Quelle utilisation du cpu est elle convenable pour une petite instal?

Bonjour a tous, …
J’ai installé home assistant avec frigate en direct version la plus simple sur mini PC ,
Tout fonctionne correctement depuis quelques semaines, mise à part l’utilisation de mon CPU que je trouve un peu élevée, et donc surconsommation électrique.
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Sans frigate il tourne à 2%
avec frigate et sans coral j’étais dans les 80% ,
maintenant avec coral je suis à 50% … et la température de 55°C / 60°C
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image
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image
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Mon pc est un lenovo
I5 4590T [4e génération]
4 coeurs 4 têtes 2.00Ghz – turbo 3.00Ghz
8Go ram
5 caméras + clé Coral

Ce n’est pas un foudre de guerre , mais j’ai vue des configs similaires, qui tournaient à 20%
J’ai lu pas mal de post là-dessus , sans tout comprendre, on parle beaucoup de virtual machine, de proxmox, de LX … , j’ai pas les capacités …
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Je cherche quelque chose de simple…
De plus si mon PC est à la limite de ces possibilités, … ok… C’est juste au cas où , j’ai oublié quelque chose …
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Si quelqu’un à quelques minutes pour jeter un coup d’oeil à ma config.
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Informations système
Version	core-2024.7.0
Type d'installation	Home Assistant OS
Développement	false
Supervisor	true
Docker	true
Utilisateur	root
Environnement virtuel	false
Version de Python	3.12.4
Famille du système d'exploitation	Linux
Version du système d'exploitation	6.6.33-haos
Architecture du processeur	x86_64
Fuseau horaire	Europe/Paris
Répertoire de configuration	/config
Home Assistant Community Store
GitHub API	ok
GitHub Content	ok
GitHub Web	ok
GitHub API Calls Remaining	5000
Installed Version	1.34.0
Stage	running
Available Repositories	1391
Downloaded Repositories	8
HACS Data	ok
Home Assistant Cloud
Connecté	false
Accéder au serveur de certificats	ok
Accéder au serveur d'authentification	ok
Accéder à Home Assistant Cloud	ok
Home Assistant Supervisor
Système d'exploitation hôte	Home Assistant OS 12.4
Canal de mise à jour	stable
Version du Supervisor	supervisor-2024.06.2
Version de l'agent	1.6.0
Version de Docker	26.1.4
Taille total du disque	879.5 GB
Taille du disque utilisé	167.6 GB
Sain	true
Prise en charge	true
host_connectivity	true
supervisor_connectivity	true
ntp_synchronized	true
virtualization	
Tableau de bord	generic-x86-64
API du Supervisor	ok
Version de l'API	ok
Modules complémentaires installés	Advanced SSH & Web Terminal (18.0.0), ESPHome (2024.6.6), File editor (5.8.0), Frigate (0.13.2), Let's Encrypt (5.0.18), Mosquitto broker (6.4.1), NGINX Home Assistant SSL proxy (3.9.0), Samba share (12.3.1), Studio Code Server (5.15.0), Terminal & SSH (9.14.0), Zigbee2MQTT (1.39.0-1), Duck DNS (1.18.0)
Dashboards
Tableaux de bord	2
Ressources	2
Vues	13
Mode	storage
Recorder
Heure de démarrage de l'exécution la plus ancienne	24 juin 2024 à 06:49
Heure de démarrage de l'exécution actuelle	4 juillet 2024 à 15:18
Taille estimée de la base de données (en Mio)	619.62 MiB
Moteur de la base de données	sqlite
Version de la base de données	3.45.3
Métriques du Core
Utilisation du processeur
1 %
Utilisation de la mémoire
5.3 %
Métriques du Supervisor
Utilisation du processeur
0 %
Utilisation de la mémoire
1.8 %

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la config frigate

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.

mqtt:
  host: 192.168.0.100
  port: 1883
  user: XXXXXX
  password: XXXXXXXX


# if you want to decode a h264 stream
ffmpeg:
  hwaccel_args: preset-rpi-64-h264

# if you want to decode a h265 (hevc) stream
#
#  hwaccel_args: preset-rpi-64-h265

detectors:
  coral:
    type: edgetpu
    device: usb


objects:
  track:
  - person
#  - car
#  - bird
#  - cat
#  - dog

snapshots:
  enabled: true
  timestamp: true
  retain:
    default: 10

record:
  enabled: true
  retain:
#    days: 3
    days: 10
    mode: motion
  events:
    retain:
      default: 10
      mode: motion

cameras:



