Frigate et Coral M.2

[MaC_ToC]

Bonjour tous le monde,

Comme indiqué dans le titre, je viens vers vous pour avoir vos solution . J’ai vu que ca parlait pas mal de Frigate ici.

J’ai installé Frigate sur une VM dans proxmox. J’ai également mis un Coral M.2 qui est bien activé et reconnu.

Le soucis, comme vous allez le voir sur la capture, c’est que le coral à l’aire d’être très peu utilisé.
Je ne sais pas pourquoi ?

Auriez vous une idée ?

Mon code

rtmp:
  # Optional: Enable the RTMP stream (default: True)
  enabled: True

record:
  enabled: True
    # Optional: Number of seconds before the event to include (default: shown below)
  retain:
    days: 7
  events:
    pre_capture: 5
    # Optional: Number of seconds after the event to include (default: shown below)
    post_capture: 5
    retain:
      default: 14

snapshots:
  enabled: True

objects:
  track:
    - person
    - dog

go2rtc:
  streams:
    Rue_high:
      - rtsp://xxxxxxxxxxxx@192.168.0.103:554/h264Preview_01_main
    Rue_low:
      - rtsp://xxxxxxxxxxxx@192.168.0.103:554/h264Preview_01_sub
    Salon_high:
      - rtsp://xxxxxxxxxxxx@192.168.0.105:554/h264Preview_01_main
    Salon_low:
      - rtsp://xxxxxxxxxxxx@192.168.0.105:554/h264Preview_01_sub
    webrtc:
      candidates:
        - 192.168.0.47:8555
        - stun:8555

cameras:
  Rue:
    ffmpeg:
      inputs:
        - path: rtsp://127.0.0.1:8554/Rue_high # <--- the name here must match the name of the camera in restream
          roles:
            - record
            - rtmp
        - path: rtsp://127.0.0.1:8554/Rue_low # <--- the name here must match the name of the camera in restream
          roles:
            - detect
    live:
      stream_name: Rue_high
      height: 1296
      quality: 30
      
    detect:
      enabled: true # <---- disable detection until you have a working camera feed
      width: 2560 # <---- update for your camera's resolution
      height: 1440 # <---- update for your camera's resolution
      fps: 25
  
  Salon:
    ffmpeg:
      inputs:
        - path: rtsp://127.0.0.1:8554/Salon_high # <--- the name here must match the name of the camera in restream
          roles:
            - record
        - path: rtsp://127.0.0.1:8554/Salon_low #<--- the name here must match the name of the camera in restream
          roles:
            - detect
            - rtmp
    motion:
      mask:
        - 1525,347,1617,363,1701,471,1492,564,1370,466
    live:
      stream_name: Salon_high
      height: 1440
      quality: 20

    detect:
      enabled: true # <---- disable detection until you have a working camera feed
      width: 1920 # <---- update for your camera's resolution
      height: 1080 # <---- update for your camera's resolution
      fps: 25

  # Include all cameras by default in Birdseye view

detectors:
  coral:
    type: edgetpu
    device: pci
    
birdseye:
  enabled: True
  mode: continuous

[jrvrcd]

Salut

j’ai aussi pour ma part très peu de sollicitation de la clé et du CPU

par contre je n’ai pas du tout les même cameras ( moins bonne résolution )
ce qui expliquerait que chacune de tes cameras solliciteraient plus le CPU

a voir si tu n’as pas de flux basse résolution a donner a FRIGATE

d’autre part tu as bien fait un container LXC dédié a FRIGATE, comme recommandé par la documentation. et pas utilisé l’intégration native de HA ?ou encore une VM dedié?

[Valkyrie]

Je me demande si le coral n’est pas utilisé qu’en détection… bref il peut encore gérer beaucoup plus de caméra

[MaC_ToC]

@jrvrcd

par contre je n’ai pas du tout les même cameras ( moins bonne résolution )
ce qui expliquerait que chacune de tes cameras solliciteraient plus le CPU

si j’ai un flux basse résolution il est dédié a la detection mais la nuit ca détect pas je ne comprend pas pourquoi.

