import numpy as np

class NIRAlcoholDetection:
    """
    近红外光谱组织液酒精检测原理
    
    Aumovio + trinamiX 方案
    
    核心原理：
    1. 酒精分子（C2H5OH）在近红外波段有特征吸收峰
    2. 不同波长的 NIR 光穿透皮肤 ~1-2mm
    3. 组织液中酒精浓度影响光的吸收/散射模式
    4. 多波长光谱分析 → 酒精浓度
    """
    
    def __init__(self):
        # 酒精分子的 NIR 吸收特征
        self.alcohol_peaks = {
            'wavelength_nm': [970, 1200, 1450, 1700, 1730, 2300],
            'absorption_strength': [0.3, 0.5, 0.8, 0.9, 0.7, 0.6],
            'assignment': [
                'O-H 伸缩（2倍频）',
                'C-H 伸缩（2倍频）', 
                'O-H 伸缩（1倍频）',
                'C-H 组合频',
                'C-H 伸缩（1倍频）',
                'C-H 组合频'
            ]
        }
        
        # 系统参数
        self.params = {
            'penetration_depth_mm': 1.5,  # 组织穿透深度
            'detection_range_bac': (0.0, 0.30),  # BAC 检测范围 %
            'accuracy_bac': 0.005,  # ±0.005% BAC 精度
            'measurement_time_s': 3,  # 测量时间
            'sensor_type': 'NIR spectrometer',
            'light_source': '多波长 LED 阵列',
        }
    
    def simulate_measurement(self, true_bac: float) -> dict:
        """
        模拟指尖 BAC 测量过程
        
        Args:
            true_bac: 真实 BAC 值 (0.0 - 0.30%)
        Returns:
            measurement: 模拟测量结果
        """
        # 1. 组织液中酒精浓度（约为 BAC 的 80-90%）
        isf_alcohol = true_bac * 0.85
        
        # 2. 模拟 NIR 吸收光谱
        wavelengths = np.array(self.alcohol_peaks['wavelength_nm'])
        absorption = np.array(self.alcohol_peaks['absorption_strength'])
        
        # 加入浓度效应
        measured_absorption = absorption * isf_alcohol * 10  # 放大效应
        
        # 加入噪声（皮肤散射、温度等）
        noise = np.random.normal(0, 0.02, len(wavelengths))
        measured_absorption += noise
        
        # 3. 光谱分析
        # 多元线性回归（简化版）
        # 实际使用 trinamiX 的专有算法
        estimated_bac = np.polyfit(
            absorption, measured_absorption, 1
        )[0] / 10 / 0.85  # 反向计算
        
        # 加入系统误差
        estimated_bac += np.random.normal(0, self.params['accuracy_bac'])
        estimated_bac = max(0, estimated_bac)
        
        return {
            'true_bac': true_bac,
            'estimated_bac': round(estimated_bac, 4),
            'error': round(abs(estimated_bac - true_bac), 4),
            'pass': estimated_bac < 0.08,  # 美国 DUI 限值
            'measurement_time': self.params['measurement_time_s'],
            'wavelengths_used': wavelengths.tolist(),
            'absorption_spectrum': measured_absorption.tolist(),
        }


class AntiSpoofingSystem:
    """
    防欺骗系统
    
    Aumovio 方案：
    1. 点投影仪（dot projector）验证真人手指
    2. 隐藏式 DMS 摄像头交叉验证
    """
    
    def __init__(self):
        self.dot_projector = {
            'type': 'IR dot projector',
            'dots': 30000,  # 30K IR 点
            'purpose': '3D 深度感知，区分真人 vs 假体',
            'accuracy': '99.9% 真人识别率'
        }
        self.dms_camera = {
            'type': '隐藏式近红外摄像头',
            'position': '显示屏下方',
            'purpose': '面部识别 + 驾驶员状态监控',
            'features': ['活体检测', '人脸识别', '疲劳检测', '分心检测']
        }
    
    def verify_driver(self, finger_data, face_data):
        """
        防欺骗验证流程
        """
        # 1. 指尖 3D 深度验证
        finger_real = self.dot_projector_verify(finger_data)
        
        # 2. 面部识别 + 活体检测
        face_real = self.face_verify(face_data)
        
        # 3. 交叉验证：触摸者 = 驾驶员
        same_person = self.cross_verify(finger_data, face_data)
        
        return {
            'finger_authentic': finger_real,
            'face_authentic': face_real,
            'same_person': same_person,
            'allow_start': finger_real and face_real and same_person
        }

class DashboardIntegration:
    """Aumovio 指尖 BAC 传感器仪表盘集成方案"""
    
    def __init__(self):
        self.layout = {
            'sensor_position': '仪表盘中央，玻璃覆盖',
            'sensor_size': '~5cm × 5cm',
            'user_interaction': '驾驶员用食指触摸 3 秒',
            'display': '仪表盘显示屏显示 BAC 值',
            'warning': '视觉+听觉警告',
        }
        
        self.scenarios = {
            'normal_start': {
                'trigger': '驾驶员触摸传感器',
                'condition': 'BAC < 0.02%',
                'action': '允许启动',
                'display': '✅ BAC: 0.00% - 安全驾驶'
            },
            'warning_start': {
                'trigger': 'BAC 0.02-0.08%',
                'action': '警告但允许启动',
                'display': '⚠️ BAC: 0.05% - 请谨慎驾驶',
                'log': '记录到车辆日志'
            },
            'block_start': {
                'trigger': 'BAC >= 0.08%',
                'action': '禁止启动',
                'display': '🚫 BAC: 0.12% - 超过法定限值',
                'lockout': '15分钟冷却期',
                'notify': '可选：通知家庭成员'
            },
            'fleet_management': {
                'trigger': '商用车启动前强制检测',
                'condition': 'BAC < 0.02%',
                'action': '允许启动 + 记录到车队系统',
                'display': '✅ BAC: 0.00% - 出车许可'
            }
        }

class IMSAlcoholDetectionArchitecture:
    """IMS 酒驾检测推荐架构"""
    
    def __init__(self):
        self.layers = {
            'primary': {
                'sensor': 'Aumovio 指尖 NIR BAC',
                'role': '精确 BAC 定量',
                'trigger': '启动前强制检测',
                'accuracy': '±0.005% BAC'
            },
            'secondary': {
                'sensor': 'DMS 摄像头（IR）',
                'role': '行为损伤评估',
                'trigger': '行驶中持续监控',
                'method': 'Smart Eye / Seeing Machines 行为分析'
            },
            'tertiary': {
                'sensor': '方向盘传感器',
                'role': '微动模式分析',
                'trigger': '行驶中辅助',
                'method': '操控频率/幅度异常检测'
            }
        }
    
    def get_decision_logic(self):
        return {
            'start_decision': 'primary 传感器 BAC < 0.08% AND secondary 无明显损伤',
            'driving_monitor': 'secondary + tertiary 持续评估',
            'escalation': 'secondary 检测到损伤 → 警告 → 建议靠边停车',
            'emergency': '严重损伤 + BAC > 0.05% → 自动靠边停车（L3+）'
        }