MIVA

MIVA部署文件

地铁客流密度分析系统, 应用于Jetson Xavire NX, 部署方式采用的为docker镜像 + docker-compose的方式

1.目录结构

├── check_tacks
│   └── watchDog.py  # 看门狗程序
├── data  # 模型地址
│   └── models
│       ├── FP16
│       │   └── yolov5s.engine
│       └── INT8
│           └── yolov5s.engine
├── docker-compose.yml 
├── README.md
├── source # 源文件
│   ├── bin
│   │   └── main # 可执行文件
│   ├── config
│   │   ├── config_infer_primary_yoloV5.txt # 算法配置文件
│   │   ├── config.ini # 应用层配置文件
│   │   └── labels.txt
│   ├── db
│   │   └── miva_db.sql # 部署的sql文件
│   ├── lib # 动态库
│   │   ├── libmiva_core.so
│   │   ├── libmodules.so
│   │   ├── libmyplugins.so
│   │   └── libnvdsinfer_custom_impl_Yolo.so
│   └── start.sh
├── start
│   └── start.sh 
├── stop
│   └── stop.sh
└── version

2.依赖的动态库问题

目前版本的动态库为Jetson TX2-NX的版本, 如果需要更换为Jetson Xavire NX, 则需在Jetson Xavire NX上重新编译, 包含自身的动态库和依赖的动态库, 包含算法模型的引擎文件也需要重新转换, 具体参考tensorrtx, 算法层容器需要重新构建, 也可以直接使用(192.168.31.174:8080/miva/mivainfer:latest), 构建文件请参考gsd_ds中的构建文件, 所依赖的环境是一样.

动态库	链接
libmyplugins.so	https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx
libnvdsinfer_custom_impl_Yolo.so	https://github.com/DanaHan/Yolov5-in-Deepstream-5.0