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Le viser de demo.py était tué dès que le PLY était écrit (pour libérer la VRAM),
donc les liens dans le dashboard menaient vers ERR_CONNECTION_REFUSED.
Ajout d'un viewer standalone indépendant :
- scripts/viser_ply.py : charge un PLY via open3d + sert via viser (sans GPU),
subsample random à 2M pts max pour rester fluide
- app/main.py : routes POST /jobs/{id}/view et /stitches/{id}/view qui scp
le script sur le worker et lancent un viser détaché (nohup+setsid+disown via
wrapper shell déposé sur le worker)
- templates : remplace <a href> par <button class=viewer-btn> qui POST puis
window.open de l'URL retournée
- Dockerfile : copie scripts/ dans l'image (nécessaire pour scp-er viser_ply.py)
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.