@jrvrcd

d’autre part tu as bien fait un container LXC dédié a FRIGATE, comme recommandé par la documentation. et pas utilisé l’intégration native de HA ?ou encore une VM dedié?

du tout j’ai bien vu cette histoire de LXC mais je pensais que je pouvais m’en passé si je faissais une vm de base Debian… mince

D’ailleur j’ai vu que certai arrivez à utiliser leur flux onvif plutot que le rtsp… c’est possible? J’aimerais bien avoir les mouvements

[Krull56]

@MaC_ToC

J’aimerais bien avoir les mouvements

Pour les mouvements ptz, c’est avec la carte frigate ou webrtc qu’il faut jouer

[MaC_ToC]

@jrvrcd

d’autre part tu as bien fait un container LXC dédié

Je viens de faire une LXC tout ce passe bien mais il ne trouve pas le coral alors qu’il est bien installé
dans mon fichier config il faut que je mette quoi pour le coral ?? pci ca à pas l’air de passer

Merci

[jrvrcd]

j’ai pas de coral PCI
je l’ai en USB

une recherche sur google te donne ça par exemple

Home Assistant: Frigate VM on Proxmox with PCIe Coral TPU - Derek Seaman's...

edit encore mieux…

Charge CPU Frigate élevée avec CORAL

Bonjour à tous, J’ai installé récemment une google Coral (M2) afin de réduire la charge de mon CPU, mais celle-ci reste élevée (pas vraiment de différence en activant ou désactivant la coral voir plus de charge): [image] Sur ce graphe, la charge du docker qui ne contient qu’un CT Frigate, un Samba puis portainer agent Ma configuration: Nuc I5 (32Go de ram / 8 coeurs) => CT LXC Docker dédié NVR (2Go de ram 2 coeurs) avec uniquement Frigate et Samba dans ce docker 2 Caméras (1 ou j’utilise …

[MaC_ToC]

Merci pour ta réponse mais tu penses bien que si je viens vers vous c’est que je ne trouve pas …
J’ai deja vu laplus part des post que tu propose.

Il me reste plus qu’a esperer que qq’un qui a l’info passe par ici

[jrvrcd]

Lit en détail l’article en français
Tu as exposé la définition du container lxc
C’est la dedans que tu vas faire le lien entre ton périphérique M2 et ton container

[jrvrcd]

si je ne dis pas de betises tout est expliqué … LA

Charge CPU Frigate élevée avec CORAL

T’as quoi sous proxmox dans le fichier de conf du ct lxc /etc/pve/xxx.conf (selon le nommage de ton ct) ? Tu devrais avoir un truc du genre, pour déjà faire le montage proxmox → lxc : lxc.cgroup2.devices.allow: c 226:0 rwm lxc.cgroup2.devices.allow: c 226:128 rwm lxc.mount.entry: /dev/dri/card0 dev/dri/card0 none bind,optional,create=file lxc.mount.entry: /dev/dri/renderD128 dev/dri/renderD128 none bind,optional,create=file Ce ct lxc, il est priviligié ou non ? les drivers intel sont installé…

[MaC_ToC]

Pour disiper tout mal entendu voici mon .conf de mon LXC depuis le debut :

arch: amd64
cores: 2
features: nesting=1
hostname: Frigate
memory: 2048
mp0: Synology:105/vm-105-disk-0.raw,mp=/home/frigate/media,backup=1,size=50G
net0: name=eth0,bridge=vmbr0,hwaddr=BC:24:11:5D:07:1A,ip=dhcp,ip6=dhcp,type=veth
ostype: debian
rootfs: HP250:vm-105-disk-0,size=15G
swap: 512
lxc.cgroup2.devices.allow: c 226:0 rwm
lxc.cgroup2.devices.allow: c 226:128 rwm
lxc.cgroup2.devices.allow: c 29:0 rwm
lxc.cgroup2.devices.allow: c 189:* rwm
lxc.apparmor.profile: unconfined
lxc.cgroup2.devices.allow: a
lxc.mount.entry: /dev/dri/renderD128 dev/dri/renderD128 none bind,optional,create=file 0, 0
lxc.mount.entry: /dev/apex_0 dev/apex_0 none bind,optional,create=file 0, 0
lxc.mount.entry: /dev/dri/card0 dev/dri/card0 none bind,optional,create=file
lxc.cap.drop: 
lxc.mount.auto: cgroup:rw

et malgré tout :

