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# RK3588 5路人脸识别全流程压力测试方案
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本文档描述在单台 RK3588 设备上进行 5 路人脸识别全流程视频处理的压力测试方案。
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**方案说明：** 本方案使用单一 RTSP 视频源 (`rtsp://10.0.0.49:8554/cam`)，5 条流水线独立处理同一路输入，模拟 5 路摄像头并发场景。
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## 1. 测试目标
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### 1.1 核心指标
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| 指标项 | 目标值 | 说明 |
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|--------|--------|------|
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| **并发路数** | 5 路 | 单设备同时处理 5 路视频 |
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| **输入分辨率** | 1280×720 @ 30fps | 每路输入为 720p 实时视频 |
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| **端到端延迟** | ≤ 500ms | 从采集到输出的完整延迟 |
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| **NPU 利用率** | ≥ 70% | NPU 高效利用，但不超载 |
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| **CPU 占用** | ≤ 60% | 预留系统余量 |
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| **内存占用** | ≤ 3GB | 避免内存压力 |
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| **运行稳定性** | 24 小时无崩溃 | 长稳测试 |
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### 1.2 全流程覆盖
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测试需覆盖所有节点类型：
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```
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[共享输入源]
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┌────────────────┼────────────────┬────────────────┐
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│ │ │ │
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[Pipeline 1] [Pipeline 2] [Pipeline 3] [Pipeline 4] [Pipeline 5]
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│ │ │ │ │
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input_rtsp input_rtsp input_rtsp input_rtsp input_rtsp
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│ │ │ │ │
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preprocess preprocess preprocess preprocess preprocess
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│ │ │ │ │
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ai_yolo ──→ tracker ─┤ ai_yolo ──→ tracker (目标检测+跟踪)
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│ │ │ │ │
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face_det ──→ face_recog (人脸检测+识别)
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│ │ │ │ │
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└──────────→ osd ←─────────────────────────────────────────────┘
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│
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preprocess (后处理)
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│
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publish (RTSP/HLS 输出)
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alarm (目标报警)
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```
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**节点类型统计（每路）：**
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- **Source (1)**：`input_rtsp`
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- **Filter (7)**：`preprocess`×2, `ai_yolo`, `ai_face_det`, `ai_face_recog`, `tracker`, `osd`
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- **Sink (2)**：`alarm`, `publish`
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**5路总计：**
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- 5 个 input_rtsp 节点（连接同一 RTSP 源）
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- 35 个 Filter 节点
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- 10 个 Sink 节点
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## 2. 测试环境要求
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### 2.1 硬件要求
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| 项目 | 规格 | 说明 |
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| **主控芯片** | RK3588 | 4×A76@2.4GHz + 4×A55@1.8GHz |
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| **NPU** | 6 TOPS@INT8 | 用于 AI 推理 |
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| **内存** | ≥ 8GB LPDDR4/LPDDR5 | 建议 8GB 或以上 |
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| **存储** | ≥ 32GB eMMC/SSD | 用于 HLS 切片存储 |
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| **网络** | 千兆以太网 | 单路 4-8Mbps 输入，5路约 20-40Mbps |
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| **散热** | 主动散热 | 长时间高负载运行 |
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### 2.2 软件要求
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| 项目 | 版本/配置 | 说明 |
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|------|-----------|------|
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| **操作系统** | Ubuntu 22.04 / Debian 11 | ARM64 架构 |
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| **内核** | Linux 5.10+ | 需支持 RGA、MPP、DMA-BUF |
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| **NPU 驱动** | rknpu driver 0.9.6+ | 建议最新版本 |
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| **CMake** | ≥ 3.20 | 构建工具 |
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| **GCC** | ≥ 10.0 | 编译器 |
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### 2.3 依赖库检查
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```bash
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# 检查 NPU 驱动
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ls /dev/rknpu
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# 检查 RGA 驱动
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ls /dev/rga
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# 检查内存
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free -h
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# 检查存储空间
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df -h
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```
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### 2.4 视频源要求
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| 项目 | 要求 | 说明 |
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|------|------|------|
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| **视频源类型** | RTSP Server | 建议使用 ffmpeg 或 ZLMediaKit 推流 |
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| **视频源数量** | 1 路共享流 | 5 条流水线共用同一输入 |
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| **视频规格** | 1280×720 @ 30fps, H.264 | 模拟真实摄像头 |
