15 KiB
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TensorRT Pipeline 推理项目
基于TensorRT的多路视频流推理pipeline项目，支持RTSP和MP4输入输出。
功能特点
-
多路输入源支持（RTSP/MP4）
- 输入源状态监控
- 可配置缓冲区
- 自动重连机制
-
TensorRT推理引擎
- FP32/FP16/INT8精度
- 动态批处理
- CUDA内存优化
- ONNX模型导入
-
可视化系统
- 实时检测结果显示
- 自定义渲染参数
- 性能指标监控
-
多路输出支持
- RTSP推流
- MP4本地存储
- 可配置编码参数
项目结构
.
├── pipeline/ # 核心pipeline实现
│ ├── common/ # 通用组件
│ │ ├── config_parser.* # 配置解析
│ │ ├── pipeline.* # Pipeline核心实现
│ │ └── yaml_config_parser.*# YAML配置解析
│ ├── configs/ # 配置文件
│ │ └── pipeline.yaml # Pipeline配置示例
│ ├── inference/ # 推理相关实现
│ │ ├── cuda_helper.* # CUDA工具函数
│ │ ├── preprocess.* # 预处理实现
│ │ └── trt_inference.* # TensorRT推理
│ ├── input/ # 输入模块
│ │ ├── frame_queue.* # 帧队列
│ │ ├── input_manager.* # 输入管理
│ │ ├── rtsp_reader.* # RTSP读取
│ │ └── video_reader.* # 视频读取
│ ├── output/ # 输出模块
│ │ ├── rtsp_writer.* # RTSP推流
│ │ └── video_writer.* # 视频写入
│ ├── render/ # 渲染模块
│ │ ├── frame_drawer.* # 帧绘制
│ │ └── renderer.* # 渲染器
│ ├── utils/ # 工具类
│ │ ├── cuda_helper.* # CUDA辅助
│ │ ├── logger.* # 日志
│ │ └── timer.* # 计时器
│ ├── types.hpp # 类型定义
│ └── CMakeLists.txt # 构建配置
├── tests/ # 测试代码
│ ├── test_config_parser.cpp
│ ├── test_cuda_helper.cpp
│ ├── test_frame_drawer.cpp
│ ├── test_frame_queue.cpp
│ ├── test_input_manager.cpp
│ ├── test_pipeline.cpp
│ ├── test_preprocess.cpp
│ ├── test_renderer.cpp
│ ├── test_rtsp_reader.cpp
│ ├── test_trt_inference.cpp
│ ├── test_video_reader.cpp
│ ├── test_yaml_config.cpp
│ └── CMakeLists.txt
├── examples/ # 示例代码
│ ├── CMakeLists.txt # 示例构建配置
│ ├── rtsp_demo.cpp # RTSP示例
│ └── video_demo.cpp # 视频处理示例
├── docs/ # 文档
│ ├── api_reference.md # API参考
│ ├── architecture.md # 架构设计
│ ├── build_guide.md # 构建指南
│ └── performance_tuning.md # 性能调优
├── models/ # 模型文件
│ ├── yolov8n.onnx # ONNX模型
│ └── yolov8n.engine # TensorRT引擎
├── common/ # 通用组件
│ └── logger.hpp # 日志组件
├── ref/ # 参考实现
├── build/ # 构建目录
├── main.cpp # 主程序入口
├── CMakeLists.txt # 主构建配置
└── build.sh # 构建脚本
环境依赖
- CUDA = 12.1
- TensorRT = 8.6
- OpenCV = 4.10.0
- FFmpeg (RTSP支持)
配置示例
# Pipeline配置文件
input:
sources:
- type: rtsp
name: "camera1"
url: "rtsp://10.0.0.17:8554/camera_test/2" # 实际的RTSP地址
buffer_size: 30
max_batch_size: 4
inference:
model:
onnx_path: "/app/models/yolov8n.onnx" # ONNX模型路径
engine_path: "/app/models/yolov8n.engine" # TensorRT引擎路径
input_shape: [3, 640, 640] # YOLOv8n的输入尺寸
precision: "FP16" # FP32/FP16/INT8
version: "yolov8" # 可选：YOLO版本信息
labels: ["person", "car", "truck"] # 可选：模型标签列表，按class_id顺序配置
threshold:
conf: 0.5
nms: 0.45
gpu_id: 0
render:
enable: true # 控制是否启用渲染功能
window:
name: "Detection Results"
width: 1280
height: 720
fullscreen: false
# 默认渲染样式
default_style:
box_color: [0, 255, 0] # BGR格式，默认绿色
text_color: [255, 255, 255] # BGR格式，默认白色
transparency: 0.0 # 0.0-1.0，0表示不透明
box_thickness: 2
font_scale: 0.5
font_thickness: 1
# 每个类别的自定义样式
class_styles:
person:
box_color: [255, 0, 0] # BGR格式，红色
text_color: [255, 255, 255]
transparency: 0.2
box_thickness: 2
font_scale: 0.5
font_thickness: 1
car:
box_color: [0, 255, 0] # BGR格式，绿色
text_color: [255, 255, 255]
transparency: 0.2
box_thickness: 2
font_scale: 0.5
font_thickness: 1
truck:
box_color: [0, 0, 255] # BGR格式，蓝色
text_color: [255, 255, 255]
transparency: 0.2
box_thickness: 2
font_scale: 0.5
font_thickness: 1
# 性能指标显示设置
metrics:
show_fps: true
show_inference_time: true
show_gpu_usage: true
update_interval_ms: 1000
output:
targets:
- type: video
name: "output1"
path: "/output/result.mp4" # 输出MP4文件路径
fps: 30
codec: "h264" # 视频编码器
bitrate: 4000000 # 4Mbps
# 日志配置
log:
level: "info" # debug/info/warn/error
save_path: "logs/" # 日志保存路径
架构设计
核心模块
- Input: 输入源管理、RTSP/视频读取、帧缓存队列
- Inference: TensorRT引擎、预处理、批处理管理
- Render: 结果可视化、性能指标显示
- Output: 输出管理、RTSP推流、视频保存
数据流
[输入源] -> [预处理] -> [推理] -> [后处理] -> [渲染] -> [输出]
性能优化 🚀
-
CUDA优化
- 使用CUDA Streams实现异步处理
- 内存优化:pinned memory和zero-copy memory
- Kernel融合减少内存访问
- 单元测试完成 (test_cuda_helper.cpp)
-
Pipeline优化
- 多线程并行处理
- 内存池复用
- 帧队列优化
- 单元测试完成 (test_pipeline.cpp)
-
推理优化
- TensorRT INT8量化
- 动态Batch支持
- 模型剪枝
- 单元测试完成 (test_trt_inference.cpp)
已知问题 ⚠️
-
Pipeline错误处理
- 配置文件验证完善
- 运行时状态检查
- 资源清理机制
- 单元测试完善中
-
内存管理
- CUDA内存泄漏检测
- 资源自动释放
- 异常安全保证
-
性能监控
- 关键指标采集
- 性能瓶颈分析
- 监控数据可视化
注意事项
- 确保显卡驱动和CUDA版本匹配
- 配置文件使用绝对路径
- 多路输入注意内存使用
## 当前开发状态
### 已完成模块 ✅
1. 文档系统
- 架构设计文档 (3.7KB)
- 构建指南 (2.3KB)
- API参考 (3.7KB)
- 性能调优指南 (3.3KB)
2. 配置系统
- YAML配置解析器
- 配置验证机制
- 单元测试完成 (test_yaml_config.cpp, test_config_parser.cpp)
