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# 配置文件编写指南
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本文档说明当前项目主线配置的写法，重点覆盖两阶段鞋检测、劳保鞋颜色判断、告警节流，以及 RK3588 上与性能稳定性直接相关的参数。
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## 1. 当前推荐架构
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对车间劳保鞋场景，当前推荐链路是：
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```text
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input_rtsp
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-> preprocess(rgb)
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-> ai_yolo(person only)
|
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-> tracker(person only)
|
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-> ai_shoe_det(dynamic roi)
|
||
-> logic_gate(person_shoe_check)
|
||
-> logic_gate(ppe_boots_check)
|
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-> osd
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-> preprocess(nv12)
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-> publish
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-> alarm
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```
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业务目标：
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- 先检测到人
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- 再只在脚部 ROI 检鞋
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- 只关心“检测到鞋后，颜色是否接近黑色劳保鞋”
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- 不再把“没穿鞋”作为主告警目标
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## 2. 配置结构
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当前项目常用的是 graph 模式：
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```json
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{
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"queue": {
|
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"size": 8,
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"strategy": "drop_oldest"
|
||
},
|
||
"graphs": [
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{
|
||
"name": "person_shoe_two_stage_workshoe_alarm",
|
||
"executor": {
|
||
"batch_size": 2,
|
||
"run_budget": 8
|
||
},
|
||
"nodes": [ ... ],
|
||
"edges": [ ... ]
|
||
}
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||
]
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}
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||
```
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||
### 2.1 queue
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||
```json
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||
{
|
||
"queue": {
|
||
"size": 8,
|
||
"strategy": "drop_oldest"
|
||
}
|
||
}
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||
```
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||
说明：
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- `size`：默认队列长度
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- `strategy`
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- `drop_oldest`：推荐，实时性最好
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- `drop_newest`
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- `block`
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### 2.2 executor
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||
```json
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{
|
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"executor": {
|
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"batch_size": 2,
|
||
"run_budget": 8
|
||
}
|
||
}
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||
```
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||
说明：
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- `batch_size`：执行器单次批量处理帧数
|
||
- `run_budget`：单次调度预算
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||
在 RK3588 上，如果出现“隔几秒卡一下”，通常先减小 `run_budget`，再看是否需要调 `batch_size`。
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## 3. 关键节点