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| **码率** | 4-8 Mbps | 总输入带宽 4-8 Mbps |
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| **内容要求** | 包含行人和人脸 | 用于验证检测和识别功能 |
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**视频源准备命令（在 10.0.0.49 服务器执行）：**
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```bash
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# 使用 ffmpeg 推送 1 路 720p 测试流
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ffmpeg -re -stream_loop -1 -i test_video.mp4 \
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-c:v libx264 -preset fast -b:v 4M -r 30 -s 1280x720 \
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-f rtsp rtsp://0.0.0.0:8554/cam
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# 或使用 ZLMediaKit 等 RTSP 服务器
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```
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**测试视频内容建议：**
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- 包含行人移动（验证目标检测和跟踪）
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- 包含正脸人像（验证人脸识别）
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- 时长 5-10 分钟，循环播放
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### 2.5 外部服务要求
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| 服务 | 用途 | 配置 |
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|------|------|------|
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| **MinIO** | 报警截图/录像存储 | 地址: `10.0.0.49:9000`<br>Bucket: `myminio`<br>账号: `minioadmin/minioadmin` |
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**MinIO 准备（在 10.0.0.49 上执行）：**
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```bash
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# 创建 bucket
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mc alias set myminio http://10.0.0.49:9000 minioadmin minioadmin
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mc mb myminio/myminio
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```
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## 3. 测试配置文件
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### 3.1 主配置文件
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配置文件路径：`configs/stress_5ch_face_recog.json`
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**配置特点：**
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- 5 个独立 Graph（cam1 ~ cam5）
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- 所有 Graph 的输入 RTSP URL 相同：`rtsp://10.0.0.49:8554/cam`
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- 每路共用 RTSP 端口 8555，通过路径区分（/live/cam1 ~ /live/cam5）
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- 包含人脸识别全流程节点
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**节点配置详情（每路）：**
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| 节点 | 类型 | 作用 | 关键参数 |
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|------|------|------|----------|
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| `input_rtsp` | source | 拉取 RTSP 流 | 1280×720@30fps, use_mpp=true |
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| `preprocess` | filter | 图像预处理 | 720p → 768×768 RGB, resize_mode=letterbox, use_rga=true |
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| `ai_yolo` | filter | 目标检测 | ppe_det_yolov8_ppe11_768_rk3588.rknn, v8, conf=0.35, nms=0.45, infer_fps=10, num_classes=11, class_filter=[3,6] |
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| `tracker` | filter | 目标跟踪 | bytetrack_lite, max_age_ms=1500, track_classes=[3,6] |
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| `face_det` | filter | 人脸检测 | face_det_scrfd_500m_640_rk3588.rknn, conf=0.7, max_faces=10 |
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| `face_recog` | filter | 人脸识别 | face_recog_mobilefacenet_arcface_112_rk3588.rknn, align=true, max_faces=10, threshold.accept=0.45 |
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| `osd` | filter | 屏幕显示 | draw_bbox=true, draw_text=true, draw_face_det=true, draw_face_bbox=true |
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| `preprocess` | filter | 后处理 | 640×640 → 720p NV12, use_rga=true |
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| `publish` | sink | 视频输出 | h264, 30fps, 2000kbps, RTSP+HLS |
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| `alarm` | sink | 目标报警 | eval_fps=10, MinIO上传截图+录像 |
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**输出端口分配：**
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| Graph | RTSP 端口 | RTSP 路径 | HLS 路径 |
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|-------|-----------|-----------|----------|
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| cam1 | 8555 | `/live/cam1` | `./web/hls/cam1/index.m3u8` |
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| cam2 | 8555 | `/live/cam2` | `./web/hls/cam2/index.m3u8` |
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| cam3 | 8555 | `/live/cam3` | `./web/hls/cam3/index.m3u8` |
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| cam4 | 8555 | `/live/cam4` | `./web/hls/cam4/index.m3u8` |
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| cam5 | 8555 | `/live/cam5` | `./web/hls/cam5/index.m3u8` |
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**模型文件清单：**
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| 模型文件 | 路径 | 说明 |
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|----------|------|------|
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| ppe_det_yolov8_ppe11_768_rk3588.rknn | `./models/ppe_det_yolov8_ppe11_768_rk3588.rknn` | YOLOv8 PPE检测 (11 classes，使用3,6) |
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| face_det_scrfd_500m_640_rk3588.rknn | `./models/face_det_scrfd_500m_640_rk3588.rknn` | 人脸检测 |
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| face_recog_mobilefacenet_arcface_112_rk3588.rknn | `./models/face_recog_mobilefacenet_arcface_112_rk3588.rknn` | 人脸识别 |
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| face_gallery_cam1.db | `./models/face_gallery.db` | 人脸库 (cam1) |
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| face_gallery_cam2.db | `./models/face_gallery.db` | 人脸库 (cam2) |
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| face_gallery_cam3.db | `./models/face_gallery.db` | 人脸库 (cam3) |
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| face_gallery_cam4.db | `./models/face_gallery.db` | 人脸库 (cam4) |
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| face_gallery_cam5.db | `./models/face_gallery.db` | 人脸库 (cam5) |
