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Zser#132

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zhousheng-zser wants to merge 41 commits into
NVIDIA-AI-IOT:mainfrom
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Zser#132
zhousheng-zser wants to merge 41 commits into
NVIDIA-AI-IOT:mainfrom
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@zhousheng-zser
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@zhousheng-zser zhousheng-zser commented Dec 2, 2025

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@zhousheng-zser
在当前环境下部署
8b85a0e 
## 一、硬件环境

### 1.1 硬件

#### GPU（图形处理器）
- **架构**: NVIDIA GPU，支持 CUDA 计算能力 7.0 及以上
- **推荐平台**:
  - **NVIDIA Jetson Orin** (官方测试平台，推荐)
- **显存**: 建议至少 **8GB** 以上（推荐 16GB+）
- **计算能力**: SM 7.0+ (Volta/Turing/Ampere/Ada Lovelace 架构)

#### CPU（中央处理器）
- **架构**:
  - **ARM64 (aarch64)** - 用于 Jetson 平台（推荐）
- **核心数**: 建议 4 核及以上
- **内存**: 建议至少 **16GB** RAM（推荐 32GB+）

### 1.2 可选硬件（根据应用场景）

#### 激光雷达（如果使用实时检测）
- **支持的雷达**:
  - Hesai 系列（需要 HesaiLidar_SDK_2.0）
  - Innovusion 系列（需要 inno-lidar SDK）
- **接口**: 以太网接口（用于接收点云数据）

#### 网络
- 用于接收点云数据或提供 HTTP 服务
- 建议千兆以太网接口

---

## 二、软件环境

### 2.1 操作系统

#### 主机系统
- **操作系统**: Ubuntu 22.04.5 LTS (Jammy Jellyfish)
- **系统架构**: ARM64 (aarch64)

#### 容器内系统
- **操作系统**: Ubuntu 22.04.4 LTS (Jammy Jellyfish)
- **系统架构**: ARM64 (aarch64)

### 2.2 NVIDIA 驱动和 CUDA

#### NVIDIA 驱动
- **版本**: 540.4.0
- **CUDA 驱动版本**: 12.6（驱动支持的最高 CUDA 版本）

#### CUDA Toolkit
- **版本**: CUDA 11.8.89
- **构建信息**: Built on Wed_Sep_21_10:43:33_PDT_2022
- **编译器版本**: cuda_11.8.r11.8/compiler.31833905_0
- **安装路径**: `/usr/local/cuda-11.8/`
- **环境变量配置**:
  - `CUDA_Lib=/usr/local/cuda-11.8/targets/aarch64-linux/lib/`
  - `CUDA_Inc=/usr/local/cuda-11.8/targets/aarch64-linux/include/`
  - `CUDA_Bin=/usr/local/cuda-11.8/bin/`
  - `CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.8/`

#### cuDNN
- **版本**: cuDNN 8.9.4.25 (for CUDA 12.2)
- **安装路径**: `/lib/aarch64-linux-gnu/`
- **环境变量配置**: `CUDNN_Lib=/lib/aarch64-linux-gnu/`
- **已安装包**:
  - `libcudnn8` (8.9.4.25-1+cuda12.2)
  - `libcudnn8-dev` (8.9.4.25-1+cuda12.2)

### 2.3 TensorRT

- **版本**: TensorRT 8.6.2.3 (trtexec 显示 v8602)
- **安装路径**:
  - 库文件: `/lib/aarch64-linux-gnu/`
  - 头文件: `/usr/include/aarch64-linux-gnu/`
  - 工具: `/usr/src/tensorrt/bin/`
- **环境变量配置**:
  - `TensorRT_Lib=/lib/aarch64-linux-gnu/`
  - `TensorRT_Inc=/usr/include/aarch64-linux-gnu/`
  - `TensorRT_Bin=/usr/src/tensorrt/bin/`
- **已安装包**:
  - `libnvinfer-bin` (8.6.2.3-1+cuda12.2)
  - `libnvinfer-dev` (8.6.2.3-1+cuda12.2)
  - `libnvinfer-plugin8` (8.6.2.3-1+cuda12.2)
  - `libnvinfer-dispatch8` (8.6.2.3-1+cuda12.2)
  - 以及其他 TensorRT 相关开发库
- **必需工具**: `trtexec` (位于 `/usr/src/tensorrt/bin/trtexec`)

### 2.4 编译工具链

#### C/C++ 编译器
- **GCC**: 11.4.0 (Ubuntu 11.4.0-1ubuntu1~22.04)
- **G++**: 11.4.0 (Ubuntu 11.4.0-1ubuntu1~22.04)
- **CMake**: 3.22.5
- **编译标准**: C++17

