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# 需求分析 — 2026-04-30
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## 需求背景
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磁盘已扩容至 184GB，空间充足。用户提出 4 个核心需求：
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## 需求拆解
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| 编号 | 需求 | 优先级 | 影响面 |
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| R1 | 安装完整版 PyTorch CUDA + SAM2，恢复 GPU 推理 | P0 | conda 环境 |
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| R2 | 项目库视频显示封面缩略图 | P0 | backend/media.py, ProjectLibrary.tsx |
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| R3 | 项目库显示原始帧率，支持修改解析帧率 | P0 | backend/models.py, frame_parser.py, 前端 |
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| R4 | DICOM 连续帧批量导入支持 | P0 | backend/media.py, ProjectLibrary.tsx |
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### R1 — PyTorch CUDA + SAM2
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- 当前 PyTorch 为 CPU 版本 (2.11.0+cpu)
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- SAM2 未安装
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- GPU: RTX 4090 24GB，驱动 595.58.03
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- 目标: 安装 PyTorch 2.5+ CUDA 12.4 + SAM2，使 `/api/ai/predict` 使用真实 SAM2 推理
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### R2 — 视频封面
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- 当前项目卡片只显示 Film 图标，无封面
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- 目标: 解析视频时提取第一帧作为封面 thumbnail，项目库显示为卡片背景图
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### R3 — 帧率显示与修改
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- 当前 fps 为硬编码 "30FPS"
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- 目标:
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- 解析视频时读取真实原始帧率，存入 Project.original_fps
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- 项目库显示原始帧率
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- 支持设置 parse_fps（解析帧率，可低于原始帧率）
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- 后端解析时按 parse_fps 提取帧
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### R4 — DICOM 批量导入
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- Data_Dicom帧/ 下有 300 个 .dcm 文件，共约 160MB
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- 目标:
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- 项目类型支持 `source_type`: video / dicom
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- 导入时支持多选 .dcm 文件批量上传
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- 上传后解析为帧序列
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- 支持后续继续向同一项目新增 .dcm 文件
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