地铁病害检测系统软件改进记录-2-02

新增功能如下：

1. 列表可视化：

在之前的版本中，检测列表仅按时间顺序追加，缺乏重点。为了提升判读效率，我主要在 QTableWidget 层面进行了以下两点改造：

A. 基于置信度的条件格式化 (Conditional Formatting)

为了让操作者能一眼识别出高可信度的病害，不再依赖肉眼逐行查看数值，我在数据插入阶段增加了分级渲染逻辑：

高置信度 (Conf ≥ 0.85) ：系统判定为极高概率的病害。代码中将该行背景色设为浅红色 (255, 200, 200)，作为一级视觉重心。
中置信度 (0.5 ≤ Conf < 0.85) ：属于疑似病害或特征不明显的区域。背景色设为浅黄色 (255, 255, 200)，提示需人工复核。
普通置信度：保持默认白色或交替色背景，作为背景数据。

B. 数值排序与视图防抖

启用表头排序功能后，解决了两个具体的技术细节：

数据类型修正 ： QTableWidget 默认按字符串（String）进行字典序排序，这会导致 "0.10" 排在 "0.9" 之后。我重载了排序项的 __lt__ 方法，强制按 Float 数值 进行比对，确保排序逻辑符合数学定义。
动态更新下的视图防抖 ：在实测中发现，如果在检测进行（数据不断插入）的同时开启自动排序，列表会因频繁重排而剧烈跳动，导致无法选中或查看特定行。 优化方案：引入了状态互锁机制。
- 检测中：强制关闭自动排序功能，新数据稳定追加到底部。
- 暂停/停止：解锁排序功能，允许用户点击表头对已捕获的数据进行多维度分析。

2. 进程管理：修复"僵尸进程"问题

问题描述：点击窗口右上角关闭按钮后，GUI 界面消失，但 IDE 终端仍处于运行状态（无 Exit Code），必须手动强制结束。

原因分析 ：主窗口销毁时，后台的 VideoThread（视频处理线程）可能正阻塞在 OpenCV 的 cap.read() 或 IO 操作中。默认的 close() 事件未包含等待子线程退出的逻辑，导致子线程由于资源未释放而挂起，进而阻塞了整个 Python 进程的退出。

解决方案 ：重写了 MainWindow 的 closeEvent，实施了更严格的线程退出策略：

Python

复制代码

def closeEvent(self, event):
    # 1. 发送停止信号
    if self.video_thread.isRunning():
        self.video_thread.stop()
        
        # 2. 引入超时等待机制 (Wait)
        # 给线程 2秒 的时间去完成当前帧处理、释放摄像头资源
        if not self.video_thread.wait(2000):
            # 3. 强制终止 (Terminate)
            # 如果线程因死锁或IO阻塞无法响应，强制回收系统资源
            self.video_thread.terminate()
            print("警告：视频线程未正常退出，已强制终止。")
    
    # 4. 显式退出 Qt 事件循环
    QApplication.instance().quit()
    event.accept()

此修改确保了无论线程处于何种状态（正常运行或阻塞），程序关闭时都能彻底释放摄像头占用并结束进程，解决了开发调试时的终端残留问题。