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## 4. 测试步骤
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### 4.1 环境准备
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```bash
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# 1. 检查 NPU 驱动
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ls /dev/rknpu
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# 2. 检查内存
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free -h
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# 3. 检查存储空间
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df -h
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# 4. 准备模型文件
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ls models/
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# 应有：ppe_det_yolov8_ppe11_768_rk3588.rknn, face_det_scrfd_500m_640_rk3588.rknn, face_recog_mobilefacenet_arcface_112_rk3588.rknn
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# 以及人脸库：face_gallery_cam1.db ~ face_gallery_cam5.db
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# 5. 创建 HLS 输出目录
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mkdir -p web/hls/cam{1,2,3,4,5}
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# 6. 检查网络连接
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ping 10.0.0.49
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```
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### 4.2 启动视频源
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在服务器（10.0.0.49）上执行：
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```bash
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# 推送单路 720p 测试流
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ffmpeg -re -stream_loop -1 -i test_video.mp4 \
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-c:v libx264 -preset fast -b:v 4M -r 30 -s 1280x720 \
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-f rtsp rtsp://0.0.0.0:8554/cam
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||
```
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### 4.3 启动测试程序
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```bash
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cd /home/orangepi/apps/OrangePi3588Media
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# 启动 media-server
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./build/media-server --config configs/stress_5ch_face_recog.json
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```
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### 4.4 监控脚本
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创建监控脚本 `monitor_5ch.sh`：
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```bash
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#!/bin/bash
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LOG_FILE="stress_test_5ch_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).log"
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echo "Time,CPU%,MemMB,NPU%,Temp°C" > $LOG_FILE
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while true; do
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TIME=$(date '+%H:%M:%S')
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# CPU 使用率
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CPU=$(top -bn1 | grep "Cpu(s)" | awk '{print $2}' | cut -d'%' -f1)
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# 内存使用 (MB)
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MEM=$(free -m | awk 'NR==2{printf "%.0f", $3}')
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# NPU 使用率
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NPU=$(cat /sys/kernel/debug/rknpu/load 2>/dev/null || echo "0")
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# CPU 温度
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TEMP=$(cat /sys/class/thermal/thermal_zone0/temp 2>/dev/null | awk '{print $1/1000}')
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echo "$TIME,$CPU,$MEM,$NPU,$TEMP" >> $LOG_FILE
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echo "[$TIME] CPU:${CPU}% Mem:${MEM}MB NPU:${NPU}% Temp:${TEMP}°C"
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||
sleep 5
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||
done
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```
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运行监控：
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```bash
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chmod +x monitor_5ch.sh
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./monitor_5ch.sh
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```
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## 5. 测试结果验证方法
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### 5.1 功能验证
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| 验证项 | 方法 | 通过标准 |
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|--------|------|----------|
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| **输入连接** | 查看日志 | 5 路都显示 "connected" |
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| **视频输出** | VLC 播放 | `rtsp://<rk3588_ip>:8555/live/cam1` ~ `/live/cam5` 都能正常播放 |
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| **HLS 输出** | 浏览器/播放器 | 5 路 HLS 流可正常播放 |
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| **目标检测** | 观察 OSD 输出 | 画面中出现检测框和目标标签 |
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| **人脸检测** | 观察 OSD 输出 | 人脸被框选 |
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| **人脸识别** | 观察 OSD 输出 | 人脸显示姓名或 "unknown" |
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| **目标跟踪** | 观察 OSD 输出 | 同一目标的 ID 保持稳定 |
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| **报警触发** | 查看日志 | alarm 节点输出报警信息 |
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| **MinIO 上传** | 检查 MinIO | `myminio` bucket 中有截图/录像文件 |
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| **5路并发** | 同时播放5路输出 | 5路输出画面都流畅，无明显卡顿 |
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### 5.2 性能验证
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| 指标 | 测量方法 | 通过标准 |
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|------|----------|----------|
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| **帧率** | 日志中 node_output_fps | ≥ 25 fps（每路） |
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| **延迟** | 对比输入输出时间戳 | ≤ 500ms |
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| **NPU 利用率** | `/sys/kernel/debug/rknpu/load` | 50-95% |
