"""
NVIDIA NuRec 神经重建原理（概念复现）

核心思路：
1. 从真实座舱视频重建 3D 场景
2. 生成新视角（不同座位位置、不同角度）
3. 保留原始光照和纹理
"""

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn


class NuRecSceneReconstructor(nn.Module):
    """
    NuRec 神经场景重建器（概念模型）
    
    基于 NeRF (Neural Radiance Fields) 原理：
    - 输入：多视角图像 + 相机位姿
    - 输出：任意视角的新图像
    
    座舱应用：
    - 从 DMS 摄像头视频重建座舱 3D 场景
    - 生成不同乘员姿态、不同光照的新场景
    """
    
    def __init__(self, pos_encoding_dim=60, 
                 view_encoding_dim=36,
                 hidden_dim=256):
        super().__init__()
        
        # 位置编码（3D 位置）
        self.pos_dim = pos_encoding_dim
        # 视角编码
        self.view_dim = view_encoding_dim
        
        # MLP 网络（模拟 NeRF）
        self.mlp = nn.Sequential(
            nn.Linear(pos_encoding_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(
                hidden_dim, 
                4  # RGB(3) + density(1)
            )
        )
        
        # 视角相关层
        self.view_mlp = nn.Sequential(
            nn.Linear(
                hidden_dim + view_encoding_dim, 
                hidden_dim // 2
            ),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim // 2, 3)  # 最终 RGB
        )
    
    def forward(self, pos_enc, view_enc):
        """
        前向传播
        
        Args:
            pos_enc: 位置编码, shape=(N, pos_dim)
            view_enc: 视角编码, shape=(N, view_dim)
            
        Returns:
            rgb: 颜色, shape=(N, 3)
            density: 密度, shape=(N, 1)
        """
        h = self.mlp(pos_enc)  # (N, 4)
        rgb_raw = h[:, :3]
        density = torch.relu(h[:, 3:4])
        
        # 视角相关颜色调整
        rgb = self.view_mlp(
            torch.cat([h[:, :3], view_enc], dim=1)
        )
        
        return rgb, density


class CabinSceneGenerator:
    """
    座舱场景生成器
    
    使用 NuRec 重建的 3D 场景 + 
    Cosmos 世界模型生成变体
    
    工作流：
    1. 真实座舱视频 → NuRec → 3D 场景
    2. 3D 场景 + 参数变化 → Cosmos → 新场景
    3. 新场景 → 渲染 → 训练数据
    """
    
    def __init__(self, scene_reconstructor=None):
        self.reconstructor = scene_reconstructor
        self.parameter_space = {
            'lighting': ['day', 'dusk', 'night', 'tunnel'],
            'passenger_pose': [
                'normal', 'leaning', 'sleeping',
                'forward_bent', 'sideways'
            ],
            'passenger_type': [
                'adult_male', 'adult_female',
                'child_3yo', 'child_6yo', 'infant_seat'
            ],
            'clothing': [
                'light', 'dark', 'hoodie',
                'hat', 'sunglasses'
            ],
            'seat_position': [
                'upright', 'reclined_15', 'reclined_30'
            ]
        }
    
    def generate_variations(self, base_scene_params):
        """
        从基础场景生成所有变体组合
        
        Args:
            base_scene_params: 基础场景参数
            
        Returns:
            variations: 变体参数列表
        """
        from itertools import product
        
        keys = list(self.parameter_space.keys())
        value_lists = [
            self.parameter_space[k] for k in keys
        ]
        
        variations = []
        for combo in product(*value_lists):
            params = dict(zip(keys, combo))
            variations.append(params)
        
        return variations
    
    def estimate_generation_throughput(self, 
                                        num_variations,
                                        render_fps=1000):
        """
        估算合成数据生成吞吐量
        
        Args:
            num_variations: 变体数量
            render_fps: 渲染速度 (帧/秒)
            
        Returns:
            stats: 生成统计
        """
        total_frames = num_variations * 100  # 每个变体 100 帧
        total_time_sec = total_frames / render_fps
        total_time_min = total_time_sec / 60
        
        return {
            'variations': num_variations,
            'frames_per_variation': 100,
            'total_frames': total_frames,
            'render_fps': render_fps,
            'total_time_min': total_time_min,
            'total_time_hr': total_time_min / 60
        }


