- app/main.py : dashboard /, partials /partials/{jobs,monitor} (htmx polling)
- app/templates/ : index, jobs table, monitor card par worker
- app/static/style.css : thème sombre cohérent
- scripts/ingest.py : scan SSD d'acquisition, EXIF CreateDate → segments
continus par (AUV, GoPro serial) avec seuil configurable
- scripts/dispatcher.py : polling queue, pick worker selon VRAM free,
extraction ffmpeg + lingbot-map windowed --offload_to_cpu, progression DB
- DB : SQLite (acquisitions + jobs), lifecycle queued→extracting→running→done
- Workers par défaut : .87 (3060 12GB) + .84 (3090 24GB)
Contexte : QC terrain le jour-même (avant photogrammétrie à 30 jours),
plusieurs heures × 2 GoPros × 2-3 AUVs d'enregistrement à traiter en parallèle.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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# cosma-qc
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**COSMA post-acquisition QC pipeline** — reconstruction photogrammétrique
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par GoPro (lingbot-map), queue de jobs distribués, dashboard web pour suivi
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terrain le jour même.
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## Objectif
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Après une acquisition AUV (2 GoPros × 2-3 AUVs × heures d'enregistrement),
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savoir rapidement si la couverture est complète avant de replier la mission —
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sans attendre les 30 jours du traitement photogrammétrique complet.
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## Pipeline
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SSD plugged ─┐
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├─▶ Ingestion ─▶ Frame extraction (per GoPro × segment)
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│ Job queue (SQLite)
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│ ┌──────────────┼──────────────┐
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▼ ▼ ▼ ▼
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Dashboard Worker .87 Worker .84 (scalable)
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(FastAPI) (3060) (3090)
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│ └─▶ PLY ◀──────┘
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│ ▼
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└──────── ICP stitch (Open3D) ─▶ viser viewer
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## Stack
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- **Backend** : FastAPI + SQLite
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- **Frontend** : HTMX (UI réactive sans build JS)
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- **Queue** : table SQLite + workers SSH-triggered
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- **Monitoring** : polling `nvidia-smi` sur .87 / .84, `df` pour disque
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- **Reconstruction** : lingbot-map (GCT-Stream windowed)
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- **Stitch** : Open3D ICP
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## Déploiement
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- Service sur .82 (stable, Caddy pour URL propre)
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- Workers : SSH vers .87 (3060 12 GB) et .84 (3090 24 GB)
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## État
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Scaffold en cours.
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