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### 3.1 input_rtsp
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||
```json
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{
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||
"id": "in",
|
||
"type": "input_rtsp",
|
||
"role": "source",
|
||
"enable": true,
|
||
"url": "rtsp://10.0.0.49:8554/cam",
|
||
"fps": 30,
|
||
"width": 1920,
|
||
"height": 1080,
|
||
"use_ffmpeg": true,
|
||
"use_mpp": false,
|
||
"force_tcp": true
|
||
}
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||
```
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当前推荐：
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- 对会在固定画面卡顿的 RTSP 源，优先使用 `use_ffmpeg: true`、`use_mpp: false`
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||
- 原因是部分源流在 `ffmpeg demux + mpp decode` 路径上会出现固定位置卡顿，而 VLC 直拉源流正常
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||
### 3.2 preprocess
|
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||
```json
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||
{
|
||
"id": "pre_rgb",
|
||
"type": "preprocess",
|
||
"role": "filter",
|
||
"enable": true,
|
||
"dst_w": 1920,
|
||
"dst_h": 1080,
|
||
"dst_format": "rgb",
|
||
"dst_packed": true,
|
||
"resize_mode": "stretch",
|
||
"rga_gate": "person_shoe_two_stage_workshoe_alarm",
|
||
"use_rga": true
|
||
}
|
||
```
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|
||
说明：
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||
- 前级 `pre_rgb` 准备共享的高分辨率 RGB 主帧
|
||
- 后级 `post` 再转回 `nv12` 给编码器
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||
- `use_rga: true` 是 RK3588 上的推荐项
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||
### 3.3 ai_yolo
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"id": "person_det",
|
||
"type": "ai_yolo",
|
||
"role": "filter",
|
||
"enable": true,
|
||
"infer_fps": 2,
|
||
"infer_phase_ms": 0,
|
||
"use_rga": true,
|
||
"use_dma_input": true,
|
||
"model_path": "./models/object_det_yolov8n_coco_640_rk3588.rknn",
|
||
"model_version": "v8",
|
||
"model_w": 640,
|
||
"model_h": 640,
|
||
"num_classes": 80,
|
||
"conf": 0.35,
|
||
"nms": 0.45,
|
||
"class_filter": [0],
|
||
"bbox_expand": {
|
||
"enable": true,
|
||
"class_id": 0,
|
||
"left": 0.06,
|
||
"right": 0.06,
|
||
"top": 0.04,
|
||
"bottom": 0.16
|
||
}
|
||
}
|
||
```
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||
当前用途：
|
||
|
||
- 只做人检测前级
|
||
- 不再直接承担鞋检测
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||
关键参数：
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||
|
||
| 参数 | 作用 | 当前建议 |
|
||
|------|------|----------|
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||
| `infer_fps` | 人体检测频率 | `2` |
|
||
| `infer_phase_ms` | 与鞋检错峰 | `0` |
|
||
| `class_filter` | 只保留 `person` | `[0]` |
|
||
| `bbox_expand.bottom` | 补偿漏脚 | `0.16` 左右 |
|
||
| `use_rga` / `use_dma_input` | 输入性能优化 | 建议开启 |
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||
|
||
### 3.4 tracker
|
||
|
||
```json
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||
{
|
||
"id": "person_trk",
|
||
"type": "tracker",
|
||
"role": "filter",
|
||
"enable": true,
|
||
"mode": "bytetrack_lite",
|
||
"per_class": true,
|
||
"track_classes": [0],
|
||
"high_th": 0.55,
|
||
"low_th": 0.10,
|
||
"iou_th": 0.3,
|
||
"max_age_ms": 900,
|
||
"min_hits": 2
|
||
}
|
||
```
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||
|
||
当前用途：
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||
|
||
- 稳定人框
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||
- 为鞋子关联和按人节流提供 `track_id`
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||
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### 3.4.1 人脸检测和识别
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||
完整流程中，人脸检测/识别建议放在 `person_trk` 之后，让人脸识别可以复用人体跟踪结果：
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```text