# ========== 测试 ==========

if __name__ == "__main__":
    # 场景生成器
    generator = CabinSceneGenerator()
    
    # 生成变体
    variations = generator.generate_variations({})
    
    print(f"=== 座舱场景变体生成 ===")
    print(f"  参数空间:")
    for k, v in generator.parameter_space.items():
        print(f"    {k}: {len(v)} 种")
    
    from functools import reduce
    total = reduce(
        lambda a, b: a * b,
        [len(v) for v in generator.parameter_space.values()]
    )
    print(f"  总变体数: {total}")
    
    # 吞吐量估算
    stats = generator.estimate_generation_throughput(
        num_variations=min(total, 1000),
        render_fps=1000
    )
    print(f"\n=== 生成吞吐量 ===")
    for k, v in stats.items():
        if isinstance(v, float):
            print(f"  {k}: {v:.2f}")
        else:
            print(f"  {k}: {v}")

"""
NuRec 用于座舱数据合成的管道设计

关键差异：
- 自动驾驶：道路场景，大范围，室外
- 座舱监测：车内场景，小范围，室内

座舱 NuRec 管道：
1. 真实 DMS 视频 → 3D 座舱重建
2. Cosmos 生成乘员变体
3. 渲染多视角训练数据
"""

CABIN_SDG_PIPELINE = {
    'step_1_capture': {
        'input': 'DMS 摄像头视频（真实驾驶）',
        'output': '多帧座舱图像 + 深度',
        'hardware': 'RGB-IR 摄像头 + 深度传感器'
    },
    'step_2_reconstruct': {
        'input': '多帧图像',
        'output': '3D 座舱 NeRF 场景',
        'model': 'NuRec 神经重建',
        'platform': 'RTX PRO Server'
    },
    'step_3_parameterize': {
        'input': '3D 场景',
        'output': '参数化座舱模型',
        'parameters': [
            '光照条件（日/夜/隧道）',
            '乘员类型（成人/儿童/婴儿）',
            '乘员姿态（正常/倾斜/睡眠）',
            '遮挡情况（口罩/帽子/眼镜）',
            '安全带状态（正确/错误/未系）',
            '座椅位置（直立/倾斜）'
        ]
    },
    'step_4_generate': {
        'input': '参数化模型 + 变化参数',
        'output': '合成场景',
        'model': 'Cosmos 世界模型',
        'count': '每个真实场景 → 100+ 变体'
    },
    'step_5_render': {
        'input': '合成场景',
        'output': '训练图像 + 自动标注',
        'camera_views': [
            'DMS 摄像头视角',
            'OMS 后座视角',
            '顶控台视角'
        ],
        'auto_label': True
    },
    'step_6_validate': {
        'input': '合成训练数据',
        'output': '模型性能报告',
        'metrics': [
            '检测精度',
            '跨域泛化',
            '边缘案例覆盖率'
        ]
    }
}

for step, config in CABIN_SDG_PIPELINE.items():
    print(f"=== {step} ===")
    for k, v in config.items():
        print(f"  {k}: {v}")
    print()

"""
DMS 推理链示例

传统 DMS：
  检测 → 分类 → 警告

推理链 DMS：
  检测 → 分析 → 推理 → 决策 → 干预
  
  例如：
  检测：PERCLOS=25%, 视线偏离=20%
  分析：疲劳特征明显 + 注意力下降
  推理：驾驶员可能在 30 秒内进入微睡眠
  决策：当前道路复杂度为中，需要立即干预
  干预：触发二级警告 + 准备 ADAS 辅助
"""

COT_REASONING_PROMPT = """
基于以下 DMS 检测结果，进行推理链分析：

检测结果：
- PERCLOS: {perclos}%
- 视线偏离道路比例: {gaze_off}%
- 眨眼频率: {blink_rate} 次/分
- 头部姿态偏差: {head_dev}°
- 驾驶时长: {drive_time} 小时
- 道路类型: {road_type}
- 车速: {speed} km/h

请按以下步骤推理：
1. 状态分析：驾驶员当前处于什么状态？
2. 风险评估：当前状态下驾驶风险等级？
3. 趋势预测：未来 30 秒可能发生什么？
4. 干预决策：建议的干预措施？
5. 优先级：该干预在当前场景下的优先级？
"""