# 示意代码，不可直接运行。论文未开源（全文无代码仓库链接），本块是"闭环
# 反馈调压缩参数"的概念示意。注意：论文实际控制算法是基于数值梯度的下降
# 式控制（对目标函数求数值梯度、自适应步长更新压缩设置），并不是下面演示
# 的 PID——PID 写法仅便于理解反馈思想。
import numpy as np

class OASISController:
    """
    闭环反馈控制器（PID 概念示意，非论文原方法）

    - 误差 = 目标性能 - 当前性能
    - 比例项：误差大小 → 压缩率调整幅度
    - 积分项：累积误差 → 消除稳态误差
    - 微分项：误差变化率 → 预防超调

    论文原方法：gradient-descent-based 控制，控制器更新间隔 N_f=1~4 帧。
    """
    
    def __init__(self, target_metric: float = 0.95,
                 kp: float = 0.5, ki: float = 0.1, kd: float = 0.05):
        self.target = target_metric  # 目标性能（如mAP 95%）
        self.kp = kp  # 比例增益
        self.ki = ki  # 积分增益
        self.kd = kd  # 微分增益
        
        self.integral = 0
        self.prev_error = 0
        self.qp = 30  # 初始量化参数（H.264/H.265 QP）
        
    def update(self, current_metric: float) -> int:
        """
        根据当前性能指标更新压缩参数
        
        Args:
            current_metric: 当前下游任务性能（0-1）
            
        Returns:
            qp: 更新后的量化参数（1-51, 越大压缩越多）
        """
        error = self.target - current_metric
        
        # PID控制
        p_term = self.kp * error
        self.integral += error
        i_term = self.ki * self.integral
        d_term = self.kd * (error - self.prev_error)
        
        # 控制信号：正=需要更高质量=降低QP
        control = p_term + i_term + d_term
        
        # QP调整：性能低→降QP（高质量），性能高→升QP（高压缩）
        self.qp = int(np.clip(self.qp - control * 10, 1, 51))
        
        self.prev_error = error
        return self.qp


class OASISCompressionPipeline:
    """
    OASIS完整压缩管道
    
    1. 压缩视频帧
    2. 发送给下游任务
    3. 收集性能指标
    4. 闭环反馈调整压缩参数
    """
    
    def __init__(self, target_metric: float = 0.95):
        self.controller = OASISController(target_metric)
        self.qp = 30
        self.metrics_history = []
        
    def compress_frame(self, frame: np.ndarray) -> bytes:
        """用当前QP压缩帧"""
        # 模拟H.265编码
        quality = 51 - self.qp  # QP越低质量越高
        compressed_size = len(frame) * (0.1 + quality / 100)
        return b'\x00' * int(compressed_size)
    
    def run_pipeline(self, frames: list, downstream_task):
        """
        运行完整管道
        
        Args:
            frames: 视频帧列表
            downstream_task: 下游任务函数
            
        Returns:
            压缩统计
        """
        total_original = 0
        total_compressed = 0
        
        for i, frame in enumerate(frames):
            # 1. 压缩
            compressed = self.compress_frame(frame)
            total_original += len(frame)
            total_compressed += len(compressed)
            
            # 2. 下游任务
            metric = downstream_task(compressed)
            self.metrics_history.append(metric)
            
            # 3. 每10帧更新一次压缩参数
            if (i + 1) % 10 == 0:
                avg_metric = np.mean(self.metrics_history[-10:])
                self.qp = self.controller.update(avg_metric)
                print(f"Frame {i+1}: metric={avg_metric:.3f}, "
                      f"QP={self.qp}")
        
        compression_ratio = 1 - total_compressed / total_original
        return {
            'compression_ratio': compression_ratio,
            'avg_metric': np.mean(self.metrics_history),
            'final_qp': self.qp,
        }

# 示意代码，不可直接运行。双闭环（PERCLOS/人脸检测质量反馈）为本站对 OASIS
# 思路在 DMS 数据管道上的推演，论文只做了跟踪/检测/分割/车道检测任务。
class IMSAdaptiveCompression:
    """
    将OASIS应用于DMS数据管道
    
    场景：
    1. 日常驾驶：高压缩率（精度要求不高，省存储）
    2. 危险事件：低压缩率（保留细节，供事后分析）
    3. 测试验证：无损压缩（用Beamr ML-Safe）
    
    OASIS的闭环反馈：
    - PERCLOS计算精度 → 反馈 → 调整DMS视频压缩率
    - 人脸检测成功率 → 反馈 → 调整压缩率
    - 视线估计置信度 → 反馈 → 调整压缩率
    """
    
    def __init__(self):
        self.perclos_controller = OASISController(target_metric=0.95)
        self.face_controller = OASISController(target_metric=0.98)
        
    def process_dms_frame(self, frame, perclos_quality, face_quality):
        """
        根据DMS算法性能动态调整压缩
        
        Args:
            frame: DMS摄像头帧
            perclos_quality: PERCLOS计算置信度
            face_quality: 人脸检测置信度
            
        Returns:
            compressed_frame + 新QP
        """
        # 双闭环控制
        qp_perclos = self.perclos_controller.update(perclos_quality)
        qp_face = self.face_controller.update(face_quality)
        
        # 取更保守的QP（更高质量）
        qp = min(qp_perclos, qp_face)
        
        # 压缩
        compressed = self.compress_with_qp(frame, qp)
        
        return compressed, qp