# 示意代码，不可直接运行。论文未开源（全文无代码仓库链接），本块系本站依据
# "三码解纠缠"思路编写的概念示意，并非论文官方实现；输入维度等设定为 DMS
# 适配假想场景，论文实际输入是可穿戴 IMU 传感器信号。
import torch
import torch.nn as nn

class EdgeHARModel(nn.Module):
    """
    EdgeHAR 三码解纠缠模型
    
    适配到DMS场景：
    - 输入：DMS特征序列（人脸关键点/眼动/头部姿态）
    - 输出：三个独立潜在码 + 行为分类
    
    优势：
    - 新用户适配：只调Acquisition-Context Code
    - 新车型适配：只调Acquisition-Context Code
    - 活动知识通用：Activity-Semantic Code不变
    """
    
    def __init__(self, input_dim: int = 68*2,  # 68个人脸关键点×2坐标
                 hidden_dim: int = 128,
                 code_dims: dict = None):
        super().__init__()
        if code_dims is None:
            code_dims = {'semantic': 32, 'dynamics': 32, 'context': 16}
        
        # 共享编码器
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv1d(input_dim, hidden_dim, 3, padding=1),
            nn.BatchNorm1d(hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv1d(hidden_dim, hidden_dim, 3, padding=1),
            nn.BatchNorm1d(hidden_dim),
            nn.ReLU(),
        )
        
        # 三个独立瓶颈层
        self.semantic_head = nn.Linear(hidden_dim, code_dims['semantic'])
        self.dynamics_head = nn.LSTM(hidden_dim, code_dims['dynamics'], 
                                      batch_first=True)
        self.context_head = nn.Linear(hidden_dim, code_dims['context'])
        
        # 解码器（重建原始信号）
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(code_dims['semantic'] + code_dims['dynamics'] + 
                     code_dims['context'], hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.ConvTranspose1d(hidden_dim, input_dim, 3, padding=1),
        )
        
        # 分类头（只用semantic+dynamics，不用context）
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(code_dims['semantic'] + code_dims['dynamics'], 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 7),  # 7类驾驶行为
        )
        
    def forward(self, x):
        """
        Args:
            x: (B, T, input_dim) 时序特征
            
        Returns:
            reconstruction, classification, codes
        """
        # 编码
        encoded = self.encoder(x.transpose(1, 2)).transpose(1, 2)
        
        # 三个码
        semantic = self.semantic_head(encoded)  # (B, T, semantic_dim)
        dynamics_out, _ = self.dynamics_head(encoded)  # (B, T, dyn_dim)
        context = self.context_head(encoded)  # (B, T, context_dim)
        
        # 重建
        combined = torch.cat([semantic, dynamics_out, context], dim=-1)
        reconstructed = self.decoder(combined.transpose(1, 2)).transpose(1, 2)
        
        # 分类（只用semantic+dynamics，不依赖context）
        class_input = torch.cat([
            semantic.mean(dim=1),  # 时序平均池化
            dynamics_out.mean(dim=1)
        ], dim=-1)
        classification = self.classifier(class_input)
        
        return reconstructed, classification, {
            'semantic': semantic,
            'dynamics': dynamics_out,
            'context': context
        }

# 示意代码，不可直接运行。论文未开源，以下正则化拆解系本站示意（注意块内
# `reconstructed_class` 变量未定义，仅用于说明损失构成思路，不能运行）。
class DisentanglementLoss(nn.Module):
    """
    EdgeHAR解纠缠损失
    
    三个正则化项确保三码独立性：
    1. 互信息最小化：三码间互信息→0
    2. 对比损失：同类活动semantic码相似，context码不同
    3. 信息瓶颈：限制每个码的容量
    """
    
    def __init__(self, alpha=0.1, beta=0.1, gamma=0.01):
        super().__init__()
        self.alpha = alpha  # 互信息权重
        self.beta = beta    # 对比损失权重
        self.gamma = gamma  # 信息瓶颈权重
        
    def forward(self, reconstructed, original, codes, labels):
        # 1. 重建损失
        recon_loss = nn.MSELoss()(reconstructed, original)
        
