视觉监测中心 - 改动说明

在原项目基础上新增了「视觉监测中心」多工位实时监控页面，并做了少量兼容性修复。

新增内容

src/views/MonitorCenter.vue：新页面，路由 /monitor-center，导航栏图标已自动生成。
- 顶部概览：设备在线率、今日检测总数/合格/不合格、准确率、未处理告警数（复用现有 /api/dashboard/* 接口）。
- 中间：多工位监控网格，展示所有相机设备的实时画面（MJPEG流）、在线状态、最近一次检测结果（合格/不合格），支持按名称搜索和在线/离线筛选。
- 右侧：实时告警列表，可点击标记已读。
- 点击工位卡片弹出大图预览，可一键跳转到「实时监控」页面并自动选中该相机（新增 ?camera=<id> 查询参数支持）。
src/views/Realtime.vue：支持从监测中心跳转时通过 URL 参数自动选中对应相机。
src/router/index.js：注册新路由。
src/i18n/locales/{zh-CN,en}.ts：新增对应中英文文案（法语/西语/阿语等未补充，会自动回退到英文）。
src/backend/services/model.py：将 torch 由强制导入改为可选导入（try/except），未安装 torch 时后端其余功能（相机、检测记录、看板、监测中心）仍可正常启动和使用，仅模型训练/推理相关接口会明确报错提示"需要安装 torch"。这是纯粹的健壮性改进，不影响原有功能。

后端 pip install -r requirements.txt（除 torch/ultralytics 外）+ FastAPI/uvicorn 可正常启动，各 API 路由可访问。
前端 npm install + npm run build 构建通过，新页面 chunk 正常生成。
后端以 dist 静态资源方式整体serve前端，首页、新监测页面对应的 JS chunk 均可正常访问（HTTP 200）。

torch / ultralytics 未安装：沙盒网络对 download.pytorch.org 的CPU专用wheel有代理限制，且默认PyPI源的 torch 单个wheel文件（400+MB）在本沙盒的出网环境下多次因连接中断无法完整下载完成，磁盘空间（仅4.3GB可用）也不足以支撑其默认携带的完整CUDA依赖。这不影响你在自己电脑上运行——本机运行 start.bat/start.sh 会正常安装 torch。
真实摄像头/GPU：沙盒内无摄像头设备、无GPU，因此相机自动检测、模型训练、实时推理这几项只做了接口层面验证，未做真实画面/模型效果验证。

双击 start.bat（Windows）或运行 ./start.sh（Mac/Linux），会自动创建虚拟环境并安装 requirements.txt（含 torch/ultralytics）。
另开一个终端，在项目根目录执行 npm install && npm run dev，访问 http://localhost:3000。
进入导航栏「视觉监测中心」即可查看新页面；相机会自动检测并接入。