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pre_rgb -> face_det -> person_det -> person_trk -> face_recog -> ...
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||
```
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||
人脸检测可使用 `ai_scrfd_sliding`，在 1080p 高机位画面中建议按左右窗口滑动检测：
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||
```json
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||
{
|
||
"id": "face_det",
|
||
"type": "ai_scrfd_sliding",
|
||
"enable": true,
|
||
"infer_fps": 3,
|
||
"model_path": "./models/face_det_scrfd_500m_640_rk3588.rknn",
|
||
"model_w": 640,
|
||
"model_h": 640,
|
||
"windows": [
|
||
{"x": 0, "y": 0, "w": 960, "h": 1080},
|
||
{"x": 960, "y": 0, "w": 960, "h": 1080}
|
||
],
|
||
"conf_thresh": 0.5,
|
||
"nms_thresh": 0.4,
|
||
"max_faces": 50
|
||
}
|
||
```
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||
人脸识别节点示例：
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|
||
```json
|
||
{
|
||
"id": "face_recog",
|
||
"type": "ai_face_recog",
|
||
"enable": true,
|
||
"infer_fps": 2,
|
||
"infer_phase_ms": 120,
|
||
"model_path": "./models/face_recog_mobilefacenet_arcface_112_rk3588.rknn",
|
||
"align": true,
|
||
"emit_embedding": false,
|
||
"max_faces": 50,
|
||
"person_class_id": 0,
|
||
"track_state_max_age_ms": 1000,
|
||
"input_format": "rgb",
|
||
"input_dtype": "uint8",
|
||
"threshold": {
|
||
"accept": 0.45,
|
||
"margin": 0.05
|
||
},
|
||
"gallery": {
|
||
"backend": "sqlite",
|
||
"path": "./models/face_gallery.db",
|
||
"load_on_start": true,
|
||
"dtype": "auto"
|
||
},
|
||
"debug": {
|
||
"enabled": true,
|
||
"log_matches": true,
|
||
"min_log_interval_ms": 0
|
||
}
|
||
}
|
||
```
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||
关键参数：
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||
|
||
| 参数 | 作用 | 当前建议 |
|
||
|------|------|----------|
|
||
| `face_det.infer_fps` | 人脸检测频率 | `3`，多人/小脸测试时可提高，性能紧张时降低 |
|
||
| `face_recog.infer_fps` | 人脸识别频率 | `2`，与人体/鞋检测错峰运行 |
|
||
| `infer_phase_ms` | 推理错峰 | `120` 左右，避免多个 NPU 节点同一时刻抢资源 |
|
||
| `align` | 使用 5 点关键点做人脸对齐 | 建议 `true` |
|
||
| `threshold.accept` | 识别为已知人的最低相似度 | 当前测试用 `0.45` |
|
||
| `threshold.margin` | top1 与 top2 的最小差值 | 当前测试用 `0.05`，用于降低相似人员误认 |
|
||
| `gallery.path` | SQLite 人脸库路径 | `./models/face_gallery.db` |
|
||
| `track_state_max_age_ms` | 可接受的跟踪状态最大年龄 | `1000` 左右 |
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||
| `debug.log_matches` | 打印每次人脸匹配结果 | 测试阶段开启，正式运行可关闭 |
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||
说明：
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||
- 人脸识别会自动读取同一 graph 内 tracker 发布的人体跟踪状态，不需要配置 shared-state key。
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||
- 人脸库 embedding 维度会从图库数据自动推断，不需要在配置文件中填写。
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||
识别状态含义：
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||
- `known`：满足 `threshold.accept` 和 `threshold.margin`，可以作为“已知人”证据。
|
||
- `uncertain`：像某个已知人，但证据不足；不会直接当作陌生人。
|
||
|
||
人脸识别模型输出的是 embedding，不是带有 `unknown` 类别的分类结果。因此人脸识别节点只输出 `known` / `uncertain`。`unknown_face` 属于告警规则语义，由 alarm 结合 track 聚合、质量门槛和“没有已知人证据”来判断。
|
||
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||
日志分析：
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||
```bash
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||
python3 tools/analyze_face_recog_log.py /tmp/media-server.log
|
||
```
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||
本地从 RK3588 拉回日志后也可以直接分析：
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|
||
```powershell
|
||
scp orangepi@10.0.0.81:/tmp/media-server.log .\logs\media-server_latest.log
|
||
python tools/analyze_face_recog_log.py .\logs\media-server_latest.log
|
||
```
|
||
|
||
人脸库说明：
|
||
|
||
- SQLite 人脸库支持同一个人多条 embedding。
|
||
- 建议每个人至少提供正脸，条件允许时增加左/右侧脸或不同光照照片。
|
||
- 运行时检索会先按 `person_id` 聚合，同一个人的多张照片不会互相抢 top1/top2。
