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- dispatcher: scp du MP4 source vers le worker avant ffmpeg (les chemins .82 ne sont pas accessibles côté .87) - dispatcher: wrapper shell autour de demo.py pour killer viser dès que le PLY est écrit (setsid + pkill -f frames_dir) - dispatcher: PLY_ok fallback — accepte rc!=0 si le PLY existe et a une taille > 0 - dispatcher: fallback frame_count abaissé à 150 pour l'estimation VRAM - ingest: strip du suffixe timezone (+00:00) des timestamps exiftool QuickTimeUTC=1 Testé bout-en-bout sur GX010001.MP4 (70 frames, 10.6M pts PLY, VRAM peak 9.4 GB, kill viser OK).
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.