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/pipeline_data.py

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+from typing import List, Optional, Dict, Any
+import copy
+import cv2
+from ultralytics.engine.results import Results
+
+
+class PipelineData:
+    """管道传输的数据包，承载YOLO检测结果、缓存及辅助信息"""
+    def __init__(self):
+        # 当前帧的YOLO检测结果
+        self.current_result: Optional[Results] = None
+        # 检测结果缓存（list[Results]）
+        self.result_cache: List[Results] = []
+        # 辅助信息：帧数据、时间戳、帧序号（便于调试/扩展）
+        self.frame: Optional[cv2.Mat] = None
+        self.timestamp: Optional[float] = None
+        self.frame_idx: int = 0
+        # 内部数据存储map
+        self.internal_map: Dict[str, Any] = {}
+
+    def add_to_cache(self, result: Results, max_cache_size: int = 125) -> None:
+        """将结果加入缓存，控制缓存最大长度"""
+        self.result_cache.append(result)
+        if len(self.result_cache) > max_cache_size:
+            self.result_cache.pop(0)  # 移除最旧的缓存
+
+    def set_to_cache(self, result_cache: List[Results]) -> None:
+        """设置缓存"""
+        self.result_cache = result_cache
+
+    def clear_cache(self) -> None:
+        """清空缓存"""
+        self.result_cache.clear()
+    
+    def copy(self):
+        """创建当前PipelineData的副本"""
+        new_data = PipelineData()
+        new_data.current_result = self.current_result
+        new_data.result_cache = self.result_cache.copy()
+        new_data.frame = self.frame.copy() if self.frame is not None else None
+        new_data.timestamp = self.timestamp
+        new_data.frame_idx = self.frame_idx
+        new_data.internal_map = self.internal_map.copy()
+        return new_data
+
+    def put_data(self, data_type: str, key: str, value: Any) -> None:
+        """存储数据到内部map
+        
+        Args:
+            data_type: 数据类型标识
+            key: 数据键名
+            value: 数据值
+        """
+        map_key = f"{data_type}:{key}"
+        self.internal_map[map_key] = value
+
+    def get_data(self, data_label: str, key: str, target_type=None):
+        """从内部map获取数据
+        
+        Args:
+            data_label: 数据来源标识
+            key: 数据键名
+            target_type: 目标类型，用于类型转换
+            
+        Returns:
+            获取的数据，如果不存在则返回None
+        """
+        map_key = f"{data_label}:{key}"
+        value = self.internal_map.get(map_key)
+        
+        if value is not None and target_type is not None:
+            try:
+                value = target_type(value)
+            except (ValueError, TypeError):
+                # 如果类型转换失败，返回原始值
+                pass
+        
+        return value