入口 Portal → 區段驗證 → 執行指定順序 → 色彩/影像區域排序 → 重設狀態 → 拓撲座標定位 → Server 協調 → AI 感測 → Canvas/畫面輸出
原始 DSL：
granted
Suckle_rinsed_portal[
forgive_segmented_assert[
1∷executed[
pin_order_pigment[
order_horizon_piece[
reset{
uni-casset_young-cornered_founded[0].
disputed_line-halo_enlarge[
coordinating_server[
bo-twist_superb[
algo_type_beam_sensed(1).
topology_ceased_canvas_id()
]
]
]
}
]
]
]
]
]
Suckle_rinsed_portal
│
├── forgive_segmented_assert
│
├── 1∷executed
│
├── pin_order_pigment
│
├── order_horizon_piece
│
├── reset
│ │
│ └── uni-casset_young-cornered_founded[0]
│
├── disputed_line-halo_enlarge
│
├── coordinating_server
│
├── bo-twist_superb
│
├── algo_type_beam_sensed(1)
│
└── topology_ceased_canvas_id()
Suckle_rinsed_portal 搜救指揮中心 Portal / Dashboard
forgive_segmented_assert 區域切割與事件驗證
1∷executed 執行第 1 個事件任務
pin_order_pigment 色塊 ID／Color Block 優先順序
order_horizon_piece 搜救區域的空間／視野排序
reset 相機或區域狀態重置
uni-casset_young-cornered_founded[0] Camera/Zone ID = 0
disputed_line-halo_enlarge 異常邊界擴張／ROI 放大
coordinating_server 中央事件協調 Server
bo-twist_superb AI/事件融合處理
algo_type_beam_sensed(1) 感測演算法模式 1
topology_ceased_canvas_id() 拓撲位置 → Canvas/視覺化 ID
3. 最重要的是 pin_order_pigment
這個節點對應其智慧色塊管理。
例如搜救畫面切成：
┌────┬────┬────┬────┐
│ A1 │ A2 │ A3 │ A4 │
├────┼────┼────┼────┤
│ B1 │ B2 │ B3 │ B4 │
├────┼────┼────┼────┤
│ C1 │ C2 │ C3 │ C4 │
└────┴────┴────┴────┘
每個 Color Block 有：
Block ID
Risk
Object
Thermal
Motion
Tracking
Camera ID
Timestamp
例如：
A1 → Risk 0.21 → GREEN
A2 → Risk 0.48 → YELLOW
A3 → Risk 0.87 → RED
A4 → Risk 0.32 → GREEN
B1 → Risk 0.91 → RED
...
pin_order_pigment 就可以負責：
$$ \operatorname{Order}(B_i) = f(R_i,T_i,M_i,O_i) $$
也就是按照風險與感測資訊重新排列色塊優先級。
這個可以映射成AI 異常區域擴張。
例如：
原始偵測：
┌──────────────┐
│ │
│ ██ │
│ ██ │
│ │
└──────────────┘
AI 發現疑似搜救目標後：
┌──────────────┐
│ ░░░░░ │
│ ░████░ │
│ ░████░ │
│ ░░░░░ │
└──────────────┘
也就是：
$$ ROI' = ROI \oplus Halo(r) $$
其中 (\oplus) 可以理解成形態學上的區域膨脹。
這對搜尋：
人員
熱源
車輛
煙霧
異常物體
都很有用。
這一層可以成為整個系統的中央協調器：
CAM-001 ──┐
CAM-002 ──┤
CAM-003 ──┤
CAM-004 ──┼──→ Coordinating Server
CAM-005 ──┤
CAM-006 ──┘
│
├── AI Risk
├── Tracking
├── Color Block
├── MQTT
├── Event Queue
└── Camera Switching
因此當：
CAM-003
Risk = 0.92
Tracking = SURV-021
Server 可以直接發：
CAMERA_SWITCH
↓
CAM-003
↓
ZONE-R17
↓
SURV-021
↓
RED BLOCK
↓
RESCUE PRIORITY = HIGH
6. algo_type_beam_sensed(1)
可以設計成你的感測演算法模式選擇器。
例如：
algo_type_beam_sensed(1)
代表：
MODE 1
│
├── RGB Vision
├── Thermal
├── Motion
└── Acoustic
最後形成：
$$ R = w_vV+ w_tT+ w_mM+ w_aA $$
例如：
Vision 0.91
Thermal 0.88
Motion 0.76
Acoustic 0.82
計算：
$$ R=0.30V+0.30T+0.20M+0.20A $$
得到：
$$ R\approx0.86 $$
於是：
R > 0.80
↓
RED
↓
HIGH PRIORITY
↓
Camera Switch
↓
Rescue Alert
7. topology_ceased_canvas_id()
這個節點可以跟你之前的拓撲／Digital Twin概念連起來。
也就是：
Camera
↓
Zone
↓
Color Block
↓
Topology Node
↓
Canvas ID
例如：
CAM-003
↓
ZONE-R17
↓
BLOCK-17-04
↓
NODE-442
↓
CANVAS-ID-442
所以後端產生 AI 事件後，前端不需要重新搜尋整個畫面，而可以直接：
canvas.highlight("CANVAS-ID-442");
把對應區域放大、變紅、閃爍。
我會把它濃縮成：
Portal
↓
Segment Validation
↓
Execute Task #1
↓
Color Block Priority
↓
Spatial Horizon Ordering
↓
Reset Camera State
↓
Camera/Zone #0
↓
Anomaly ROI Expansion
↓
Central Coordination Server
↓
AI Sensor Algorithm
↓
Topology Mapping
↓
Canvas Highlight
RESCUE PORTAL
│
▼
DSL EVENT ENGINE
│
┌──────────┴──────────┐
▼ ▼
COLOR BLOCK TOPOLOGY
│ │
▼ ▼
AI RISK ZONE ID
│ │
└──────────┬──────────┘
▼
COORDINATING SERVER
│
┌──────────┼──────────┐
▼ ▼ ▼
MQTT IndexedDB Camera
Switch
│
▼
Canvas / HUD
**因此這段 DSL 的特色，是把「色塊排序、異常 ROI 擴張、中央 Server 協調、AI 感測、拓撲定位、Canvas 視覺輸出」串成一條事件管線。 除了搜救時相機移動偵測時之類似open cv 的概念，亦可以運用區域擴張的技術建立搜救事件ID
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