############################################################
  tapo:
    ffmpeg:
      inputs:
      - path: rtsp://XXXXXXXXX@192.168.0.14:554/stream1
    objects:
      filters:
        person:
          min_score: 0.75
          threshold: 0.75  
#        bird: 
#          min_score: 0.75
#          threshold: 0.75

#        dog: 
#          min_score: 0.75
#          threshold: 0.75

#        cat: 
#          min_score: 0.75
#          threshold: 0.75


    detect:
      fps: 5
    onvif:
      host: 192.168.0.14
      port: 2020
      user: XXXXX
      password: XXXXXX


###########################################################


  jardin:
    ffmpeg:
      inputs:
      - path: rtsp://XXXXXXXXXX@192.168.0.61:554/h.264
    zones:
      zone_0:
        coordinates: 1290,289,1546,225,1542,73,1250,91
      zone_1:
        coordinates: 1658,350,1867,365,1829,235,1684,237
    objects:
      filters:
        person:
          min_score: 0.75
          threshold: 0.75



    detect:
      fps: 5

    motion:
      mask:
      - 1409,288,1568,283,1538,60,1443,65
      - 1630,368,1853,402,1862,248,1673,221

############################################################
  portail:
    ffmpeg:
      inputs:
      - path: rtsp://XXXXXXXXXXXX@192.168.0.62:554/h.264
    motion:
      mask:
      - 612,549,333,768,162,400,272,369,400,393
    zones:
      zone_0:
        coordinates: 350,789,624,604,615,459,396,397,258,343,197,443
    objects:
      filters:
        person:
          min_score: 0.75
          threshold: 0.75





    detect:
      fps: 5

#########################################################
  atelier:
    ffmpeg:
      inputs:
      - path: rtsp://XXXXXXXXXXXX@192.168.0.65:554/h.264
    objects:
      filters:
        person:
          min_score: 0.75
          threshold: 0.75





    detect:
      fps: 5
########################################################¨
  garage:
    ffmpeg:
      inputs:
      - path: rtsp://aXXXXXXXXXX@192.168.0.63:554/h.264
    objects:
       filters:
        person:
          min_score: 0.75
          threshold: 0.75


        detect:      
          max_area: 5

.
Une petite précision , que je mette une ou 5 cameras c’est quasi pareil …

Hello,

  1. Tu peux voir dans Frigate > System ton inference speed et l’utilisation de ton cpu par caméra.
  2. Tu peux regarder tes logs pour voir si tu as beaucoup d’erreurs, peut-être que quelque chose ne tourne pas rond

Pour diminuer l’utilisation du cpu

  1. Tu peux enregistrer les sub streams, qualité beaucoup moins bonne certes, mais tout dépend de tes besoins et ça peut aussi être pour commencer.
  2. Mettre des masques Masks | Frigate
    1. Masque sur les mouvements: moins de vidéo à analyser pour les mouvements = moins de CPU
  3. Masque sur la détection: moins de vidéo à analyser pour les détections = moins de Google Coral (du coup ça ne devrait pas trop jouer sur le CPU)
  4. Utilise l’accélération matériel pour ffmpeg, ici tu as un Intel et tu ocnfigures pour un Raspberry Pi, il faut que tu mettes: hwaccel_args: preset-vaapi
    Hardware Acceleration | Frigate

Le mieux est de prendre des screenshots de ton utilisation système dans Frigate (donc par caméra) puis d’ajouter un changement à la fois et voir la différence.

En espérant que ça t’aide.

1 « J'aime »

bonjour, cloom , oui sur que ca m’aide, avec tout ce que j’ai lu, j’ai jamais vu que les masques soulagent le cpu ( ou j’ai raté l’info ! ) … je vais essayer …
pour les log, tout est ok …

Ah , oui là j’ai mer__e … je rectifi …

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Suite …
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Effectivement la clés coral passe de 25% à presque 50% et j’ai plus le message d’erreur …
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AVANT.
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APRES
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image
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et le proc semble descendre dans les 37% c’est deja ca …

Je reviens pour la suite …
pour ceux qui comme moi, ont une petite config sans proxmox et tout et tout …
J’ai réussi à descendre mon utilisation UC de 50% - 55% à 14% - 18% …
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image

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en baissant le taux en direct , et ca n’affecte pas l’enregistrement !! tout ce qui est enregistré en en pleine résolution …

pour la détection :

    detect:
      width: 640
      height: 360

.
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Cerise sur le gâteau à long terme …
je suis passé de la température proc de 55°C/ 60°C à 49°C
et je suis passé de 25w à 17 w … 15€ d’économie par ans quand même …
Voilà … Si ça peut servir à quelqu’un …

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