# 无人机-后端

**Repository Path**: xusun000/drone-backend

## Basic Information

- **Project Name**: 无人机-后端
- **Description**: 1234567890
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-03-04
- **Last Updated**: 2026-03-17

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Drone Inspection Backend

无人机/电机智能质检系统后端 API

## 技术栈

- **框架**: FastAPI
- **数据库**: SQLite (本地文件存储)
- **文件存储**: 本地文件系统

## 项目结构

```
drone-inspection-backend/
├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── database.py       # 数据库连接
│   ├── models.py         # SQLAlchemy 数据模型
│   ├── schemas.py        # Pydantic 数据验证模型
│   └── routers/
│       ├── __init__.py
│       ├── tasks.py      # 任务相关 API
│       ├── defects.py    # 缺陷相关 API
│       ├── images.py     # 图片相关 API
│       └── dashboard.py  # 仪表盘统计 API
├── db/                   # SQLite 数据库文件
├── uploads/              # 上传的图片存储目录
├── main.py              # 应用入口
└── requirements.txt     # 依赖列表
```

## 安装与运行

### 1. 安装依赖

```bash
cd /Users/xusun/Desktop/Python/drone-inspection-backend
pip install -r requirements.txt
```

### 2. 启动服务

```bash
python main.py
```

或

```bash
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
```

### 3. 访问 API 文档

- Swagger UI: http://localhost:8000/docs
- ReDoc: http://localhost:8000/redoc

## API 接口概览

### 任务管理 (Tasks)

| 方法 | 路径 | 说明 |
|------|------|------|
| POST | `/api/tasks` | 创建新任务 |
| GET | `/api/tasks` | 获取任务列表 |
| GET | `/api/tasks/{id}` | 获取任务详情 |
| POST | `/api/tasks/{id}/images` | 上传图片 |
| GET | `/api/tasks/{id}/images` | 获取任务图片列表 |
| POST | `/api/tasks/{id}/detect` | 执行 AI 检测 |
| GET | `/api/tasks/{id}/defects` | 获取任务缺陷列表 |
| GET | `/api/tasks/{id}/timeline` | 获取任务时间线 |

### 缺陷管理 (Defects)

| 方法 | 路径 | 说明 |
|------|------|------|
| GET | `/api/defects` | 获取缺陷列表 |
| GET | `/api/defects/{id}` | 获取缺陷详情 |
| PUT | `/api/defects/{id}/review` | 复核缺陷 |
| POST | `/api/defects/{id}/analyze` | AI 大模型分析 |
| GET | `/api/defects/{id}/report` | 获取分析报告 |
| POST | `/api/defects/{id}/feedback` | 提交整改反馈 |
| PUT | `/api/defects/{id}/close` | 闭环缺陷 |

### 图片 (Images)

| 方法 | 路径 | 说明 |
|------|------|------|
| GET | `/api/images/{id}` | 获取图片文件 |

### 仪表盘 (Dashboard)

| 方法 | 路径 | 说明 |
|------|------|------|
| GET | `/api/dashboard/stats` | 获取统计数据 |
| GET | `/api/dashboard/defect-distribution` | 缺陷类型分布 |
| GET | `/api/dashboard/trend` | 趋势数据 |
| GET | `/api/dashboard/recent-tasks` | 最近任务 |
| GET | `/api/dashboard/trace/{task_id}` | 任务溯源 |

## 数据模型

### 任务 (Task)

- `id`: 任务ID (如: TSK-20260312-ABCD)
- `model`: 机型
- `batch`: 批次
- `station`: 工位
- `operator`: 操作员
- `status`: 状态 (pending/detected/reviewed/analyzing/analyzed/closed)
- `defects_count`: 缺陷数量
- `created_at`: 创建时间
- `updated_at`: 更新时间

### 缺陷 (Defect)

- `id`: 缺陷ID (如: DEF-0312-ABCD)
- `task_id`: 关联任务ID
- `type`: 缺陷类型 (螺丝缺失/线束异常/划痕/异物)
- `location`: 位置
- `confidence`: 置信度
- `bbox_x/y/w/h`: 边界框坐标
- `status`: 状态
- `created_at`: 创建时间

### 分析报告 (AnalysisReport)

- `id`: 报告ID
- `defect_id`: 关联缺陷ID
- `conclusion`: 问题结论
- `root_cause`: 根因分析
- `action_plan`: 处理建议
- `generated_at`: 生成时间

### 时间线事件 (TimelineEvent)

- `id`: 事件ID
- `task_id`: 关联任务ID
- `action`: 动作名称
- `status`: 状态 (success/warning/pending)
- `detail`: 详情
- `operator`: 操作人
- `created_at`: 时间

## 前端集成示例

### 创建任务

```javascript
const response = await fetch('http://localhost:8000/api/tasks', {
  method: 'POST',
  headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
  body: JSON.stringify({
    model: 'EV-Motor-X1',
    batch: 'B-20260312',
    station: 'Station-A',
    operator: 'OP-01'
  })
});
const task = await response.json();
```

### 上传图片

```javascript
const formData = new FormData();
formData.append('file', imageFile);

const response = await fetch(`http://localhost:8000/api/tasks/${taskId}/images`, {
  method: 'POST',
  body: formData
});
```

### 运行 AI 检测

```javascript
const response = await fetch(`http://localhost:8000/api/tasks/${taskId}/detect`, {
  method: 'POST'
});
const result = await response.json();
```