|
||
- 真实场景只有几十人时，不需要担心多 embedding 带来的库大小问题。
|
||
|
||
### 3.5 ai_shoe_det
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"id": "shoe_det",
|
||
"type": "ai_shoe_det",
|
||
"role": "filter",
|
||
"enable": true,
|
||
"infer_fps": 2,
|
||
"infer_phase_ms": 150,
|
||
"use_rga": true,
|
||
"use_dma_input": false,
|
||
"model_path": "./models/shoe_det_yolov8s_workshoe_640_rk3588.rknn",
|
||
"model_w": 640,
|
||
"model_h": 640,
|
||
"conf": 0.22,
|
||
"nms": 0.45,
|
||
"v8_box_format": "cxcywh",
|
||
"append_detections": true,
|
||
"dynamic_roi": {
|
||
"enable": true,
|
||
"person_class_id": 0,
|
||
"shoe_class_id": 1,
|
||
"debug_roi_class_id": -1,
|
||
"max_rois": 3,
|
||
"min_person_height": 60,
|
||
"max_box_area_ratio": 0.6,
|
||
"y_offset": 0.7,
|
||
"width_scale": 1.6,
|
||
"height_scale": 0.4
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
当前用途：
|
||
|
||
- 从人框动态生成脚部 ROI
|
||
- 只在 ROI 内跑鞋模型
|
||
- 将鞋框追加回 `frame->det`
|
||
|
||
关键参数：
|
||
|
||
| 参数 | 作用 | 当前建议 |
|
||
|------|------|----------|
|
||
| `conf` | 鞋候选召回阈值 | `0.22` |
|
||
| `append_detections` | 保留人框并追加鞋框 | 必须 `true` |
|
||
| `dynamic_roi.max_rois` | 每帧最多处理多少人 | `3` |
|
||
| `dynamic_roi.min_person_height` | 过滤太远的人 | `60` |
|
||
| `dynamic_roi.max_box_area_ratio` | 过滤接近整块脚区的大误框 | `0.6` |
|
||
| `dynamic_roi.y_offset` | 脚部 ROI 起点高度 | `0.7` |
|
||
| `dynamic_roi.width_scale` | 脚部 ROI 宽度比例 | `1.6` |
|
||
| `dynamic_roi.height_scale` | 脚部 ROI 高度比例 | `0.4` |
|
||
|
||
说明：
|
||
|
||
- `shoe_det.conf` 看起来偏低，这是有意为之
|
||
- 当前方案依赖“低阈值召回 + 人鞋关联 + 颜色判断 + 告警节流”整体收敛
|
||
- 在高机位小鞋场景中，如果把这里直接调到 `0.4` 或 `0.5`，通常会明显漏检
|
||
- 横向 ROI 已固定为按 `width_scale` 自动居中，不再提供 `x_offset` 配置
|
||
|
||
### 3.6 logic_gate
|
||
|
||
#### 模式一：person_shoe_check
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"id": "shoe_assoc",
|
||
"type": "logic_gate",
|
||
"role": "filter",
|
||
"enable": true,
|
||
"mode": "person_shoe_check",
|
||
"person_shoe_check": {
|
||
"person_class": 0,
|
||
"shoe_class": 1,
|
||
"violation_class": 2,
|
||
"min_person_score": 0.30,
|
||
"min_shoe_score": 0.22,
|
||
"foot_region": {
|
||
"y_offset": 0.7,
|
||
"width_scale": 1.6,
|
||
"height_scale": 0.4
|
||
},
|
||
"min_shoe_height_ratio": 0.08,
|
||
"min_shoe_area_ratio": 0.012,
|
||
"max_shoe_height_ratio": 0.14,
|
||
"max_shoe_width_ratio": 0.38,
|
||
"max_shoe_area_ratio": 0.05,
|
||
"max_shoe_roi_width_ratio": 0.45,
|
||
"max_shoe_roi_height_ratio": 0.35,
|
||
"max_shoe_roi_area_ratio": 0.10
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
当前用途：
|
||
|
||
- 把鞋关联到对应的人
|
||
- 把人的 `track_id` 传给鞋
|
||
- 不再输出“没鞋违规”
|
||
|
||
关键参数：
|
||
|
||
| 参数 | 作用 | 当前建议 |
|
||
|------|------|----------|
|
||
| `min_person_score` | 进入人鞋关联的人框最低分数 | `0.30` |
|
||
| `min_shoe_score` | 进入人鞋关联的鞋框最低分数 | `0.22` |
|
||
| `foot_region.y_offset` | 关联阶段脚部 ROI 起点高度 | `0.7` |
|
||
| `foot_region.width_scale` | 关联阶段脚部 ROI 宽度比例 | `1.6` |
|
||
| `foot_region.height_scale` | 关联阶段脚部 ROI 高度比例 | `0.4` |
|
||
| `min_shoe_height_ratio` | 过滤过矮鞋框 | `0.08` |
|
||
| `min_shoe_area_ratio` | 过滤过小鞋框 | `0.012` |
|
||
| `max_shoe_height_ratio` | 过滤过高鞋框 | `0.14` |
|
||
| `max_shoe_width_ratio` | 过滤过宽鞋框 | `0.38` |
|
||
| `max_shoe_area_ratio` | 过滤过大鞋框 | `0.05` |
|
||
| `max_shoe_roi_width_ratio` | 过滤相对脚部 ROI 过宽的鞋框 | `0.45` |
|
||
| `max_shoe_roi_height_ratio` | 过滤相对脚部 ROI 过高的鞋框 | `0.35` |
|
||
| `max_shoe_roi_area_ratio` | 过滤相对脚部 ROI 过大的鞋框 | `0.10` |
|
||
|
||
#### 模式二：ppe_boots_check
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"id": "shoe_color",
|
||
"type": "logic_gate",
|
||
"role": "filter",
|
||
"enable": true,
|
||
"mode": "ppe_boots_check",
|
||
"anchor_class": 0,
|
||
"boots_class": 1,
|
||
"violation_class": 2,
|
||
"color_check": {
|
||
"enable": true
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
当前用途：
|
||
|
||
- 只对已检测到的鞋做颜色判断
|
||
- 深色鞋：视为合规
|
||
