Seguimiento y Conteo de Multitudes

Esta guía es para entornos NVIDIA Jetson Ubuntu 22 + JetPack 6.x, ayudándote a completar rápidamente el despliegue.

📋 Requisitos del Entorno

• Dispositivo: Serie NVIDIA Jetson (Nano, Xavier, Orin, etc.)
• Sistema: Ubuntu 22.x + JetPack 6.x
• Red: Capaz de acceder a GitHub y Docker Hub
• Permisos: Privilegios sudo

Si tu dispositivo aún no tiene instalado el entorno del sistema adecuado, consulta la guía oficial de flasheo para la instalación del sistema y preparación del entorno:
Tutorial de Flasheo JetPack (Seeed Studio)

⚡ Despliegue con Un Solo Clic

Ejecuta el siguiente comando en la terminal de tu dispositivo Jetson:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Seeed-Studio/SenseCraft-AI_Server/refs/heads/jetson/scripts/install.sh | bash

💡 El script soporta ejecución idempotente, lo que significa que es seguro ejecutarlo múltiples veces.

🔍 Proceso de Despliegue

El script realiza automáticamente los siguientes pasos:

1. Instalar Docker (27.x)

   • Verificar si Docker está instalado
   • Si está instalado pero no es la versión 27.x → desinstalar y reinstalar automáticamente
   • Configurar NVIDIA Container Toolkit
   • Establecer el runtime predeterminado de Docker como nvidia

2. Instalar MQTT Broker

   • Instalar mosquitto y mosquitto-clients

   • Configurar para permitir acceso externo:

     listener 1883 0.0.0.0
     allow_anonymous true

3. Desplegar SenseCraft AI Server

   • Clonar la rama especificada a ~/sensecraft-ai_server
   • Ejecutar scripts/run.sh para iniciar el servicio
   • Descargar el modelo YOLOv11 a ~/sensecraft-ai_server/models/yolo11n.pt

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🛡 Manejo de Excepciones

• Ejecución idempotente:
  • La mayoría de problemas (ej., interrupciones de red, fallos de instalación parcial) pueden solucionarse simplemente volviendo a ejecutar el script
  • El script verifica las versiones de software y configuraciones, instalando solo las partes faltantes o incorrectas
• Problemas raros (ej., fallo permanente de fuente apt, repositorio externo inaccesible) requieren intervención manual

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🖥 Iniciar y Acceder al Servicio

1. Iniciar el servicio

   cd ~/sensecraft-ai_server
   sudo bash scripts/run.sh

📷 Salida de Línea de Comandos (Ejemplo)

2. Acceder a la página principal

   • En tu navegador:

     http://<JETSON_IP>:46654

   • Los parámetros predeterminados están preconfigurados; inicia para ver resultados

📷 Interfaz Web (Ejemplo)

3. Acceder a la página de configuración

   • En tu navegador:

     http://<JETSON_IP>:46654/config.html

   • Aquí puedes ajustar fuentes de video, modelos, parámetros de inferencia, etc., y guardarlos en el servidor

⚙ Resumen de la Página de Configuración

📷 Página de Configuración (Ejemplo)

✨ Recuperación de Resultados de Detección

Al desplegar el servicio, se instala un broker MQTT local. Por lo tanto, los resultados de reconocimiento se pueden obtener a través del MQTT local.

📡 Tema de Envío de Mensajes MQTT

edgeai/result

🧩 Estructura de Datos de Mensajes MQTT

{
  "uuid": "0c7ef3d9-617d-4e6b-83f6-467f89b28d78", // result's uuid
  "info": {
    "person": 6 // object count
  },
  "line_crossing": {
    "enter": 1, // enter count
    "exit": 0   // exit count
  }
}

🔧 Configuración de Node-RED

Puede ser necesario calibrar la IP del broker MQTT. En este caso, Node-RED se despliega en un contenedor, por lo que se usa la dirección docker0.

🔧 Configuración de Node-RED (Flujo Completo)

Puede ser necesario calibrar la IP del broker MQTT.
En este caso, Node-RED se despliega en un contenedor, por lo que se usa la dirección docker0.