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| **CPU 占用** | `top` 命令 | ≤ 60% |
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| **内存占用** | `free` 命令 | ≤ 3GB |
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| **队列积压** | 日志中 queue_length | 不持续增长 |
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### 5.3 稳定性验证
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| 测试项 | 时长 | 通过标准 |
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|--------|------|----------|
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| **短稳测试** | 1 小时 | 无崩溃，无内存泄漏 |
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| **中稳测试** | 8 小时 | 性能指标稳定，无异常重启 |
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| **长稳测试** | 24 小时 | 无崩溃，内存增长 < 100MB |
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### 5.4 验证命令示例
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```bash
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# 1. 检查 5 路进程状态
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ps aux | grep media-server
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# 2. 查看 NPU 负载
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watch -n 1 cat /sys/kernel/debug/rknpu/load
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# 3. 查看资源使用
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htop
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# 4. 播放测试（另开终端）
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ffplay rtsp://localhost:8555/live/cam1 &
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ffplay rtsp://localhost:8555/live/cam2 &
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ffplay rtsp://localhost:8555/live/cam3 &
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ffplay rtsp://localhost:8555/live/cam4 &
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ffplay rtsp://localhost:8555/live/cam5 &
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# 5. 检查 HLS 文件生成
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ls -la web/hls/cam*/
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# 6. 查看日志中的报警
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tail -f media-server.log | grep alarm
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# 7. 检查 MinIO 上传（在 10.0.0.49 上）
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mc ls myminio/myminio
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```
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## 6. 预期结果
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### 6.1 正常情况
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 5 路 720p 人脸识别全流程测试预期结果 │
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├─────────────────────────────────────────────────────────┤
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||
│ • 5 路视频正常解码、处理、输出 │
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||
│ • 端到端延迟: 200-400ms │
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||
│ • NPU 利用率: 80-95% (目标检测+人脸检测+人脸识别) │
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||
│ • CPU 占用: 40-60% │
|
||
│ • 内存占用: 2-3GB │
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||
│ • 无丢帧或轻微丢帧 (< 1%) │
|
||
│ • 报警功能正常触发，MinIO上传成功 │
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||
│ • 人脸识别功能正常，能识别已知人脸 │
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||
│ • 5路输出画面质量一致 │
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||
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
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||
```
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### 6.2 性能数据记录表
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||
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| 指标 | 测试前 | 1小时 | 8小时 | 24小时 |
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|------|--------|-------|-------|--------|
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| CPU 平均占用 | - | | | |
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||
| CPU 峰值占用 | - | | | |
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| 内存占用 (MB) | - | | | |
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||
| NPU 平均利用率 | - | | | |
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||
| NPU 峰值利用率 | - | | | |
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||
| 平均延迟 (ms) | - | | | |
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||
| 帧率 cam1 (fps) | - | | | |
|
||
| 帧率 cam2 (fps) | - | | | |
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||
| 帧率 cam3 (fps) | - | | | |
|
||
| 帧率 cam4 (fps) | - | | | |
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||
| 帧率 cam5 (fps) | - | | | |
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||
| 报警次数 (目标) | - | | | |
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||
| 人脸识别次数 | - | | | |
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| MinIO 文件数 | - | | | |
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| 异常重启次数 | - | | | |
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### 6.3 输出验证清单
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- [ ] 5 路 RTSP 流均可正常播放
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- [ ] 5 路 HLS 流均可正常播放
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- [ ] 画面中有检测框（OSD 正常工作）
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- [ ] 检测到人脸时显示姓名或 "unknown"
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- [ ] 目标 ID 保持稳定（跟踪正常工作）
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||
- [ ] 日志中有报警输出
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- [ ] MinIO `myminio` bucket 中有文件上传
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||
- [ ] 无 Error/Warning 刷屏
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## 7. 故障排查
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### 7.1 常见问题
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| 现象 | 可能原因 | 解决方法 |
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|------|----------|----------|
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| **启动失败** | NPU 驱动未加载 | `ls /dev/rknpu` 检查，重新加载驱动 |
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| **拉流失败** | 网络不通/视频源问题 | 检查网络，`ping 10.0.0.49`，验证 RTSP 流 |
|
||
| **高 CPU 占用** | RGA 未启用 | 检查配置 `use_rga: true`，`use_mpp: true` |
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||
| **高延迟** | 队列积压 | 检查 `queue.size`，适当调小 |
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||
| **NPU 利用率低** | 推理频率设置过低 | 调整 `infer_fps` |