#### 构建工具
- **Make**: 标准构建工具
- **Git**: 用于克隆代码仓库
- **Git LFS**: 用于下载大文件（模型权重等）

### 2.5 Python 环境（用于模型导出和训练）

#### Python 版本
- **Python**: 3.10.12

#### Python 包（当前已安装版本）
```bash
torch==1.14.0a0+44dac51c.nv23.2    # PyTorch (NVIDIA 定制版本)
torchvision==0.13.0
onnx==1.17.0                        # ONNX 模型格式支持
onnxsim==0.4.36                     # ONNX 模型简化 (onnx-simplifier)
onnx-graphsurgeon==0.3.27           # ONNX 图操作
onnxruntime==1.19.2
spconv==2.3.6                       # 稀疏卷积库 (本地编译版本)
numpy==1.23.5
numba==0.58.0
opencv-python==4.11.0.86
scikit-image==0.19.3
```

### 2.6 Docker（当前部署方式）

#### Docker 版本
- **Docker**: 27.5.1 (build 27.5.1-0ubuntu3~22.04.2)
- **Docker 运行时**: nvidia (用于 GPU 访问)
- **容器镜像**: `my-cuda-env:251023-release` (约 39.9GB)

#### Docker 运行配置
- **网络模式**: host
- **特权模式**: 启用 (--privileged)
- **PID 模式**: host
- **IPC 模式**: host
- **挂载点**:
  - `/etc/localtime:/etc/localtime:ro`
  - `/home/nvidia/zser:/home/zser`

---

## 三、部署到其他电脑需要的信息

#### 环境变量（需要根据目标系统调整）
```bash
# TensorRT 路径
export TensorRT_Lib=/lib/aarch64-linux-gnu/  # 或 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/
export TensorRT_Inc=/usr/include/aarch64-linux-gnu/  # 或 /usr/include/
export TensorRT_Bin=/usr/src/tensorrt/bin/

# CUDA 路径
export CUDA_Lib=/usr/local/cuda-11.8/targets/aarch64-linux/lib/
export CUDA_Inc=/usr/local/cuda-11.8/targets/aarch64-linux/include/
export CUDA_Bin=/usr/local/cuda-11.8/bin/
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.8/

# cuDNN 路径
export CUDNN_Lib=/lib/aarch64-linux-gnu/  # 或 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/

# CUDA 计算能力（SM）
export CUDASM=87  # 当前系统：Jetson Orin (SM 8.7)
```

#### 编译配置
- **当前系统 CUDA 计算能力**: SM 8.7 (Jetson Orin)
- **其他 GPU 的 SM 版本参考**:
  - Jetson Orin: SM 8.7 (当前系统)
  - RTX 30 系列: SM 8.6
  - RTX 40 系列: SM 8.9
  - A100: SM 8.0
---
@zhousheng-zser
我本地的python环境需要依赖 spconv-v2.3.6 cumm-v0.4.8
c688da2
@zhousheng-zser
1. 添加禾赛雷达 和 图达通雷达
2db791b 
2. web网页画线代码
@zhousheng-zser
1. 提取速度删除200km/h以上的值
570ca38 
2. 切换一些路径
@zhousheng-zser
加"vehicle_car_points"和"vehicle_lidar_type"字段
08f3280
@zhousheng-zser
1. 添加kitti_to_intensity()
07f1b91 
2. 新增停止线
@zhousheng-zser
字段补齐
bdda1d8
@zhousheng-zser
触发信号 阻塞调试
3a55439
@zhousheng-zser
新创建的追踪器 加单车点云
052ab86
@zhousheng-zser
解result_map_溢出bug
26ea291
@zhousheng-zser
单车的点云也画框
ad11008
@zhousheng-zser
删俩文件
5bcfac9
@zhousheng-zser
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zhousheng-zser commented Dec 2, 2025

合并到主分支

@zhousheng-zser
保存配置
7e65ee1
@zhousheng-zser
更新雷达CMakeLIst 和脚本配置
c797d4f
@zhousheng-zser
尝试解决车在两个车道中间
8c75b94
@zhousheng-zser
尝试解http丢失问题
0f72d40
@zhousheng-zser
新增libhv 尝试换http接口
9af195d
@zhousheng-zser
1. web页面更新 ,
2673ff8 
2. 新环境配置,
3. 点云等距线 强度=-4
@zhousheng-zser
1. 删除雷达的输出
17d4004 
2. 删除httplib.h
3. 调整下追踪器
@zhousheng-zser
点云画车道线
b998bfb
@zhousheng-zser
1. 更新下日志
3cc5823 
2. 减少追踪时间
3.调整角度范围
@zhousheng-zser
1. 解请求阻塞bug:使用 HttpResponseWriterPtr，耗时推理在 hv::async 完成后再 writer->End()
a8d14e6 
2. 调整后处理的判断和框体阈值
@zhousheng-zser
防雷达断电 ,五分钟没数据就重连
a1aadc0
@zhousheng-zser
同步禾赛雷达
3469a6e
@zhousheng-zser
新增dbscan 噪声过滤车上方的树叶
a204680
@zhousheng-zser
1.dbscan耗时不稳定, 先关掉
869457f 
2.更新模型,连带修改配置文件
3.减小nms,防车叠车
@zhousheng-zser
1.还是得打开Dbscan,用cuda加速
8aa9402
@zhousheng-zser
新增预标注功能
454ae0d
@zhousheng-zser
调参调直
d8ae82a
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@zhousheng-zser