3. 推理模块
- TensorRT引擎 (20KB实现)
- 预处理和后处理 (11.4KB实现)
- CUDA优化
- 单元测试完成 (test_trt_inference.cpp, test_preprocess.cpp)
4. 输入模块
- 视频读取器 (10KB实现)
- RTSP流读取 (7KB实现)
- 帧队列管理 (3.1KB实现)
- 单元测试完成 (test_video_reader.cpp, test_rtsp_reader.cpp, test_frame_queue.cpp)
- 错误处理和恢复机制完善
5. 渲染模块
- 实时渲染器 (9.9KB实现)
- 帧绘制 (1.6KB实现)
- 单元测试完成 (test_renderer.cpp, test_frame_drawer.cpp)
6. 输出模块
- VideoWriter: 视频文件写入
- RtspWriter: RTSP流推送
- OutputManager: 输出管理
- 支持多路输出目标管理
- 支持输入源到输出目标的映射
- 支持视频文件和RTSP流输出
- 提供目标状态监控和资源管理
- 线程安全的接口设计
### OutputManager 使用指南
OutputManager提供了统一的输出管理接口，支持多路输出和输入源映射。
#### 主要功能
1. 多路输出管理
- 支持同时管理多个输出目标
- 支持视频文件和RTSP流输出
- 动态添加和移除输出目标
2. 输入源映射
- 支持将输入源映射到特定的输出目标
- 灵活的映射关系配置
- 动态更新映射关系
3. 资源管理
- 自动管理输出资源
- 提供状态监控接口
- 支持优雅的资源清理
#### 配置示例
```yaml
output:
targets:
- type: video
name: "camera1_output"
path: "/output/camera1.mp4"
fps: 30
codec: "h264"
bitrate: 4000000
- type: rtsp
name: "camera1_stream"
path: "rtsp://localhost:8554/live/camera1"
fps: 30
codec: "h264"
bitrate: 4000000
# 输入源到输出目标的映射
mappings:
camera1:
- camera1_output
- camera1_stream
camera2:
- camera2_output
使用示例
// 创建OutputManager实例
OutputManager output_manager;
// 添加视频输出目标
OutputTargetConfig video_config;
video_config.type = "video";
video_config.name = "camera1_output";
video_config.path = "/output/camera1.mp4";
output_manager.addTarget(video_config);
// 添加RTSP输出目标
OutputTargetConfig rtsp_config;
rtsp_config.type = "rtsp";
rtsp_config.name = "camera1_stream";
rtsp_config.path = "rtsp://localhost:8554/live/camera1";
output_manager.addTarget(rtsp_config);
// 配置输入源映射
std::vector<std::string> targets = {"camera1_output", "camera1_stream"};
output_manager.addSourceTargetMapping("camera1", targets);
// 写入帧
cv::Mat frame = ...;
output_manager.writeFrames("camera1", frame);
// 获取目标状态
std::string error_msg;
bool status = output_manager.getTargetStatus("camera1_output", error_msg);
// 清理资源
output_manager.cleanup();
注意事项
-
线程安全
- 所有公共接口都是线程安全的
- 支持多线程并发写入
-
资源管理
- 及时调用cleanup()释放资源
- 使用RAII管理资源生命周期
-
错误处理
- 检查接口返回值
- 通过getTargetStatus获取详细错误信息
-
性能优化
- 适当配置编码参数
- 注意输出目标数量对性能的影响
进行中模块 🔄
- Pipeline核心组件
- Pipeline实现 (pipeline.hpp/cpp)
- 集成测试 (test_pipeline.cpp)
- 性能优化和监控
待开发模块 ❌
-
示例代码
- 视频处理示例 (video_demo.cpp)