- 非深色鞋：追加 `cls=2` 的违规框，供 OSD 和 alarm 使用
|
||
|
||
### 3.7 osd
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"id": "osd",
|
||
"type": "osd",
|
||
"role": "filter",
|
||
"enable": true,
|
||
"draw_bbox": true,
|
||
"draw_text": false,
|
||
"use_rga_bbox": false,
|
||
"labels": ["person", "shoe", "non_black_shoe"]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
当前显示含义：
|
||
|
||
- `person`
|
||
- `shoe`
|
||
- `non_black_shoe`
|
||
|
||
### 3.8 publish
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"id": "pub",
|
||
"type": "publish",
|
||
"role": "filter",
|
||
"enable": true,
|
||
"codec": "h264",
|
||
"fps": 30,
|
||
"bitrate_kbps": 2000,
|
||
"mpp_output_timeout_ms": 50,
|
||
"mpp_packet_wait_ms": 10,
|
||
"use_mpp": true,
|
||
"outputs": [
|
||
{"proto": "rtsp_server", "port": 8555, "path": "/live/cam1"}
|
||
]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
当前推荐：
|
||
|
||
- 输入端优先 FFmpeg CPU decode
|
||
- 输出端继续使用 MPP 编码
|
||
|
||
### 3.9 alarm
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"id": "alarm",
|
||
"type": "alarm",
|
||
"role": "sink",
|
||
"enable": true,
|
||
"eval_fps": 2,
|
||
"labels": ["person", "shoe", "non_black_shoe"],
|
||
"rules": [
|
||
{
|
||
"name": "non_compliant_workshoe",
|
||
"class_ids": [2],
|
||
"roi": {"x": 0.0, "y": 0.0, "w": 1.0, "h": 1.0},
|
||
"min_score": 0.30,
|
||
"require_track_id": false,
|
||
"min_duration_ms": 800,
|
||
"min_hits": 2,
|
||
"hit_window_ms": 2000,
|
||
"cooldown_ms": 15000,
|
||
"per_track_cooldown_ms": 0
|
||
}
|
||
],
|
||
"actions": {
|
||
"log": {
|
||
"enable": true,
|
||
"level": "info",
|
||
"include_detections": true,
|
||
"min_interval_ms": 2000
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
生产默认告警策略：
|
||
|
||
- 只对 `cls=2 non_black_shoe` 告警
|
||
- 蓝框稳定出现 2 次以上，且持续约 `800ms`，才触发
|
||
- 触发后进入 `15s` 冷却，避免反复刷屏
|
||
|
||
测试短视频如果需要快速验证链路，可以使用 `configs/overlays/shoe_test_sensitive.json` 临时恢复更灵敏的阈值：
|
||
|
||
- `min_score=0.1`
|
||
- `min_duration_ms=0`
|
||
- `min_hits=1`
|
||
- `cooldown_ms=1000`
|
||
|
||
完整流程中还可以配置人脸告警：
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"face_track_aggregation": {
|
||
"known": {
|
||
"min_hits": 3,
|
||
"hit_window_ms": 3000,
|
||
"reentry_cooldown_ms": 300000
|
||
},
|
||
"unknown": {
|
||
"min_track_age_ms": 2000,
|
||
"min_quality_hits": 4
|
||
}
|
||
},
|
||
"face_rules": [
|
||
{
|
||
"name": "unknown_face",
|
||
"type": "unknown",
|
||
"cooldown_ms": 7000,
|
||
"max_known_sim": 0.35,
|
||
"min_hits": 2,
|
||
"hit_window_ms": 1500,
|
||
"min_face_area_ratio": 0.001,
|
||
"min_face_aspect": 0.6,
|
||
"max_face_aspect": 1.6
|
||
},
|
||
{
|
||
"name": "known_person",
|
||
"type": "person",
|
||
"cooldown_ms": 7000,
|
||
"min_sim": 0.6,
|
||
"min_hits": 2,
|
||
"hit_window_ms": 1500,
|
||
"min_face_area_ratio": 0.001,
|
||
"min_face_aspect": 0.6,
|
||
"max_face_aspect": 1.6
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
人脸告警关键参数：
|
||
|
||
| 参数 | 作用 | 设置建议 |
|
||
|------|------|----------|
|
||
| `face_track_aggregation.known.min_hits` | 同一人体 track 需要多少次 `known` 才触发已知人告警 | 正式运行建议 `2` 或 `3`；验证链路可用 `face_test_sensitive` 降为 `1` |
|
||
| `face_track_aggregation.known.hit_window_ms` | `known` 证据累计窗口 | `3000`，人脸出现时间短可适当加大 |
|
||
| `face_track_aggregation.known.reentry_cooldown_ms` | 同一已知人短时间离开再进入时的抑制时间 | 打卡场景建议使用分钟级，例如模板默认 `300000` |
|
||
| `face_track_aggregation.unknown.min_track_age_ms` | 陌生人候选 track 至少持续多久 | 正式默认 `2000`；测试短视频可用 `face_test_sensitive` 降为 `1500` |
|
||
| `face_track_aggregation.unknown.min_quality_hits` | 陌生人候选需要多少次有效质量帧 | 建议 `4` 起，保证陌生人告警更准 |
|
||
| `known_person.min_sim` | 确认已知人的最低相似度条件 | 模板默认 `0.6`；测试短视频可用 `face_test_sensitive` 降为 `0.45` |
|
||
| `unknown_face.max_known_sim` | 陌生人候选允许的最高“已知人相似度” | 当前测试为 `0.35`；超过该值说明仍像库中某人，不直接报陌生人 |
|
||
| `face_rules[].min_face_area_ratio` | 过滤小脸框 | 1080p 下 `0.0002` 约等于 `415px²`，`0.001` 约等于 `2074px²` |
|
