rtsp_tensorrt/context
sladro e13cb3659c feat: 初始化项目结构
- 创建基本项目结构和目录
- 添加CMake构建系统
- 实现基础的配置解析功能
- 添加YOLO推理框架支持
- 集成RTSP和视频流处理功能
- 添加性能监控和日志系统
2024-12-24 16:25:03 +08:00

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# 项目开发上下文记录
## 1. 环境信息
- 操作系统Ubuntu 22.04 (容器环境)
- CUDA: 12.1
- TensorRT: 8.6
- OpenCV: 4.10.0
- 项目路径:/app
- SSH访问root@localhost -p 2222
## 2. 开发历程
1. 基础框架搭建
- 完成项目目录结构
- 配置CMake构建系统
- 设置基本依赖
2. 配置系统开发
- 实现YAML配置解析
- 完成配置验证
- 测试通过
3. 推理模块开发
- 实现ONNX模型转换
- 完成TensorRT引擎管理
- 实现推理流程预处理、推理、后处理、NMS
- 所有测试通过
4. 输入模块开发
- 基本功能完成
- 待进行测试验证
5. 渲染模块开发
- 实现基础渲染器
- 实现帧绘制器
- 支持测试模式
- 所有基础测试通过
## 3. 当前状态
1. 已完成模块:
- 配置系统config_parser
- 推理模块inference
- CUDA辅助功能cuda_helper
- 渲染模块基础功能render
2. 进行中:
- 输入模块测试
- 渲染模块高级功能
3. 待开发:
- 输出模块output
- 系统集成
## 4. 关键文件位置
1. 配置文件:
- 主配置:/app/pipeline/configs/pipeline.yaml
- CMake配置/app/CMakeLists.txt
2. 模型文件:
- ONNX模型/app/models/yolov8n.onnx
- TensorRT引擎/app/models/yolov8n.engine
3. 测试文件:
- 测试配置:/app/tests/CMakeLists.txt
- 测试用例:/app/tests/test_*.cpp
## 5. 注意事项
1. 代码规范:
- 使用C++17标准
- 遵循项目的错误处理机制
- 保持日志记录的一致性
2. 测试要求:
- 所有新功能必须有对应的单元测试
- 测试覆盖率要求大于80%
- 确保内存管理正确
3. 性能考虑:
- 注意GPU内存使用
- 关注CUDA同步点
- 避免不必要的数据拷贝
## 6. 后续开发建议
1. 完成输入模块测试
2. 添加渲染模块高级功能
3. 开发输出模块
4. 进行系统集成
5. 性能优化和测试
## 7. 已知问题
1. 推理模块:
- 需要监控GPU内存使用
- 可能需要优化批处理逻辑
2. 输入模块:
- 需要完善错误处理
- 待进行性能测试
3. 渲染模块:
- 需要添加高级渲染功能
- 需要进行压力测试
- 需要测试多线程安全性
## 8. 变更历史
1. 2024-01-xx完成基础框架
2. 2024-01-xx完成配置系统
3. 2024-01-xx完成推理模块
4. 2024-01-xx输入模块基本完成
5. 2024-01-xx渲染模块基础功能完成