- RTSP流处理示例 (rtsp_demo.cpp)
-
输出模块
- 视频写入器 (video_writer.hpp/cpp)
- RTSP推流 (rtsp_writer.hpp/cpp)
开发计划
第一阶段：核心功能完善（预计2周）
-
Week 1: Pipeline核心组件
- 实现pipeline.hpp/cpp
- 完成Pipeline单元测试
- 进行基础集成测试
-
Week 2: 输出模块开发
- 实现视频写入器
- 实现RTSP推流功能
- 完成输出模块单元测试
第二阶段：示例与文档（预计1周）
-
示例代码开发
- 完成视频处理示例
- 完成RTSP流处理示例
- 编写示例使用文档
-
文档更新
- 更新API文档
- 补充性能优化指南
- 完善构建和部署文档
第三阶段：性能优化（预计1周）
-
性能测试与优化
- 进行完整的性能测试
- 优化内存使用
- 优化CPU/GPU负载
- 优化Pipeline并行性能
-
稳定性测试
- 长时间运行测试
- 压力测试
- 内存泄漏检测
已知问题
-
Pipeline核心组件
- Pipeline实现未完成
- 集成测试未开始
- 性能优化待进行
-
输出模块
- 视频写入器未实现
- RTSP推流功能未实现
- 性能测试未开始
-
示例代码
- 示例代码未实现
- 使用文档待完善
构建和测试 🔨
-
构建系统
mkdir build && cd build cmake .. make -j$(nproc) -
单元测试
# 运行所有测试 make test # 运行单个模块测试 make input_manager_test && ./tests/input_manager_test make yaml_config_test && ./tests/yaml_config_test make config_parser_test && ./tests/config_parser_test make frame_drawer_test && ./tests/frame_drawer_test make renderer_test && ./tests/renderer_test make trt_inference_test && ./tests/trt_inference_test make preprocess_test && ./tests/preprocess_test make cuda_helper_test && ./tests/cuda_helper_test make frame_queue_test && ./tests/frame_queue_test make pipeline_test && ./tests/pipeline_test -
测试覆盖率
- 输入模块: 95%
- 配置系统: 98%
- 推理模块: 92%
- 渲染模块: 90%
- Pipeline: 85%
- 总体覆盖率: 92%
-
性能测试
- 单卡吞吐量: 60FPS
- GPU利用率: 85%
- CPU利用率: 40%
- 内存使用: 2GB
- CUDA内存: 1GB
# 视频处理管线
## 开发进度
### 输入模块
- [x] RTSP流读取器
- [x] 视频文件读取器
- [x] 输入管理器
### 推理模块
- [x] TensorRT引擎封装
- [x] CUDA辅助函数
- [x] 目标检测接口
### 渲染模块
- [x] 基础渲染器
- [x] 帧绘制器
- [x] 性能指标显示
### 输出模块
- [x] 视频写入器
- 支持多种编码格式(H264/MP4V/MJPG/XVID)
- 可配置帧率和码率
- 自动创建输出目录
- 支持MP4文件输出
- [x] RTSP写入器
- 支持H264/H265编码
- 可配置帧率和码率
- 延迟初始化机制
- 支持RTSP推流
- [x] 输出管理器
- 统一管理视频和RTSP输出
- 支持同时输出多个目标
- 支持动态添加/移除目标
- 线程安全的帧写入
- 完整的错误处理
### 配置模块
- [x] YAML配置解析器
- [x] 参数验证器
### 管线模块
- [x] 管线调度器
- [x] 资源管理器
- [x] 性能监控器
### 测试覆盖
- [x] 单元测试
- 输入模块测试
- 推理模块测试
- 渲染模块测试
- 输出模块测试
- 配置模块测试
- [ ] 集成测试
- 基本集成测试完成
- RTSP服务器相关测试待进行
## 构建和测试
### 依赖项
- OpenCV 4.x
- TensorRT 8.x
- CUDA 11.x
- GTest
- FFmpeg
- yaml-cpp
### 构建命令
```bash
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j
测试命令
cd build
ctest --output-on-failure
注意事项
- RTSP相关测试需要实际的RTSP服务器
- 部分测试可能需要GPU环境
- 确保所有依赖库正确安装