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⬛ 테스트 환경

  • Product

    • CLEB-G-01A

      • NVIDIA Orin NX 16GB Carrier board (use Nvme SSD)

  • Jetpack 5.1.1 (L4T R35.1.1)

⬛ Deepstream 6.2 설치하기

◻️ 1단계: 개발 환경 설정

  1. Step 01 Development Environment 창 에서 다음을 선택합니다.

    • 제품 범주 패널 에서 Jetson을 선택합니다 .
      *제품에 Micro-usb를 연결하면 자동으로 장치가 선택됩니다.

    • 하드웨어 구성 패널 에서 호스트 시스템과 대상 하드웨어를 선택하십시오.

◻️ 2단계: 구성 요소 검토 및 라이선스 동의

  1. Step 02 Details and License 에서 호스트 구성 요소 및 대상 구성 요소 패널을 확장하여 시스템에 설치될 구성 요소를 검토할 수 있습니다.

  2. 라이센스 계약의 조건에 동의하려면 확인란을 활성화하십시오.

  3. SDK Manager가 기본 경로가 아닌 다른 위치에 모든 설치 파일을 다운로드하도록 하려면 화면 하단에 있는 다운로드 및 설치 옵션으로 이동한 다음 사용할 경로를 선택하십시오.

◻️ 3단계: 설치

  1. 설치가 시작되기 전에 SDK Manager에 다음을 입력하라는 메시지가 표시됩니다. 관리자 비밀번호.

  2. Jetson 시스템의 사용자 이름과 비밀번호를 선택합니다.

  3. 아래와 같은 창이 뜨면 설치가 완료된 것입니다. Jetson 사용을 시작하거나 아래 단계를 계속 수행하여 새 시스템의 일부 기본 구성을 완료할 수 있습니다.

◾ 클럭 향상

DeepStream SDK를 설치한 후 Jetson 장치에서 다음 명령을 실행하여 클럭을 높입니다.

$ sudo nvpmodel -m 0
$ sudo jetson_clocks

설치가 끝났다면 아래 명령어로 jetson_stats를 설치해 각 요소들의 버전을 확인합니다.

sudo apt update
sudo apt install -y python3-pip
sudo -H pip3 install -U jetson-stats

아래 명령어로 잘 설치되었는지 버전을 확인합니다.

jetson_release -v

◻️ Install Dependencies

sudo apt install \
libssl1.1 \
libgstreamer1.0-0 \
gstreamer1.0-tools \
gstreamer1.0-plugins-good \
gstreamer1.0-plugins-bad \
gstreamer1.0-plugins-ugly \
gstreamer1.0-libav \
libgstreamer-plugins-base1.0-dev \
libgstrtspserver-1.0-0 \
libjansson4 \
libyaml-cpp-dev

◾ librdkafka 설치

  1. GitHub에서 librdkafka 리포지토리를 복제합니다 .

    $ git clone https://github.com/edenhill/librdkafka.git

  2. 라이브러리 구성 및 빌드:

    $ cd librdkafka
$ git reset --hard 7101c2310341ab3f4675fc565f64f0967e135a6a
./configure
$ make
$ sudo make install

  3. 생성된 라이브러리를 deepstream 디렉터리에 복사합니다.

    $ sudo mkdir -p /opt/nvidia/deepstream/deepstream-6.2/lib
$ sudo cp /usr/local/lib/librdkafka* /opt/nvidia/deepstream/deepstream-6.2/lib

◾ DeepStream 예제 실행하기

DeepStream SDK 설치 완료 후에, /opt/nvidia/deepstream/deepstream-6.2/samples 로 이동하여 DeepStream 예제를 실행한다.

$ deepstream-app -c configs/deepstream-app/source4_1080p_dec_infer-resnet_tracker_sgie_tiled_display_int8.txt

DeepStream sample 는 4개의 video stream 에서 Object detect 을 수행하는 예제 이다. 이 예제에 사용된 네트워크는 resnet 이다.

◾ 입력 변경하기 (v4l2 camera)

카메라로 입력을 받기 위해 기존의 source 옵션을 변경 자세한 옵션은 공식 가이드 문서 참고

https://docs.nvidia.com/metropolis/deepstream/dev-guide/text/DS_ref_app_deepstream.html 

[source3]
enable=1
num-sources=2
#Type - 1=CameraV4L2 2=URI 3=MultiURI 4=RTSP
type=1
camera-width=1920
camera-height=1080
camera-fps-n=30
camera-fps-d=1
camera-v4l2-dev-node=0
drop-frame-interval=5

참고 :

https://docs.nvidia.com/metropolis/deepstream/dev-guide/text/DS_Quickstart.html

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