||
| `face_rules[].cooldown_ms` | 同一规则冷却 | 测试可 `7000`，正式按后台接收频率调整 |
|
||
| `face_rules[].min_face_aspect / max_face_aspect` | 过滤异常长宽比人脸框 | `known_person` 当前测试为 `0.55` 到 `1.6`；`unknown_face` 建议保持 `0.6` 到 `1.6` |
|
||
|
||
`min_face_area_ratio` 取值参考，按 1920x1080 画面计算：
|
||
|
||
| 参数值 | 面积阈值 | 典型含义 |
|
||
|--------|----------|----------|
|
||
| `0.0001` | 约 `207px²` | 很宽松，容易放过极小脸 |
|
||
| `0.0002` | 约 `415px²` | 当前测试值，可过滤明显小框，同时保留 `22x36` 级别人脸 |
|
||
| `0.0003` | 约 `622px²` | 更稳，适合人脸稍大的现场 |
|
||
| `0.0005` | 约 `1037px²` | 较严格，适合近距离较清晰人脸 |
|
||
| `0.001` | 约 `2074px²` | 对高机位远景视频通常过严 |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 4. 连接关系
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"edges": [
|
||
["in", "pre_rgb"],
|
||
["pre_rgb", "person_det"],
|
||
["person_det", "person_trk"],
|
||
["person_trk", "shoe_det"],
|
||
["shoe_det", "shoe_assoc"],
|
||
["shoe_assoc", "shoe_color"],
|
||
["shoe_color", "osd"],
|
||
["osd", "post"],
|
||
["post", "pub"],
|
||
["pub", "alarm"]
|
||
]
|
||
}
|
||
```
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||
|
||
说明：
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||
- `publish -> alarm` 是合法链路
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||
- `alarm` 会继续读取前面节点保留下来的 `frame->det`
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||
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|
||
## 5. 推荐配置
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||
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||
| 配置文件 | 说明 |
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||
|----------|------|
|
||
| `configs/person_shoe_two_stage_workshoe_alarm_v8s_shoe640.json` | 单路劳保鞋颜色告警主线配置 |
|
||
| `configs/person_shoe_two_stage_workshoe_alarm_v8s_shoe640_strict.json` | 单路劳保鞋颜色告警严格版 |
|
||
| `configs/full_pipeline_1080p.json` | 人脸检测/识别 + 劳保鞋颜色告警完整流程 |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 6. 模板化配置
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||
|
||
推荐以模板作为运维核心资产，避免为每台 RK3588 或每次调参复制完整配置。
|
||
|
||
当前标准模板来自 `configs/full_pipeline_1080p_test_alarm.json`，包含人脸、人体、鞋子、OSD、发布、告警和上传链路：
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||
|
||
```bash
|
||
python tools/render_config.py \
|
||
--template configs/templates/workshop_face_shoe_alarm.json \
|
||
--profile configs/profiles/local_3588_test.json \
|
||
--overlay configs/overlays/face_debug.json \
|
||
--overlay configs/overlays/face_test_sensitive.json \
|
||
--out configs/generated/local_3588_face_debug.json
|
||
```
|
||
|
||
生成后的配置运行方式：
|
||
|
||
```bash
|
||
./build/media-server -c configs/generated/local_3588_face_debug.json
|
||
```
|
||
|
||
目录约定：
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||
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||
| 目录 | 用途 |
|
||
|------|------|
|
||
| `configs/templates/` | 长期维护的 pipeline 模板 |
|
||
| `configs/profiles/` | 设备、现场、摄像头差异参数 |
|
||
| `configs/overlays/` | 测试或运行场景覆盖，例如 debug、阈值、频率 |
|
||
| `configs/generated/` | 渲染产物，不手工维护，不提交生成的 JSON |
|
||
|
||
`--overlay` 可以指定多次，后面的 overlay 会覆盖前面的同名字段。建议：
|
||
|
||
- 生产：不加测试敏感 overlay，或只加 `production_quiet.json`。
|
||
- 人脸测试：`face_debug.json` + `face_test_sensitive.json`。
|
||
- 鞋子测试：`shoe_debug.json` + `shoe_test_sensitive.json`。
|
||
- 人脸和鞋子同时测试：四个 overlay 可按 debug、test sensitive 的顺序叠加。
|
||
|
||
---
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||
|
||
## 7. 调参顺序
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||
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||
建议按下面顺序调，不要同时乱改：
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1. `ai_yolo.conf` 和 `bbox_expand`
|
||
目标：先保证人体框稳定且脚下留出空间
|
||
2. `ai_shoe_det.conf` 和 `dynamic_roi`
|
||
目标：先让鞋框能出来
|
||
3. `shoe_assoc.person_shoe_check` 尺寸过滤参数
|
||
目标：拦住双鞋框、大框和整块裤腿误框
|
||
4. `alarm.min_hits / min_duration_ms / cooldown_ms`
|
||
目标：把“会报警”收敛成“稳一点再报警”
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### 7.1 实施人员重点参数