[{
  "id": "f7641cb7c6a84d23",
  "type": "mqtt in",
  "z": "827a3420678b76d2",
  "name": "",
  "topic": "edgeai/result",
  "qos": "2",
  "datatype": "auto-detect",
  "broker": "0f948328c1975515",
  "nl": false,
  "rap": true,
  "rh": 0,
  "inputs": 0,
  "x": 530,
  "y": 620,
  "wires": [
    ["c086c2dfcc39b708"]
  ]
},
{
  "id": "c086c2dfcc39b708",
  "type": "ui-template",
  "z": "827a3420678b76d2",
  "group": "e33e8e2eb3424d08",
  "page": "",
  "ui": "",
  "name": "human tracking",
  "order": 0,
  "width": 0,
  "height": 0,
  "head": "",
  "format": "<template>\n    <div>\n        <!-- Conditional Styling using Attribute Binding (\":\") -->\n        <!-- and rendering content inside <tags></tags> with {{ }} -->\n        <p> <span :style=\"{'color' : (count > 5 ? 'red' : 'green' )}\">Current Count: {{ msg.payload.info.person }}</span>\n            <span style=\"margin-left:20px\"><b v-if=\"msg.payload.info.person > 5\">Too many!</b> </span>\n        </p>\n        <!-- Computed Rendering using Vue Computed Variables -->\n        <p class=\"my-class\">enter: {{ msg.payload.line_crossing.enter }}</p>\n        <p class=\"my-class\">exit: {{ msg.payload.line_crossing.exit }}</p>\n        <!-- Conditional Rendering with \"v-if\" -->\n    </div>\n</template>\n\n<script>\n    export default {\n        data() {\n            // define variables available component-wide\n            // (in <template> and component functions)\n            return {\n                count: 0\n            }\n        },\n        watch: {\n            // watch for any changes of \"count\"\n            count: function () {\n                if (this.count % 5 === 0) {\n                    this.send({payload: 'Multiple of 5'})\n                }\n            }\n        },\n        computed: {\n            // automatically compute this variable\n            // whenever VueJS deems appropriate\n            formattedCount: function () {\n                return this.count + ' Apples'\n            }\n        },\n        methods: {\n            // expose a method to our <template> and Vue Application\n            increase: function () {\n                this.count++\n            }\n        },\n        mounted() {\n            // code here when the component is first loaded\n        },\n        unmounted() {\n            // code here when the component is removed from the Dashboard\n            // i.e. when the user navigates away from the page\n        }\n    }\n</script>\n<style>\n    /* define any styles here - supports raw CSS */\n    .my-class {\n        color: red;\n    }\n</style>",
  "storeOutMessages": true,
  "passthru": true,
  "resendOnRefresh": true,
  "templateScope": "local",
  "className": "",
  "x": 740,
  "y": 620,
  "wires": [[]]
},
{
  "id": "0f948328c1975515",
  "type": "mqtt-broker",
  "name": "",
  "broker": "172.17.0.1",
  "port": 1883,
  "clientid": "",
  "autoConnect": true,
  "usetls": false,
  "protocolVersion": 4,
  "keepalive": 15,
  "cleansession": true,
  "autoUnsubscribe": true,
  "birthTopic": "",
  "birthQos": "0",
  "birthPayload": "",
  "birthMsg": {},
  "closeTopic": "",
  "closePayload": "",
  "closeMsg": {},
  "willTopic": "",
  "willQos": "0",
  "willPayload": "",
  "willMsg": {},
  "userProps": "",
  "sessionExpiry": ""
},
{
  "id": "e33e8e2eb3424d08",
  "type": "ui-group",
  "name": "人流追踪",
  "page": "h1i2j3k4l5m6n7o8",
  "width": "8",
  "height": "8",
  "order": -1,
  "showTitle": true,
  "className": "",
  "visible": "true",
  "disabled": "false",
  "groupType": "default"
},
{
  "id": "h1i2j3k4l5m6n7o8",
  "type": "ui-page",
  "name": "Frigate Page",
  "ui": "f121584d21d465f1",
  "path": "/frigate",
  "icon": "",
  "layout": "grid",
  "theme": "6666b6af5668e7b2",
  "breakpoints": [
    {"name": "Default","px": "0","cols": "3"},
    {"name": "Tablet","px": "576","cols": "6"},
    {"name": "Small Desktop","px": "768","cols": "9"},
    {"name": "Desktop","px": "1024","cols": "12"}
  ],
  "order": 1,
  "className": "",
  "visible": "true",
  "disabled": "false"
},
{
  "id": "f121584d21d465f1",
  "type": "ui-base",
  "name": "My Dashboard",
  "path": "/dashboard",
  "headerContent": "page",
  "titleBarStyle": "default",
  "showReconnectNotification": true,
  "notificationDisplayTime": 5,
  "showDisconnectNotification": true,
  "allowInstall": true
},
{
  "id": "6666b6af5668e7b2",
  "type": "ui-theme",
  "name": "Default Theme",
  "colors": {
    "surface": "#ffffff",
    "primary": "#0094CE",
    "bgPage": "#eeeeee",
    "groupBg": "#ffffff",
    "groupOutline": "#cccccc"
  },
  "sizes": {
    "density": "default",
    "pagePadding": "12px",
    "groupGap": "12px",
    "groupBorderRadius": "4px",
    "widgetGap": "12px"
  }
},
{
  "id": "e9696690fa075863",
  "type": "global-config",
  "env": [],
  "modules": {
    "@flowfuse/node-red-dashboard": "1.26.0"
  }
}]

