feat(pipeline): 添加Pipeline与Handle设计框架

- doc: 各处理器独立实现特定功能，支持解耦合和复用。同步处理保证依赖性，异步处理提升性能，异步处理作为管道终端操作后续将引入BUS机制，作为事件的发布者。统一的数据存取接口，内置类型转换和验证机制
- 创建BaseProcessor抽象基类定义统一处理接口
- 实现video_yolo_iterator和video_yolo_detect_iterator数据源
- 构建Pipeline核心类管理同步和异步处理器
- 设计PipelineData数据包承载检测结果和缓存信息
- 支持同步和异步处理器的混合执行模式
- 提供数据缓存管理和内部数据存储功能

pipeline/base_processor.py

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+from abc import ABC, abstractmethod
+import asyncio
+from .pipeline_data import PipelineData
+
+
+class BaseProcessor(ABC):
+    """所有处理器的抽象基类，定义统一的处理接口"""
+    def __init__(self, name: str):
+        self.name = name  # 处理器名称（便于日志/调试）
+
+    @abstractmethod
+    def process(self, data: PipelineData) -> PipelineData:
+        """
+        核心处理方法（必须由子类实现）
+        :param data: 管道数据包
+        :return: 处理后的数据包（可修改原数据或返回新数据）
+        """
+        pass
+
+    async def process_async(self, data: PipelineData):
+        """
+        异步处理方法（可由子类实现）
+        :param data: 管道数据包
+        """
+        # 默认实现：调用同步处理方法
+        self.process(data)
+
+    def __repr__(self) -> str:
+        return f"Processor[{self.name}]"