Зеркало Telegram-чата "Репка / Repka-Pi"

Статус
Закрыто для дальнейших ответов.
Третью гоняю так, подключил ее к камерам дома и детектирую на снимках авто... у меня тут улица в садовом товариществе... получается такой детектор событий по конкретной тематике

Автор сообщения в Telegram: Д D

Ссылка на сообщение в Telegram
 
repka_telegram_group сказал(а):
Третью гоняю так, подключил ее к камерам дома и детектирую на снимках авто... у меня тут улица в садовом товариществе... получается такой детектор событий по конкретной тематике

Автор сообщения в Telegram: Д D
Нажмите, чтобы раскрыть...


Какой софт используешь для камер?

Автор сообщения в Telegram: th1s

Ссылка на сообщение в Telegram
 
использую встроенные механизмы детекторов движения от камер, они сбрасывают на ftp, а дальше через скрипты уже обработка. Либо ffmpeg, если нужно снять активность.

Автор сообщения в Telegram: Д D

Ссылка на сообщение в Telegram
 
Нагрузочные тесты. Обратная связь:

1) v1.3, 1GB ram, 1200GHz max (июнь 2023)
2) v1.6, 2GB ram, 1400GHz max (апрель 2024)
Обе платы с пассивным охлаждением.

Нейросеть:
Первичный запуск скриптов, прогрузка моделей ~ 26-59сек

1) Классификация объектов(torch), время обработки 1 кадра ~ 0.8 - 1.2 сек - утилизация CPU 5-10%
2) Сегментация+классификация(yolo), время обработки 1 кадра ~ 3.3 - 4.5 сек - утилизация CPU 60-80%

Скрипты python заведены в службы и непрерывно крутят трафик от детекции камер

При максималках частоты CPU - увы нестабильно, зависание в течение 20 минут.

Если откатить частоты на -200MHz, то картина следующая.
Происходит примерно 3-4 ошибки за сутки с завершением программ по причине segmentation fault. С перезапуском скриптов со стороны службы.
Uptime в таком режиме длится трое суток. Далее зависание с необходимостью сброса питания.


Вторая нейросеть с высокой утилизацией CPU, происходит рост температуры до 75гр и отсечка CPU на ~700GHz, это ведет к росту времени вычислений примерно в два раза... с 3.7 до 6.8-8 сек
Вариант решения понятен, либо ставить активное охлаждение, либо увеличивать площадь пассивного радиатора.

Куллер подходит для домашних проектов, но для монтажных шкафов в корне не годится. Кулера живут от 8 мес до 1.5 лет, менять их - это накладные расходы.

В общем, если это целесообразно с экономической и функциональной стороны, то хотелось бы располагать опцией установить радиаторы бОльших размеров, и наверно это пожелание к 4-й, 5-й... репкам, поскольку плата будет мощнее, то и радиатор, который сгладит шоковые нагрузки будет меньше.
Про температуру это мысли вслух.

Основной момент это отказоустойчивость, к нему вопросы.

P.S. рекомендации упаковать в С++ нейросетки для снижения нагрузки на CPU, в ряде случаев так и делаем, но не везде это подходит.

Автор сообщения в Telegram: Д D

Ссылка на сообщение в Telegram
 
repka_telegram_group сказал(а):
Какой софт используешь для камер?

Автор сообщения в Telegram: th1s
Нажмите, чтобы раскрыть...


Если нужна аналитика видео потока, то самый быстрый порог входа это yolo. У меня задачи не стоит. Сетка хорошая, уже обучал модели, использую, все хорошо. Можно выкруживать какие-то копейки от архитектур torch, я тестировал на больших сэплах, порядка 8000 фото прогонял на 24 архитектуры и смотрел какие лучше проучены на imagenet, но скорость внедрения и простота, то yolo8

Автор сообщения в Telegram: Д D

Ссылка на сообщение в Telegram
 
repka_telegram_group сказал(а):
Какой софт используешь для камер?

Автор сообщения в Telegram: th1s
Нажмите, чтобы раскрыть...


можете использовать линейку RVI ip камер, цена-качество
Кадр можно снять вот так.
ffmpeg -y -rtsp_transport tcp -i rtsp://<login>:<password>@<IP>:554/RVi/1/1 -frames:v 1 -r 1 /var/www/html/1.jpg

Автор сообщения в Telegram: Д D

Ссылка на сообщение в Telegram
 
Статус
Закрыто для дальнейших ответов.
Верх Низ
Назад