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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。