73 lines
1.9 KiB
Markdown
73 lines
1.9 KiB
Markdown
# 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 |