        # 2. 分类损失
        class_loss = nn.CrossEntropyLoss()(reconstructed_class, labels)
        
        # 3. 互信息最小化（三码独立）
        mi_loss = self._mutual_information_loss(codes)
        
        # 4. 对比损失（semantic同类相似）
        contrast_loss = self._contrastive_loss(codes['semantic'], labels)
        
        # 5. 信息瓶颈（context码容量限制）
        bottleneck_loss = self._bottleneck_loss(codes['context'])
        
        total = recon_loss + class_loss + \
                self.alpha * mi_loss + \
                self.beta * contrast_loss + \
                self.gamma * bottleneck_loss
        
        return total
    
    def _mutual_information_loss(self, codes):
        """最小化三码间互信息"""
        # 简化：用协方差矩阵的off-diagonal
        semantic = codes['semantic'].mean(dim=1)
        dynamics = codes['dynamics'].mean(dim=1)
        context = codes['context'].mean(dim=1)
        
        # 语义-动态互信息
        sd_corr = torch.mean((semantic - semantic.mean(0)) * 
                            (dynamics - dynamics.mean(0)))
        sc_corr = torch.mean((semantic - semantic.mean(0)) * 
                            (context - context.mean(0)))
        dc_corr = torch.mean((dynamics - dynamics.mean(0)) * 
                            (context - context.mean(0)))
        
        return sd_corr**2 + sc_corr**2 + dc_corr**2

# 示意代码，不可直接运行。7 类驾驶行为与 144 维特征为本站假想的 DMS 适配
# 设定，论文只做了可穿戴 HAR（6-7 类日常活动），未涉及驾驶行为分类。
class DMSBehaviorClassifier:
    """
    将EdgeHAR迁移到DMS驾驶行为分类
    
    7类驾驶行为：
    0: normal_driving    正常驾驶
    1: phone_call       接电话
    2: phone_texting    发短信
    3: drowsy           疲劳
    4: distracted       分心
    5: eating           吃东西
    6: smoking          吸烟
    
    输入特征：
    - 68个人脸关键点坐标 (136维)
    - 头部姿态 (3维pitch/yaw/roll)
    - 眼睑开度 (2维左右)
    - 嘴部状态 (3维开度/宽度/高度)
    总计: 144维 × T帧
    """
    
    BEHAVIOR_CLASSES = {
        0: 'normal_driving',
        1: 'phone_call',
        2: 'phone_texting',
        3: 'drowsy',
        4: 'distracted',
        5: 'eating',
        6: 'smoking'
    }
    
    def __init__(self):
        self.model = EdgeHARModel(input_dim=144)
        
    def adapt_to_new_user(self, user_data, num_samples=50):
        """
        新用户适配（少样本）
        
        EdgeHAR优势：
        - 只需调Acquisition-Context Code
        - Activity-Semantic和Motion-Dynamics码不变
        - 50个样本即可适配
        """
        # 冻结encoder和semantic/dynamics头
        for param in self.model.encoder.parameters():
            param.requires_grad = False
        for param in self.model.semantic_head.parameters():
            param.requires_grad = False
        for param in self.model.dynamics_head.parameters():
            param.requires_grad = False
        for param in self.model.classifier.parameters():
            param.requires_grad = False
            
        # 只训练context_head和decoder
        optimizer = torch.optim.Adam([
            {'params': self.model.context_head.parameters()},
            {'params': self.model.decoder.parameters()}
        ], lr=1e-4)
        
        for epoch in range(20):
            for batch in user_data:
                recon, pred, codes = self.model(batch['features'])
                loss = nn.MSELoss()(recon, batch['features'])
                optimizer.zero_grad()
                loss.backward()
                optimizer.step()
                
        print(f"新用户适配完成: {num_samples}样本, 20 epochs")

# 示意代码，不可直接运行。三阶段流程为本站归纳；论文未给出 DMS/车规芯片
# 上的部署实测（表 6 的 4.14MB/79ms 是可穿戴 HAR 在 CPU 上的数字，不可
# 直接外推到 DMS 芯片），功耗、适配耗时等论文均未报告。
class EdgeHARDeployment:
    """
    EdgeHAR思路在DMS上的部署方案（概念示意）

    三阶段部署：
    1. 预训练：大规模数据上训练解纠缠基础模型
    2. 适配：用少量目标域样本微调（论文 HAR 设定为 2% 目标域样本）
    3. 推理：边缘端部署精简模型（论文部署版 4.14MB / 79ms CPU，HAR 场景）

    DMS 场景下的具体延迟/内存/功耗需在目标芯片实测，论文未提供。
    """