Passe de Frigate polling à GetAiState Reolink + LPR ONNX local

- Remplace la source Frigate par l'API GetAiState de la caméra Reolink
- Capture RTSP en temps réel (~20s) quand véhicule détecté, garde la meilleure frame
- LPR avec YOLOv9 (détection plaque) + PaddleOCR v4 (lecture texte) via ONNX
- Modèles partagés avec Frigate (volume local ./models/)
- Cooldown 60s entre événements pour éviter les doublons

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

app/analyzer.py

@@ -3,11 +3,22 @@ import numpy as np
 import colorsys
 
 
+def extract_dominant_color_from_frame(frame: np.ndarray, bbox: dict | None = None) -> tuple[str, str]:
+    """Returns (hex_color, color_name) from a BGR numpy frame."""
+    if frame is None:
+        return "#808080", "Inconnu"
+    return _dominant_color(frame, bbox)
+
+
 def extract_dominant_color(image_path: str, bbox: dict | None = None) -> tuple[str, str]:
-    """Returns (hex_color, color_name) from image, optionally cropped to bbox."""
+    """Returns (hex_color, color_name) from image path, optionally cropped to bbox."""
     img = cv2.imread(image_path)
     if img is None:
         return "#808080", "Inconnu"
+    return _dominant_color(img, bbox)
+
+
+def _dominant_color(img: np.ndarray, bbox: dict | None = None) -> tuple[str, str]:
 
     if bbox:
         h, w = img.shape[:2]