# 命令指南

[在windows上安装ffmpeg]

- 打开 PowerShell 或 CMD，执行：
winget install Gyan.FFmpeg

- 安装完成后，关闭并重新打开终端，验证：
ffmpeg -version

-查看本地摄像头信息
ffmpeg -list_devices true -f dshow -i dummy

- 本地运行RTSP服务器
mediamtx.exe

- 推流到RTSP服务器（设置摄像头的分辨率为720P）
ffmpeg -f dshow -rtbufsize 100M -video_size 1280x720 -framerate 30 -vcodec mjpeg -i video="4K AutoFocus Webcam" -c:v libx264 -preset ultrafast -pix_fmt yuv420p -f rtsp rtsp://localhost:8554/cam

- 本地验证RTSP拉流正确
ffplay rtsp://localhost:8554/cam

在3588上测试RTSP输出
ffplay rtsp://localhost:8555/live/cam1_face_det

- 在 Windows 上用 VLC 播放处理后的流：
rtsp://3588的IP:8555/live/cam1_face_det

- 编译agent
go build -o rk3588-agent_linux_arm64 ./cmd/rk3588-agent


- 运行模拟告警服务
python .\mock_alarm_server.py

然后在 RK3588 上测试 token 接口：
curl -X POST http://10.0.0.49:8080/api/getToken


- best-640.rknn模型只检测3类

类别映射：
0 = person（人）
1 = shoe（鞋子）✅
2 = phone（手机）

# 实时查看NPU负载（每秒刷新）
watch -n 1 cat /proc/rknpu/load

# 实时查看温度
watch -n 1 'for f in /sys/class/thermal/thermal_zone*/temp; do echo "$(basename $(dirname $f)): $(( $(cat $f) / 1000 ))°C"; done'

# 查看编码器FPS
watch -n 1 'grep -E "fps_calc|RKVENC" /proc/mpp_service/sessions-summary | head -20'

# 综合监控（运行脚本）
~/apps/OrangePi3588Media/scripts/monitor_hw.sh


- 运行media-server
   ./build/media-server -c configs/sample_cam4_best.json

- PT模型转RKNN

在Linux系统上，先克隆RKNN修改后的项目到本地：
https://gitcode.com/GitHub_Trending/ul/ultralytics

安装依赖:
pip install -e . rknn-toolkit2
pip install "onnx==1.16.1"

进入模型目录，执行：
yolo export model=best.pt format=rknn name=rk3588