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| **人脸识别失败** | 人脸库未加载 | 检查 `face_gallery_path` 配置和人脸库文件 |
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| **OSD 不显示** | 格式不支持 | 确保 OSD 输入为 RGB/BGR/NV12 格式 |
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||
| **MinIO 上传失败** | 网络/认证问题 | 检查 MinIO 地址和账号密码 |
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||
|
||
### 7.2 调试命令
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||
|
||
```bash
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# 查看 NPU 状态
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cat /sys/kernel/debug/rknpu/version
|
||
cat /sys/kernel/debug/rknpu/load
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|
||
# 查看 RGA 状态
|
||
cat /sys/kernel/debug/rga/info
|
||
|
||
# 查看进程资源使用
|
||
pidof media-server | xargs -I {} ps -p {} -o pid,ppid,cmd,%cpu,%mem
|
||
|
||
# 查看线程数
|
||
ps -eLf | grep media-server | wc -l
|
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||
# 查看端口占用
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netstat -tlnp | grep media-server
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# 查看系统日志
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sudo dmesg | tail -50
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```
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### 7.3 日志分析
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```bash
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# 检查错误
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grep -i "error\|fail\|warn" media-server.log | head -20
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# 检查各路口连接状态
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grep "input_rtsp\|connected\|disconnected" media-server.log
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# 检查帧率
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grep "output_fps" media-server.log | tail -20
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# 检查报警触发
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grep "alarm" media-server.log | tail -20
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# 检查人脸识别
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grep "face_recog\|face_det" media-server.log | tail -20
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# 检查 MinIO 上传
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grep "minio\|snapshot\|clip" media-server.log | tail -20
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```
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## 8. 测试报告模板
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### 8.1 基本信息
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- **测试时间**:
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- **测试人员**:
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- **设备型号**:
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- **固件版本**:
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- **软件版本**:
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- **视频源**: `rtsp://10.0.0.49:8554/cam` (1280×720@30fps)
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- **MinIO**: `http://10.0.0.49:9000`, bucket: `myminio`
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### 8.2 测试结论
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- [ ] 5 路人脸识别全流程测试通过
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- [ ] 性能指标达标
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- [ ] 稳定性测试通过
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- [ ] MinIO 上传功能正常
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- [ ] 人脸识别功能正常
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### 8.3 详细数据
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（填入第 6 章的表格数据）
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### 8.4 问题记录
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| 序号 | 问题描述 | 严重程度 | 状态 |
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|------|----------|----------|------|
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| 1 | | | |
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| 2 | | | |
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### 8.5 优化建议
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（根据测试结果填写）
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## 9. 附录
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### 9.1 快速开始
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```bash
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# 1. 准备环境
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cd /home/orangepi/apps/OrangePi3588Media
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mkdir -p web/hls/cam{1,2,3,4,5}
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# 2. 确认模型存在
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ls models/ppe_det_yolov8_ppe11_768_rk3588.rknn models/face_det_scrfd_500m_640_rk3588.rknn \
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models/face_recog_mobilefacenet_arcface_112_rk3588.rknn
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# 3. 确认人脸库存在
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ls models/face_gallery_cam{1,2,3,4,5}.db
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# 4. 启动测试
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./build/media-server --config configs/stress_5ch_face_recog.json
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# 5. 另开终端监控
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./monitor_5ch.sh
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# 6. 验证输出
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ffplay rtsp://localhost:8555/live/cam1
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```
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### 9.2 相关文档
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- [Readme.md](../Readme.md) - 项目总览
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- [deployment.md](deployment.md) - 部署说明
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- [dag_graph_node_edge.md](architecture/dag_graph_node_edge.md) - 架构说明
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### 9.3 配置文件清单
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| 文件 | 说明 |
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| `configs/stress_5ch_face_recog.json` | 5路人脸识别全流程测试配置（共享源） |
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| `monitor_5ch.sh` | 资源监控脚本 |
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