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5.4.9 智能盒子

功能介绍​

智能盒子App功能为实现IPC视频流输入后智能分析，App由RTSP视频流、视频解码、人体人脸检测、图像编码、Web展示端组成，流程如下图：

对应实际的客户应用中显示部分由客户的业务系统完成，智能盒子的主要功能由RTSP视频流、视频解码、人体人脸检测，智能结果和图像发布给客户的业务系统，流程如下图：

代码仓库： (https://github.com/D-Robotics/hobot_rtsp_client.git)

支持平台​

平台运行方式
RDK X3, RDK X3 ModuleUbuntu 22.04 (Humble)
RDK X5, RDK X5 ModuleUbuntu 22.04 (Humble)
RDK S100, RDK S100PUbuntu 22.04 (Humble)

准备工作​

  1. RDK已烧录好Ubuntu 22.04系统镜像。

  2. RDK安装TogetheROS.Bot参照5.1.2 apt安装与升级。

  3. 准备支持传输H264/H265码流RTSP协议的IPC设备，并且配置同一网段的IP地址。

  4. 和RDK在同一网段（有线或者连接同一无线网，IP地址前三段[192.168.1.x]需保持一致）的PC.

  5. 系统配置成性能模式

sudo bash -c "echo performance > /sys/devices/system/cpu/cpufreq/policy0/scaling_governor"
  1. 启动多路时，ion_size配置成1G，请参考srpi-config配置

使用介绍​

多路启动的方法​

channle 1（终端1）:

# 配置tros.b环境
source /opt/tros/humble/setup.bash

# 设置不同的域
export ROS_DOMAIN_ID=101

# 从TogetheROS的安装路径中拷贝出运行示例需要的配置文件。
cp -r /opt/tros/${TROS_DISTRO}/lib/dnn_node_example/config/ .

# 启动launch文件
ros2 launch hobot_rtsp_client hobot_rtsp_client_ai_websocket_plugin.launch.py hobot_rtsp_url_num:=1 hobot_rtsp_url_0:='rtsp://admin:admin123@10.112.148.57:554/0' hobot_transport_0:='udp'  websocket_channel:=0

channle 2（终端2）:

# 配置tros.b环境
source /opt/tros/humble/setup.bash

# 设置不同的域
export ROS_DOMAIN_ID=102

# 从TogetheROS的安装路径中拷贝出运行示例需要的配置文件。
cp -r /opt/tros/${TROS_DISTRO}/lib/dnn_node_example/config/ .

# 启动launch文件
ros2 launch hobot_rtsp_client hobot_rtsp_client_ai_websocket_plugin.launch.py hobot_rtsp_url_num:=1 hobot_rtsp_url_0:='rtsp://admin:admin123@10.112.148.58:554/0' hobot_transport_0:='udp'  websocket_channel:=1

...

注意

  1. 不同的channel设置不同的ROS_DOMAIN_ID和websocket_channel。
  2. 上述展示2个通道的方法，依据相关的方法启动其他通道3~8等。
  3. launch脚本带"_plugin"，将以component模式启动；如hobot_rtsp_client_ai_websocket_plugin.launch.py和hobot_rtsp_client_ai_plugin.launch.py
  4. launch脚本带"_websocket"，可以实现web的浏览；如hobot_rtsp_client_ai_websocket_plugin.launch.py和hobot_rtsp_client_ai_websocket.launch.py
  5. 为了增加连接通道的能力，需要多视频流降帧，需要从IPC进行帧率配置。

算法模型切换​

launch脚本中默认的算法引用yolov8;

请参考hobot_rtsp_client_ai_websocket_plugin.launch.py

    ComposableNode(
        package='dnn_node_example',
        plugin='DnnExampleNode',
        name='dnn_example',
        parameters=[
            {"config_file": 'config/yolov8workconfig.json'},
            {"dump_render_img": 0},
            {"feed_type": 1},
            {"is_shared_mem_sub": 0},
            {"msg_pub_topic_name": "/hobot_dnn_detection"}

        ],
        extra_arguments=[{'use_intra_process_comms': True}],
    )

如果引用算法yolov5，请修改config_file为"config/yolov5xworkconfig.json"，参考YOLO，

结果分析​

在RDK板端运行终端输出如下信息：

[hobot_codec_republish-2] [WARN] [1732169402.355433988] [hobot_codec_decoder]: Sub imgRaw fps = -1774563328
[hobot_codec_republish-2] [WARN] [1732169402.906547961] [hobot_codec_decoder]: sub h264 1920x1080, fps: 24.7706, pub nv12, fps: 9.17431, comm delay [-8.8148]ms, codec delay [171.2000]ms
[dnn_node_example-4] [WARN] [1732169402.906916796] [mono2d_body_det]: SharedMemImgProcess Recved img encoding: nv12, h: 1080, w: 1920, step: 1920, index: 2508, stamp: 1732169402_735947000, data size: 3133440, comm delay [170.9541]ms
[hobot_codec_republish-3] [WARN] [1732169403.274412126] [hobot_codec_encoder]: sub nv12 1920x1088, fps: 10.8055, pub jpeg, fps: 10.8055, comm delay [164.9091]ms, codec delay [7.6364]ms
[dnn_node_example-4] [WARN] [1732169403.321086039] [mono2d_body_det]: input fps: 10.81, out fps: 10.81, infer time ms: 92, post process time ms: 10
[hobot_codec_republish-2] [WARN] [1732169403.946849482] [hobot_codec_decoder]: sub h264 1920x1080, fps: 25, pub nv12, fps: 10.5769, comm delay [-7.0000]ms, codec delay [168.2727]ms

启另一个终端使用ros2 topic list命令可以查询到RDK的topic信息：

$ export ROS_DOMAIN_ID=101
$ ros2 topic list
/hobot_dnn_detection
/image_decode
/image_mjpeg
/parameter_events
/rosout
/rtsp_image_ch_0

其中/rtsp_image_ch_0是RDK发布的通过RTSP获取IPC视频后发布的视频，/hobot_dnn_detection 是RDK发布的包含人体检测结果的算法msg，/image_decode是RDK接收H264后解码的NV12图片，/image_mjpeg是RDK编码后的JPEG图片。

在PC端的浏览器输入http://IP:8000 ，分屏配置

人体人脸检测框，关键点和姿态检测结果在web端展示渲染效果（IP为RDK的IP地址）：

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