📊 Vista Previa del Dashboard de Node-RED

Fuente de Video

• Soporta archivos de video locales, cámaras USB (primer dispositivo por defecto), streams RTSP
• Soporta cargas de MP4, AVI, MOV, MKV
• Ver y eliminar fuentes de video cargadas

Modelo de IA

• Seleccionar de los modelos de inferencia de IA disponibles
• Soporta formatos .pt, .pth, .onnx, .engine
• Ver y eliminar modelos cargados

Parámetros de Inferencia

• Umbral de confianza: 0.1–1.0
• Detecciones máximas: 1–1000
• Inferencia de media precisión: aumenta la velocidad (diferencia mínima para modelos pequeños)

Visualización

• Mostrar cajas de detección (color personalizable, naranja por defecto)
• Marca de tiempo y FPS siempre habilitados

Seguimiento

• Habilitar seguimiento de múltiples objetos
• Mostrar líneas de trayectoria con longitud, grosor y color personalizables

Detección de Línea de Activación

• Soporta línea de activación horizontal o vertical (se recomienda vertical)
• Dibuja puntos de inicio/fin; habilita la visualización para depuración en tiempo real
• Tolerancia: 1–20 píxeles
• Color y grosor personalizables
• Mostrar/ocultar y reiniciar contador (se reinicia cuando el servicio se reinicia)

Gestión de Configuración

• Guardar configuración actual en el servidor (cargada en tiempo de ejecución)
• Exportar/importar archivos de configuración
• Restaurar configuración predeterminada

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🛠 Problemas Comunes

Problema	Causa	Solución
Falló la instalación de Docker	Red inestable o fuente	Verificar la red y volver a ejecutar el script
Mosquitto no puede conectar	Problema de firewall/configuración	Asegurar que /etc/mosquitto/mosquitto.conf contenga listener 1883 0.0.0.0
Modelo YOLO no descargado	Interrupción de red	Eliminar ~/sensecraft-ai_server/models/yolo11n.pt y volver a ejecutar el script

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📦 Desinstalando el Servicio

# Uninstall MQTT
sudo apt remove -y mosquitto mosquitto-clients

# Uninstall Docker
sudo apt-get purge -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin docker-ce-rootless-extras

# Remove service directory
rm -rf ~/sensecraft-ai_server

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📚 Referencias

• Guía de Flasheo de Jetson
• Repositorio Fuente de SenseCraft-AI_Server
• Guía de Docker para NVIDIA Jetson
• Documentación Oficial de Mosquitto

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