現状の情報フロー:
├── パトライト点灯       ← 目視確認のみ
├── 担当者が気づく       ← 見逃しリスクあり
├── 手動で記録（または未記録） ← データ断絶
└── → 設備状態の可視化・分析ができない

設備フロア
└── パトライト（積層信号灯）
    ├── 赤ランプ   → 円領域として登録
    ├── 黄ランプ   → 円領域として登録
    └── 緑ランプ   → 円領域として登録
        │
        ↓（USBカメラで撮影）
    Circle Detector (Raspberry Pi)
    ├── HSV色検出 → 赤/黄/緑/点滅を識別
    ├── ルール評価 → T1_STATUSコードに変換
    └── MQTT送信 → Oracle DB INSERT

┌──────────────┐    ┌───────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌──────────────┐
│ USBカメラ     │ ─→ │ 検出エンジン        │ ─→ │ ルール評価エンジン │ ─→ │ MQTT Sender  │
│ MJPEG映像    │    │ HSV平均算出        │    │ 優先度順マッチング │    │ 変化検知送信  │
│ 640×480     │    │ 点滅パターン検出    │    │ T1_STATUS決定   │    │ キュー補償   │
└──────────────┘    └───────────────────┘    └─────────────────┘    └──────┬───────┘
                                                                             │
                                                                             ↓
                                                                    ┌──────────────────┐
                                                                    │ MQTT Broker      │
                                                                    │ (Mosquitto)      │
                                                                    └────────┬─────────┘
                                                                             │
                                                                             ↓
                                                                    ┌──────────────────┐
                                                                    │ MQTT-Oracle Bridge│
                                                                    │ → Oracle DB INSERT│
                                                                    └──────────────────┘

入力: カメラフレーム (BGR) + 円定義 (center_x, center_y, radius)
  ↓
処理1: 円形マスク生成 → ROI切り出し
  ↓
処理2: BGR → HSV変換 → 色相H の循環平均算出（arctan2法）
  ↓
処理3: 登録ColorRangeとのHSVマッチング（色相は0°/180°境界を考慮）
  ↓
出力: 検出色名（例: "赤", "緑", None）

入力: 時刻ごとの検出色 (circle_id, color, timestamp)
  ↓
処理: window_ms (デフォルト2秒) 内の色変化を追跡
      変化回数 >= min_changes かつ 間隔が 100ms〜1500ms
  ↓
出力: (is_blinking: bool, avg_interval_ms: float)

設定例:
  ルール①（優先度100）: 赤ランプ = 赤, 非点滅 → T1_STATUS = 10（異常）
  ルール②（優先度 90）: 赤ランプ = 赤, 点滅    → T1_STATUS = 11（警告）
  ルール③（優先度 80）: 緑ランプ = 緑          → T1_STATUS =  1（正常稼働）
  デフォルト:                                  → T1_STATUS =  0

[複数設備エリア]                    [中央管理]
┌──────────────┐                  ┌──────────────────────┐
│ 子機 Pi #1   │  MQTT ──→        │ 親機 Pi              │
│ カメラ検出    │                  │ ├── Mosquittoブローカー│
└──────────────┘                  │ ├── MQTT-Oracle Bridge│
┌──────────────┐  MQTT ──→        │ └── Oracle DB 連携   │
│ 子機 Pi #2   │                  └──────────────────────┘
│ カメラ検出    │
└──────────────┘

┌──────────────────────┐
  │ 設備にアラーム発生     │
  └──────────┬───────────┘
             ↓（数秒以内に自動検知）
  ┌──────────────────────┐
  │ T1_STATUSがOracle DBに │
  │ リアルタイム記録        │
  └──────────┬───────────┘
             ↓
  ┌────────┐ ┌────────┐ ┌──────────┐
  │ 稼働率  │ │ 傾向分析 │ │ 即時アラート│  ← すべて自動化
  │ ダッシュ │ │ 予防保全 │ │ 通知       │
  └────────┘ └────────┘ └──────────┘

Phase 1: コア実装 [DONE]            Phase 2: 運用強化 [NEXT]            Phase 3: 分析基盤 [FUTURE]
─────────────────────────          ─────────────────────────          ─────────────────────────
✓ HSV色検出エンジン                 □ アラート通知（Slack/メール）       □ 稼働率ダッシュボード
✓ 点滅検出（間隔識別対応）           □ 複数カメラ同時対応               □ 異常予兆検知（ML）
✓ 優先度ルールエンジン               □ 設定のエクスポート/インポート     □ 設備メンテナンス予測
✓ MQTT/Oracle DB連携               □ 検出結果のCSVエクスポート        □ 多拠点統合管理UI
✓ フォールトトレラント送信            □ 遠隔設定変更（子機管理）
✓ Webブラウザ設定UI
✓ 親機/子機マルチデバイス構成
✓ NTP自動時刻同期
✓ Docker/k3s対応