- run_pipeline.sh: add stage 04b after frame extract - 04b_trim_water.py: skip trim if after_pct < before_pct (no-regression guard) - 05_inference.py: add --offload_to_cpu + --ply_conf_threshold flags Recovers 4 degraded segments on Lepradet mission (AUV213/GX020030, AUV212/GX010094, AUV212/GX019861, AUV210/GX029818).
cosma-qc
COSMA post-acquisition QC pipeline — reconstruction photogrammétrique par GoPro (lingbot-map), queue de jobs distribués, dashboard web pour suivi terrain le jour même.
Objectif
Après une acquisition AUV (2 GoPros × 2-3 AUVs × heures d'enregistrement), savoir rapidement si la couverture est complète avant de replier la mission — sans attendre les 30 jours du traitement photogrammétrique complet.
Pipeline
SSD plugged ─┐
├─▶ Ingestion ─▶ Frame extraction (per GoPro × segment)
│ │
│ ▼
│ Job queue (SQLite)
│ │
│ ┌──────────────┼──────────────┐
▼ ▼ ▼ ▼
Dashboard Worker .87 Worker .84 (scalable)
(FastAPI) (3060) (3090)
│ │ │
│ └─▶ PLY ◀──────┘
│ │
│ ▼
└──────── ICP stitch (Open3D) ─▶ viser viewer
Stack
- Backend : FastAPI + SQLite
- Frontend : HTMX (UI réactive sans build JS)
- Queue : table SQLite + workers SSH-triggered
- Monitoring : polling
nvidia-smisur .87 / .84,dfpour disque - Reconstruction : lingbot-map (GCT-Stream windowed)
- Stitch : Open3D ICP
Déploiement
- Service sur .82 (stable, Caddy pour URL propre)
- Workers : SSH vers .87 (3060 12 GB) et .84 (3090 24 GB)
État
Scaffold en cours.
Languages
Python
76.3%
HTML
11.6%
CSS
11.5%
Dockerfile
0.6%