2023-12-21 13:15:49.566160601  [2023-12-21 13:15:49] frigate.detectors.plugins.edgetpu_tfl INFO    : Attempting to load TPU as pci
2023-12-21 13:15:49.566395846  [2023-12-21 13:15:49] frigate.detectors.plugins.edgetpu_tfl ERROR   : No EdgeTPU was detected. If you do not have a Coral device yet, you must configure CPU detectors.
2023-12-21 13:15:49.566765718  Process detector:coral:

tu ne dit pas de bêtises mas ca ne fonctionne pas chez moi

je cherche encore

[MaC_ToC]

Même je vais mettre l’erreure entiére :

3-12-21 13:36:46.078505862  [2023-12-21 13:36:46] frigate.detectors.plugins.edgetpu_tfl INFO    : Attempting to load TPU as pci:0
2023-12-21 13:36:46.078788101  [2023-12-21 13:36:46] frigate.detectors.plugins.edgetpu_tfl ERROR   : No EdgeTPU was detected. If you do not have a Coral device yet, you must configure CPU detectors.
2023-12-21 13:36:46.078961090  Process detector:coral:
2023-12-21 13:36:46.080205513  Traceback (most recent call last):
2023-12-21 13:36:46.080377888    File "/usr/lib/python3/dist-packages/tflite_runtime/interpreter.py", line 160, in load_delegate
2023-12-21 13:36:46.080379961      delegate = Delegate(library, options)
2023-12-21 13:36:46.080507944    File "/usr/lib/python3/dist-packages/tflite_runtime/interpreter.py", line 119, in __init__
2023-12-21 13:36:46.080509680      raise ValueError(capture.message)
2023-12-21 13:36:46.080632982  ValueError
2023-12-21 13:36:46.080728508  
2023-12-21 13:36:46.080745954  During handling of the above exception, another exception occurred:
2023-12-21 13:36:46.080747070  
2023-12-21 13:36:46.080830269  Traceback (most recent call last):
2023-12-21 13:36:46.080936454    File "/usr/lib/python3.9/multiprocessing/process.py", line 315, in _bootstrap
2023-12-21 13:36:46.080937962      self.run()
2023-12-21 13:36:46.081024221    File "/usr/lib/python3.9/multiprocessing/process.py", line 108, in run
2023-12-21 13:36:46.081025754      self._target(*self._args, **self._kwargs)
2023-12-21 13:36:46.081116269    File "/opt/frigate/frigate/object_detection.py", line 98, in run_detector
2023-12-21 13:36:46.081117927      object_detector = LocalObjectDetector(detector_config=detector_config)
2023-12-21 13:36:46.081197363    File "/opt/frigate/frigate/object_detection.py", line 52, in __init__
2023-12-21 13:36:46.081198893      self.detect_api = create_detector(detector_config)
2023-12-21 13:36:46.081289264    File "/opt/frigate/frigate/detectors/__init__.py", line 24, in create_detector
2023-12-21 13:36:46.081290700      return api(detector_config)
2023-12-21 13:36:46.081368467    File "/opt/frigate/frigate/detectors/plugins/edgetpu_tfl.py", line 37, in __init__
2023-12-21 13:36:46.081370084      edge_tpu_delegate = load_delegate("libedgetpu.so.1.0", device_config)
2023-12-21 13:36:46.081461560    File "/usr/lib/python3/dist-packages/tflite_runtime/interpreter.py", line 162, in load_delegate
2023-12-21 13:36:46.081463196      raise ValueError('Failed to load delegate from {}\n{}'.format(
2023-12-21 13:36:46.081578132  ValueError: Failed to load delegate from libedgetpu.so.1.0

[Loic69]

Oui le Coral n’est utilisé que pour reconnaitre les objets.
Avant cela il y a la partie décodage vidéo réalisé par le CPU et le GPU si présent et une première détection de mouvement très simplifié (un peu comme avant)