Utilisation

Ingérer une nouvelle acquisition

Connecter le SSD GoPro à z620 (ou s’assurer que les MP4 sont dans /mnt/portablessd).
Lancer l’ingest depuis core :

ssh floppyrj45@192.168.0.82
cd /home/floppyrj45/docker/cosma-qc
python3 scripts/ingest.py --path /mnt/portablessd/AUV009/

Vérifier les jobs créés :

python3 -c "
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('cosma-qc.db')
for row in conn.execute('SELECT id, auv, gopro, segment, status FROM jobs ORDER BY id'):
    print(row)
conn.close()
"

Le dispatcher prend automatiquement en charge les jobs en statut pending.

Surveiller les jobs

Dashboard web

Accéder au dashboard : http://192.168.0.82:3849

Il affiche en temps réel :

Statut de chaque job (pending / running / done / failed)
Worker assigné
Progression des frames
Liens vers les PLY et GLB

Logs dispatcher

# Logs temps réel
sudo journalctl -u cosma-qc-dispatcher -f

# Logs des 100 dernières lignes
sudo journalctl -u cosma-qc-dispatcher -n 100

# Filtrer erreurs
sudo journalctl -u cosma-qc-dispatcher | grep -i error

Base de données

# État global des jobs
sqlite3 /home/floppyrj45/docker/cosma-qc/cosma-qc.db \
    "SELECT id, auv, status, worker, updated_at FROM jobs ORDER BY id;"

# Jobs en cours
sqlite3 cosma-qc.db \
    "SELECT id, auv, worker FROM jobs WHERE status='running';"

# Jobs échoués
sqlite3 cosma-qc.db \
    "SELECT id, auv, status FROM jobs WHERE status='failed';"

Visualiser un nuage de points PLY

Sur le worker avec viewer Viser (lancé automatiquement pendant reconstruction) :

# Naviguer vers (remplacer ID par le numéro de job)
http://192.168.0.84:8100      # pour job 0
http://192.168.0.84:8101      # pour job 1
# etc.

Avec CloudCompare depuis un PC (si PLY téléchargé) :

# Copier le PLY vers PC
scp floppyrj45@192.168.0.84:/cosma-qc-frames/job_ID/reconstruction.ply ./
# Ouvrir dans CloudCompare

Télécharger un GLB

Générer le GLB via l’API :

curl -X POST http://192.168.0.82:3849/jobs/ID/export_glb

Attendre la fin de la génération (peut prendre quelques minutes selon la taille du PLY).
Lancer le serveur HTTP sur le worker concerné :

ssh floppyrj45@192.168.0.84 \
    "nohup python3 -m http.server 8300 --directory /cosma-qc-frames > /tmp/http8300.log 2>&1 &"

Télécharger :

wget http://192.168.0.84:8300/job_ID/reconstruction.glb

Arrêter le serveur HTTP après téléchargement :

ssh floppyrj45@192.168.0.84 "pkill -f 'http.server 8300'"

Relancer un job échoué

# Remettre un job en pending
sqlite3 /home/floppyrj45/docker/cosma-qc/cosma-qc.db \
    "UPDATE jobs SET status='pending', worker=NULL WHERE id=ID;"

# Supprimer les marqueurs .done pour forcer ré-extraction complète
ssh floppyrj45@192.168.0.84 \
    "rm -f /cosma-qc-frames/job_ID/.video_*.done"

# Redémarrer le dispatcher si nécessaire
sudo systemctl restart cosma-qc-dispatcher

Le dispatcher reprend le job au prochain cycle.

Redémarrer le pipeline complet

# Arrêter
sudo systemctl stop cosma-qc-dispatcher
docker compose -f /home/floppyrj45/docker/cosma-qc/docker-compose.yml down

# Démarrer
docker compose -f /home/floppyrj45/docker/cosma-qc/docker-compose.yml up -d
sudo systemctl start cosma-qc-dispatcher

Vérifications rapides post-mission

# 1. Tous les jobs done ?
sqlite3 cosma-qc.db "SELECT COUNT(*) FROM jobs WHERE status != 'done';"
# Doit retourner 0

# 2. Tous les PLY présents ?
for id in $(sqlite3 cosma-qc.db "SELECT id FROM jobs WHERE status='done'"); do
    worker=$(sqlite3 cosma-qc.db "SELECT worker FROM jobs WHERE id=$id")
    ssh floppyrj45@$worker "ls -lh /cosma-qc-frames/job_${id}/reconstruction.ply"
done

# 3. Espace disque OK ?
ssh floppyrj45@192.168.0.84 "df -h /cosma-qc-frames"
ssh floppyrj45@192.168.0.87 "df -h /cosma-qc-frames"