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实施时优先看下面这些参数，不建议一开始改其它项。
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| 节点 | 参数 | 期望效果 | 调大后的典型结果 | 调小后的典型结果 |
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||
|------|------|----------|------------------|------------------|
|
||
| `input_rtsp` | `use_ffmpeg / use_mpp` | 解决固定画面卡顿 | `use_ffmpeg=true` 一般更稳 | `use_mpp=true` 某些源可能卡顿 |
|
||
| `person_det` | `infer_fps` | 控制人体检测负载 | 召回更及时，但更吃 NPU | 更省资源，但人框更新更慢 |
|
||
| `person_det` | `bbox_expand.bottom` | 给脚部 ROI 留空间 | 更不容易漏脚 | 人框更紧，鞋 ROI 更容易裁偏 |
|
||
| `shoe_det` | `conf` | 控制鞋框召回和误报平衡 | 误报减少，但漏鞋增多 | 鞋框更多，但误报也更多 |
|
||
| `shoe_det.dynamic_roi` | `max_rois` | 控制每帧最多处理多少人 | 覆盖更多人，但 FPS 下降 | 更省资源，但多人时会漏掉部分鞋 |
|
||
| `shoe_det.dynamic_roi` | `min_person_height` | 过滤远景小人 | 远处小人不参与鞋检 | 更多远景人进入鞋检 |
|
||
| `shoe_det.dynamic_roi` | `max_box_area_ratio` | 过滤接近整块脚区的大误框 | 大蓝框减少 | 更容易保留整块 ROI 级误报 |
|
||
| `shoe_det.dynamic_roi` | `y_offset / width_scale / height_scale` | 控制鞋检测脚部 ROI 的位置和范围 | ROI 更宽/更高/更靠下 | ROI 更窄/更低/更靠上 |
|
||
| `shoe_assoc` | `min_shoe_score` | 控制低分鞋框是否参与人鞋关联 | 低分误框减少 | 弱鞋框更容易进入后续逻辑 |
|
||
| `shoe_assoc` | `max_shoe_width_ratio` | 控制偏宽大框是否被过滤 | 双鞋合并框、大鞋框更少 | 更容易放过双鞋框和裤腿大框 |
|
||
| `shoe_assoc` | `max_shoe_area_ratio` | 控制偏大面积鞋框是否被过滤 | 大误框更少 | 大误框更容易进入颜色判断 |
|
||
| `shoe_assoc` | `max_shoe_roi_width_ratio / max_shoe_roi_height_ratio / max_shoe_roi_area_ratio` | 控制相对脚部 ROI 的鞋框上限 | 更能拦住整块脚区误框 | 更容易保留整块 ROI 级误报 |
|
||
| `face_recog` | `threshold.accept` | 控制已知人识别最低相似度 | 误认减少，但 known 变少 | known 变多，但误认风险升高 |
|
||
| `face_recog` | `threshold.margin` | 控制 top1 和 top2 的区分度 | 相似人员误认减少，但 known 变少 | known 变多，但相似人员更容易混淆 |
|
||
| `known_person` | `min_face_area_ratio` | 控制已知人告警可接受的人脸最小尺寸 | 小脸告警减少，更稳 | 更容易触发，但小脸质量风险升高 |
|
||
| `unknown_face` | `max_known_sim` | 控制陌生人候选是否“仍太像已知人” | 减少把已知人波动报成陌生人 | 更容易把未知人纳入陌生人聚合 |
|
||
| `face_track_aggregation.known` | `min_hits` | 控制已知人需要多少次稳定识别才告警 | 更稳，适合正式打卡 | 更灵敏，适合验证链路 |
|
||
| `alarm` | `min_duration_ms` | 控制要稳定多久才报警 | 更稳，但慢一点 | 更灵敏，但更容易闪报 |
|
||
| `alarm` | `cooldown_ms` | 控制两次告警间隔 | 减少重复告警 | 同一事件会更频繁重复报 |
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### 7.2 推荐调参动作
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现场遇到问题时，优先按下面方式处理：
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- 鞋子漏报多：
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- 先降低 `shoe_det.conf`
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- 再降低 `shoe_assoc.min_shoe_score`
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- 必要时降低 `dynamic_roi.min_person_height`
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||
- 再检查 `dynamic_roi.y_offset / width_scale / height_scale` 是否把脚部 ROI 裁偏
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- 蓝框误报多：
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||
- 先提高 `shoe_det.conf`
|
||
- 再提高 `shoe_assoc.min_shoe_score`
|
||
- 如出现整块脚区级误框，再降低 `max_box_area_ratio`
|
||
- 如出现双鞋合并框或裤腿大框，再降低 `max_shoe_width_ratio / max_shoe_area_ratio`
|
||
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||
- 黑色劳保鞋被误报：
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||
- 先检查是否有大框、双鞋框、裤腿框混进来
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- 优先收紧 `max_shoe_width_ratio / max_shoe_area_ratio / max_shoe_roi_*`
|
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||
- 非黑鞋不报警：
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||
- 先检查鞋框是否进入 `shoe selected`
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||
- 再检查 `shoe_det.conf / shoe_assoc.min_shoe_score`
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||
- 再检查 `dynamic_roi` 与 `foot_region` 是否把脚部 ROI 裁偏
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||
- 检查 `alarm.min_score`
|
||
- 检查 `alarm.min_duration_ms / min_hits`
|
||
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||
- 完整流程 FPS 不够：
