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dashboard: - job_id, AUV GP1/GP2 (serial en tooltip), segment_label, duree reelle, nb frames, nb hors-eau trimes - lien viser plain <a href> (plus de POST ni popup). Affiche uniquement si job.done ET viser_url persistee (demo.py kept alive) - CSS minimal: flex row, separateurs, skipped en italic mute dispatcher: - trim head ET tail (AUV hors-eau en debut + fin de session) - migration DB: trimmed_head, trimmed_tail, video_duration_s - do_extract persiste total_duration_s + trimmed counts via set_status - run_one: RuntimeError(skipped_short) preserve le status=skipped - min_frames underwater pour skip les segments trop courts - ram_budget 0.45 -> 0.35 (OOM rc=137 avec 8237 frames sur 62GB RAM)
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.