常见部署问题说明

摄像头架设说明

摄像头要求

支持RTSP、RTMP、GB/T28181、Onvif视频流格式的摄像头。为了保证视频分析的准确率，建议摄像头分辨率不低于200万像素（1920x1080，或1600x1200）。

摄像头安装角度、距离、焦距调节等注意事项

推荐摄像头安装位置，一般摄像机距需要采集的区域为3~30米左右，高度为1~8米。参考安装高度和距离如下表。

注：不同技能对于摄像头有不同的架设要求，详见技能说明。

针对人脸识别相关使用场景（如陌生人识别等技能），安装位置应尽可能满足以正脸为主。如有偏差，则上下左右偏差角度θ≤15°。

抓拍人脸/告警物体像素占比最低至少满足80x80个像素，建议120x120像素以上，以获得较好的识别率。为满足人脸像素占比大于80x80像素，实际安装建议应调节镜头焦距，使水平视角适配进出门或目标区域，水平视角的覆盖范围必须小于5米。

EM-BOX部署过程常见问题

1. 边缘节点可能未在发货时校准时间，导致EM-BOX的时间不准确，如何调整？

   方案1：联网自动校整
   方案2：手动校整
   对于EM-4S设备

   在Linux shell中执行以下指令：

   第一步：通过ssh（用户名和密码都是root）或者串口登录EM-BOX；

   第二步：通过date -s YYYY-MM-DD修改日期，比如date -s 2020-12-12；

   第三步：通过date -s HH:mm修改时间，比如date -s 18:04；

   第四步：执行hwclock -w将调整后的时间写入硬件时钟，因为硬件时钟自带充电电池，能在断电时保持时钟同步；

   对于EM-16S设备
   第一步：通过ssh 或键盘显示器（用户名/密码 baidu/baidu@123）连接设备，sudo su //启用管理员权限
   

   第二步：date --set “2020-12-29 16:15:00” //设置系统时间
   

   第三步：hwclock -w -f /dev/rtc0 //将系统时间设置到硬件rtc0中
   

   第四步：hwclock -r -f /dev/rtc0 //查看rtc0中的时间
   

   注意：rtc1也需设置，重复上述第3、4步即可

2. 插电超过20分钟，软件服务仍未成功启动。

   可能原因：产生事件过多，导致EM-BOX磁盘已满（查看系统设置磁盘空间占用）。

   解决方法：

   Step1：删除已经产生的事件。

   进入【事件记录】页面，关闭事件自动刷新后，即可删除事件记录。默认删除所有事件，也可以选择删除指定设备、技能、时间段内产生的事件。

   

   Step2：在【系统设置-事件设置】中，重新设置在EM-BOX上保存事件的时长，推荐设置为3~5天。

   

3. 以前安装过抽帧软件，安装中心节点后访问http://中心节点ip地址:8000，仍显示抽帧软件页面。

   产生原因：抽帧软件和中心节点的页面访问端口重复。

   解决方法：删除抽帧软件。在shell中运行docker rm -f cvpaas-edge-ui-lite，删除抽帧软件所在的docker镜像即可。

4. 在边缘节点进行视频流校验时，显示“获取视频流失败”。

   产生原因：边缘节点和摄像头不在同一局域网内。

   排查方案：

   Step1：登录**[http://中心节点ip地址:8000]()**边缘节点页面（用户名`admin`，密码`admin2020!`）
   
   Step2：进入【系统设置】，通过【设备IP】可以查看边缘节点的ip
   
   Step3：一般摄像头出厂时会有默认ip，查看摄像头ip和边缘节点ip是否在同一局域网下即可

   解决方法：将边缘节点和摄像头连接于同一局域网内。

   1. 若修改摄像头ip，请查阅您使用的摄像头修改ip的方式
   2. 若修改边缘节点ip，请进入边缘节点页面，进入【系统设置】，点击【设备IP】右侧的修改按钮，即可修改边缘节点ip。修改后耐心等待几分钟，新ip地址即可生效。

5. 在边缘节点添加摄像头时，显示“云端同步请求失败”。

   产生原因：边缘节点未关联中心节点。

   解决方法：在【边缘节点-系统管理】中选中边缘节点，并进行关联中心节点的设置。设置方式参考文档。

修改边缘节点模型配置

如果需要多个盒子之间配合，如在A盒子上部署easymonitor软件和安全帽模型，B盒子上部署人脸模型，则需要修改A盒子的easymonitor软件配置，使系统能访问到人脸模型服务。

Step1 查看配置文件

进入easymonitor-all-in-one/confs/em-all-in-one/目录，可以看到application-private.properties和application-private.yml

Step2 通过模型接口修改配置

打开配置文件application-private.yml，找到private.service.host，默认为：

private:
  service:
    host:
      body_detect: http://localhost:8082
      body_analysis: http://localhost:8084
      body_attr: http://localhost:8082
      body_num: http://localhost:8084
      face:  http://192.168.1.46:8300
      smoke: http://localhost:8085
      helmet: http://localhost:8083
      vehicle_detect: http://localhost:8125
      license_plate: http://localhost:8124

模型接口含义：

• body_detect: 人体检测模型
• body_analysis: 人体关键点模型
• body_attr: 人体属性模型
• body_num: 行人数量模型
• face: 人脸模型
• smoke: 烟火模型
• helmet: 安全帽模型
• vehicle_detect 车辆识别模型
• license_plate 车牌识别模型

通过http请求即可进行边缘节点模型配置修改。

Step3 修改人脸服务相关接口

如果修改了人脸模型，还需要修改人脸服务相关接口，才能正常设置访问人脸库

打开配置文件application-private.properties，找到aip.face.host并修改为人脸模型接口