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||
- 先降低 `face_det.infer_fps`
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||
- 再降低 `face_recog.infer_fps`
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||
- 再考虑降低 `dynamic_roi.max_rois`
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||
|
||
- 已知人识别有 `known`，但没有 `known_person` 告警：
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||
- 先看日志中是否有 `status=known`
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||
- 再看 `person_track_id` 是否为有效值，`-1` 不能用于按人稳定聚合
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||
- 检查 `known_person.min_sim`
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||
- 检查 `known_person.min_face_area_ratio`
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||
- 检查 `face_track_aggregation.known.min_hits`
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||
- 验证链路时可临时用 `min_hits=1`；正式打卡场景建议恢复到 `2` 或 `3`
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||
- 大量 `uncertain`，known 较少：
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||
- 先确认人脸库是否加载：日志应有 `gallery loaded: n=<数量> dim=512`
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||
- 确认同一个人是否录入了正脸、侧脸等多张照片
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||
- 检查人脸框尺寸，远景小脸通常 best_sim 和 margin 都偏低
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- 不要把 `uncertain` 当作陌生人直接上报
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## 8. 常见问题
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### Q1: 为什么鞋子检测阈值只有 0.22？
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因为当前场景是高机位、小鞋目标，单纯靠高阈值会先漏掉大量鞋框。系统依赖多级过滤，而不是单级高阈值。
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### Q2: 为什么有蓝框却不告警？
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优先检查：
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- 是否跑的是 `person_shoe_two_stage_workshoe_alarm_v8s_shoe640.json`
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- `alarm.rules[].class_ids` 是否包含 `2`
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- `min_score / min_hits / min_duration_ms` 是否过严
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### Q3: 为什么 RTSP 会固定画面卡顿？
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如果 VLC 直拉源流不卡，而项目里卡，优先切到：
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```json
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"use_ffmpeg": true,
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"use_mpp": false
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```
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这通常说明问题在输入解码兼容性，而不是 AI 链路。
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### Q4: 为什么日志里有 known，但后台没有 known_person 告警？
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`known` 只是识别节点给出的单帧结果。告警还需要通过 `known_person` 的质量门槛和 `face_track_aggregation.known` 的稳定聚合。
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优先检查：
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- `person_track_id` 是否有效，`-1` 无法按人聚合。
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- `known_person.min_face_area_ratio` 是否过高。1080p 下 `0.001` 约等于 `2074px²`，远景小脸常常达不到。
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||
- `face_track_aggregation.known.min_hits` 是否过高。测试触发链路可用 `1`，正式打卡建议 `2` 或 `3`。
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||
- `known_person.cooldown_ms` 和 `known.reentry_cooldown_ms` 是否正在抑制重复上报。
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### Q5: unknown_face 和 uncertain 有什么区别？
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`uncertain` 是识别节点的单帧状态，表示“没有稳定确认是已知人”。它本身不能直接当作陌生人。`unknown_face` 是告警规则，使用开放集识别思路：人脸质量足够、不是 `known`、`best_sim < unknown_face.max_known_sim`、同一人体 track 持续存在并累计足够质量帧后，才认为是陌生人。这样可以避免远处小脸、合成人脸或短暂模糊帧被误报成陌生人。
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**版本**：v2.1
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**更新日期**：2026-04-16
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