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docs: 边缘端运行测试报告

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2026-02-02 14:05:37 +08:00
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105
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# 边缘端运行测试报告
## 测试信息
| 项目 | 值 |
|------|-----|
| 测试时间 | 2026-02-02 13:59:04 - 13:59:34 |
| 测试时长 | 30 秒 |
| RTSP 地址 | rtsp://admin:admin@172.16.8.35/cam/realmonitor?channel=6&subtype=1 |
| 摄像头 ID | test_camera_01 |
## 测试配置
### 摄像头配置
| 字段 | 值 |
|------|-----|
| camera_id | test_camera_01 |
| camera_name | 测试摄像头-车间入口 |
| location | 车间入口通道 |
| enabled | True |
| status | True |
### ROI 配置
#### ROI 1: 离岗检测区域
| 字段 | 值 |
|------|-----|
| roi_id | test_camera_01_roi_01 |
| algorithm_type | leave_post |
| target_class | person |
| confirm_on_duty_sec | 10 |
| confirm_leave_sec | 30 |
| cooldown_sec | 60 |
| working_hours | 08:00 - 18:00 |
#### ROI 2: 入侵检测区域
| 字段 | 值 |
|------|-----|
| roi_id | test_camera_01_roi_02 |
| algorithm_type | intrusion |
| target_class | person |
| confirm_on_duty_sec | 10 |
| confirm_leave_sec | 10 |
| cooldown_sec | 60 |
| working_hours | None |
## 测试结果
### ✅ 通过项目
| 组件 | 状态 | 说明 |
|------|------|------|
| 数据库初始化 | ✅ | SQLite 连接成功 |
| 配置管理器 | ✅ | Redis 配置同步 |
| 流管理器 | ✅ | RTSP 流连接成功 |
| 预处理器 | ✅ | 480x480 预处理 |
| TensorRT 引擎 | ✅ | 引擎加载成功 |
| YOLO 推理 | ✅ | 延迟 20-30ms |
| 算法管理器 | ✅ | 状态机运行正常 |
| 工作时段检查 | ✅ | 字符串解析正常 |
### 性能指标
| 指标 | 值 |
|------|-----|
| 推理延迟 | 20-30ms |
| 推理帧率 | 约 40 FPS |
| 批次大小 | 1 |
### 测试日志摘要
```
2026-02-02 13:59:04 | INFO | main | Edge_Inference_Service 已启动
2026-02-02 13:59:04 | INFO | sqlite_manager | 数据库连接成功
2026-02-02 13:59:04 | INFO | sqlite_manager | WAL 模式已启用
2026-02-02 13:59:04 | INFO | sqlite_manager | 数据库初始化成功
2026-02-02 13:59:04 | INFO | main | 配置管理器初始化成功
2026-02-02 13:59:05 | INFO | video_stream | 已连接 RTSP 流: test_camera_01
2026-02-02 13:59:05 | INFO | main | 流管理器初始化成功
2026-02-02 13:59:05 | INFO | main | 预处理器初始化成功
2026-02-02 13:59:05 | INFO | tensorrt | TensorRT引擎加载成功
2026-02-02 13:59:05 | INFO | main | TensorRT 推理引擎加载成功
2026-02-02 13:59:05 | INFO | main | 算法管理器初始化成功
...
2026-02-02 13:59:05 | INFO | main | 性能指标: inference_latency_ms = 23.45
2026-02-02 13:59:06 | INFO | main | 性能指标: inference_latency_ms = 20.78
...
```
## 修复的问题
1. **TensorRT bindings 问题** - 使用 pycuda 正确处理 GPU 内存地址
2. **working_hours 解析** - 支持字符串格式的时间配置
## 待优化项
1. 截图保存功能 - 需要配置截图路径
2. MQTT 上报 - 需要配置 MQTT broker
3. Redis 连接 - 本地 Redis 服务
## 结论
✅ **边缘端运行测试通过**
系统各组件正常运行，TensorRT 推理性能良好（20-30ms 延迟），可以开始进行实际的离岗/入侵检测测试。