feat: initial HSAP platform

Huaxu Sentinel Active Safety Platform with embedded algorithm code,
Docker Compose setup, and vendored dataset scaffolds for clone-and-run.

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>

algorithms/lane_ufld/code/CLRNet-main/README_MUFLD.md

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+CLRNet 使用说明（lane0_copy 数据）
+
+代码目录：/home/chengfanglu/DATA/BK2/CLRNet-main
+数据目录：/home/chengfanglu/DATA/lane0_copy/（与 UFLD 相同多包布局）
+
+上游论文原版说明见同目录 README.md。
+
+
+一、环境安装
+
+source ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
+cd /home/chengfanglu/DATA/BK2/CLRNet-main
+bash scripts/setup_clrnet_env.sh
+conda activate clrnet_lane
+
+说明：
+环境名默认 clrnet_lane
+需要 NVIDIA GPU（main.py 使用 .cuda()）
+安装包含 PyTorch、mmcv-full、python setup.py develop（编译 NMS）
+
+
+二、数据目录
+
+lane0_copy/
+  DATASET/（images、annotations/segmentation_masks、list/）
+  DATASET-AddBy-zhangsan-20260615/（增量包）
+  lists_merged/（合并列表）
+  datasets_registry.json（别名）
+
+重要：dataset_path 填父目录 lane0_copy，不要只填 DATASET。
+
+数据集类：clrnet/datasets/mufld.py（MufldLane），从 mask 提取车道折线。
+目录规范：/home/chengfanglu/DATA/lane0_copy/DATASETS_LAYOUT.md
+
+
+三、配置文件
+
+configs/clrnet/clr_resnet18_mufld.py — 推荐，1280x720，多包
+configs/clrnet/clr_resnet18_mufld_smoke.py — 冒烟
+
+请改 configs/clrnet/clr_resnet18_mufld.py：
+
+dataset_path = '/home/chengfanglu/DATA/lane0_copy'
+train_packs = ['DATASET']
+（多包：train_packs = ['DATASET', 'DATASET-A']，别名见 datasets_registry.json）
+val_packs = ['DATASET']
+pack_list_name = 'list/train_gt.txt'
+remerge_lists = False
+
+合并列表输出：lane0_copy/lists_merged/train__DATASET__....txt
+
+图像与网络参数：
+原图 1280x720
+cut_height 160
+网络输入 800x320
+max_lanes 4
+
+
+四、训练
+
+conda activate clrnet_lane
+cd /home/chengfanglu/DATA/BK2/CLRNet-main
+
+首次冒烟前先建短列表：
+head -64 /home/chengfanglu/DATA/lane0_copy/DATASET/list/train_gt.txt > /home/chengfanglu/DATA/lane0_copy/DATASET/list/train_gt_smoke.txt
+
+冒烟：
+python main.py configs/clrnet/clr_resnet18_mufld_smoke.py --gpus 0
+
+正式：
+python main.py configs/clrnet/clr_resnet18_mufld.py --gpus 0
+
+权重目录：work_dirs/clr/mufld_r18/（由 config 里 work_dirs 决定）
+多卡示例：--gpus 0 1
+
+常用修改：
+batch_size = 16
+epochs = 15
+optimizer = dict(type='AdamW', lr=1.0e-3)
+换 train_packs 后请改 total_iter = (144117 // batch_size + 1) * epochs
+
+
+五、预生成车道线缓存（推荐）
+
+首轮会从 mask 现场提线，较慢。可先执行：
+
+python tools/generate_mufld_lines.py --data-root /home/chengfanglu/DATA/lane0_copy --list DATASET/list/train_gt.txt
+
+缓存目录：lane0_copy/cache/mufld_lines/
+
+
+六、测试与推理
+
+python main.py configs/clrnet/clr_resnet18_mufld.py --gpus 0 --test --load_from work_dirs/clr/mufld_r18/ckpt/best.pth
+
+（--load_from 按实际 ckpt 路径填写）
+
+说明：
+没有 CULane 官方评测
+预测会写成 lines.txt，日志 metric 为占位值
+
+
+七、增量数据
+
+1）建包（与 UFLD 共用脚本）：
+python /home/chengfanglu/DATA/lane0_copy/scripts/build_ufld_pack.py --src /path/to/archive --parent /home/chengfanglu/DATA/lane0_copy --engineer zhangsan --date 20260615
+
+2）config 增加包名：
+train_packs = ['DATASET', 'DATASET-AddBy-zhangsan-20260615']
+remerge_lists = True
+
+3）重新训练：
+python main.py configs/clrnet/clr_resnet18_mufld.py --gpus 0
+
+
+八、路径速查
+
+代码：/home/chengfanglu/DATA/BK2/CLRNet-main
+数据父目录：/home/chengfanglu/DATA/lane0_copy
+训练配置：configs/clrnet/clr_resnet18_mufld.py
+数据集实现：clrnet/datasets/mufld.py
+安装脚本：scripts/setup_clrnet_env.sh