工作区传播和 API 合约测试。
- 加强仓库安全边界：将 sam3权重/ 加入 .gitignore，避免本地模型权重被误提交。

验证：npm run test:run；pytest backend/tests；npm run lint；npm run build；python -m py_compile；git diff --check。

backend/main.py

@@ -11,6 +11,7 @@ from datetime import datetime, timezone
 
 from fastapi import FastAPI, WebSocket, WebSocketDisconnect
 from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
+from sqlalchemy import inspect, text
 
 from config import settings
 from database import Base, engine, SessionLocal
@@ -30,6 +31,20 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 DEFAULT_VIDEO_PATH = "/home/wkmgc/Desktop/Seg_Server/Data_MyVideo_1.mp4"
 
 
+def _ensure_runtime_schema_columns() -> None:
+    """Add nullable columns introduced after initial create_all deployments."""
+    try:
+        inspector = inspect(engine)
+        frame_columns = {column["name"] for column in inspector.get_columns("frames")}
+        with engine.begin() as connection:
+            if "timestamp_ms" not in frame_columns:
+                connection.execute(text("ALTER TABLE frames ADD COLUMN timestamp_ms FLOAT"))
+            if "source_frame_number" not in frame_columns:
+                connection.execute(text("ALTER TABLE frames ADD COLUMN source_frame_number INTEGER"))
+    except Exception as exc:  # noqa: BLE001
+        logger.warning("Runtime schema column check failed: %s", exc)
+
+
 def _seed_default_project_sync() -> None:
     """Synchronously seed the default video project on first startup."""
     import cv2
@@ -93,12 +108,16 @@ def _seed_default_project_sync() -> None:
             for idx, obj_name in enumerate(object_names):
                 img = cv2.imread(frame_files[idx])
                 h, w = img.shape[:2] if img is not None else (None, None)
+                timestamp_ms = idx * 1000.0 / 30.0
+                source_frame_number = int(round(idx * original_fps / 30.0)) if original_fps else None
                 frame = Frame(
                     project_id=project.id,
                     frame_index=idx,
                     image_url=obj_name,
                     width=w,
                     height=h,
+                    timestamp_ms=timestamp_ms,
+                    source_frame_number=source_frame_number,
                 )
                 db.add(frame)
 
@@ -176,6 +195,7 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
     # Initialize database tables
     try:
         Base.metadata.create_all(bind=engine)
+        _ensure_runtime_schema_columns()
         logger.info("Database tables initialized.")
     except Exception as exc:  # noqa: BLE001
         logger.error("Database initialization failed: %s", exc)