Rastreamento e Contagem de Multidões

Este guia é para ambientes NVIDIA Jetson Ubuntu 22 + JetPack 6.x, ajudando você a concluir rapidamente a implantação.

📋 Requisitos de Ambiente

• Dispositivo: série NVIDIA Jetson (Nano, Xavier, Orin, etc.)
• Sistema: Ubuntu 22.x + JetPack 6.x
• Rede: Capaz de acessar GitHub e Docker Hub
• Permissões: privilégios sudo

Se o seu dispositivo ainda não tiver o ambiente de sistema adequado instalado, consulte o guia oficial de gravação para instalação do sistema e preparação do ambiente:
Tutorial de Gravação do JetPack (Seeed Studio)

⚡ Implantação com Um Clique

Execute o seguinte comando no terminal do seu dispositivo Jetson:

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

💡 O script oferece suporte à execução idempotente, o que significa que é seguro executá-lo várias vezes.

🔍 Processo de Implantação

O script executa automaticamente as seguintes etapas:

1. Instalar Docker (27.x)

   • Verificar se o Docker está instalado
   • Se estiver instalado, mas não for a versão 27.x → desinstalar e reinstalar automaticamente
   • Configurar NVIDIA Container Toolkit
   • Definir o runtime padrão do Docker como nvidia

2. Instalar o Broker MQTT

   • Instalar mosquitto e mosquitto-clients

   • Configurar para permitir acesso externo:

     listener 1883 0.0.0.0
     allow_anonymous true

3. Implantar o SenseCraft AI Server

   • Clonar o branch especificado para ~/sensecraft-ai_server
   • Executar scripts/run.sh para iniciar o serviço
   • Baixar o modelo YOLOv11 para ~/sensecraft-ai_server/models/yolo11n.pt

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🛡 Tratamento de Exceções

• Execução idempotente:
  • A maioria dos problemas (por exemplo, interrupções de rede, falhas parciais de instalação) pode ser corrigida simplesmente reexecutando o script
  • O script verifica versões de software e configurações, instalando apenas as partes ausentes ou incorretas
• Problemas raros (por exemplo, falha permanente da fonte do apt, repositório externo inacessível) exigem intervenção manual

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🖥 Iniciando e Acessando o Serviço

1. Iniciar o serviço

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

📷 Saída da Linha de Comando (Exemplo)

2. Acessar a página principal

   • No seu navegador:

     http://<JETSON_IP>:46654

   • Os parâmetros padrão já estão pré-configurados; inicie para ver os resultados

📷 Interface Web (Exemplo)

3. Acessar a página de configuração

   • No seu navegador:

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

   • Aqui você pode ajustar fontes de vídeo, modelos, parâmetros de inferência etc., e salvá-los no servidor

⚙ Visão Geral da Página de Configuração

📷 Página de Configuração (Exemplo)

✨ Obtenção dos Resultados de Detecção

Ao implantar o serviço, um broker MQTT local é instalado. Portanto, os resultados de reconhecimento podem ser obtidos através do MQTT local.

📡 Tópico de Publicação de Mensagens MQTT

edgeai/result

🧩 Estrutura de Dados da Mensagem 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
  }
}

🔧 Configuração do Node-RED

Pode ser necessário calibrar o IP do broker MQTT. Neste caso, o Node-RED é implantado em um contêiner, portanto é usado o endereço docker0.

🔧 Configuração do Node-RED (Fluxo Completo)

Pode ser necessário calibrar o IP do broker MQTT.
Neste caso, o Node-RED é implantado em um contêiner, portanto o endereço docker0 é utilizado.

[{
  "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"
  }
}]

📊 Prévia do Dashboard do Node-RED

Fonte de Vídeo

• Suporta arquivos de vídeo locais, câmeras USB (primeiro dispositivo por padrão), streams RTSP
• Suporta uploads MP4, AVI, MOV, MKV
• Visualizar e excluir fontes de vídeo enviadas

Modelo de IA

• Selecionar entre os modelos de inferência de IA disponíveis
• Suporta formatos .pt, .pth, .onnx, .engine
• Visualizar e excluir modelos enviados

Parâmetros de Inferência

• Limite de confiança: 0,1–1,0
• Máximo de detecções: 1–1000
• Inferência em meia precisão: aumenta a velocidade (diferença mínima para modelos pequenos)

Exibição

• Mostrar caixas de detecção (cor personalizável, laranja por padrão)
• Timestamp e FPS sempre habilitados

Rastreamento

• Habilitar rastreamento de múltiplos objetos
• Mostrar linhas de trajetória com comprimento, espessura e cor personalizáveis

Detecção de Linha de Corte (Tripwire)

• Suporta linha de corte horizontal ou vertical (vertical recomendada)
• Desenhe pontos de início/fim; ative a exibição para depuração em tempo real
• Tolerância: 1–20 pixels
• Cor e espessura personalizáveis
• Mostrar/ocultar e redefinir contador (é redefinido quando o serviço reinicia)

Gerenciamento de Configuração

• Salvar a configuração atual no servidor (carregada em tempo de execução)
• Exportar/importar arquivos de configuração
• Restaurar configurações padrão

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🛠 Problemas Comuns

Problema	Causa	Solução
Docker installation failed	Rede ou fonte instável	Verifique a rede e execute o script novamente
Mosquitto não consegue conectar	Problema de firewall/config	Certifique-se de que /etc/mosquitto/mosquitto.conf contenha listener 1883 0.0.0.0
Modelo YOLO não foi baixado	Interrupção de rede	Exclua ~/sensecraft-ai_server/models/yolo11n.pt e execute o script novamente

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📦 Desinstalando o Serviço

# 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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📚 Referências

• Guia de Gravação de Jetson
• Repositório de Código-Fonte do SenseCraft-AI_Server
• Guia de Docker da NVIDIA Jetson
• Documentação Oficial do Mosquitto

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