Caméras & vision

Une caméra est un appareil comme les autres : un ESP32-CAM flashé avec le firmware caméra générique s'enregistre, puis envoie ses images JPEG chiffrées au serveur sur un canal vidéo dédié. Tout le reste se passe dans l'interface : direct, réglages de capture, enregistrement, détection d'objets et relecture avec les détections dessinées sur la vidéo.

La chaîne tient en trois briques indépendantes, toutes câblées dans un flow :

1. Source caméra — transforme le flux de la caméra en messages de flow (une référence vers l'image, jamais les octets eux-mêmes).
2. Enregistrement vidéo — écrit les images dans le stockage en courts segments MJPEG-AVI.
3. Détection d'objets — exécute un modèle ONNX sur les images et émet les détections ; peut les conserver en calque de détection à côté de l'enregistrement.

Pas de nœud d'enregistrement = rien n'est stocké : le direct et la détection fonctionnent sans écrire une seule image.

CamérasCopy Anchor Link

Données › Caméras liste chaque appareil qui a annoncé une caméra, avec son état de streaming, ses réglages de capture et l'âge de la dernière image.

• Direct ouvre le flux dans le navigateur. Les images sont poussées dès leur arrivée ; rien n'est stocké, aucun polling.
• Enregistrements ouvre la timeline du jour et le lecteur (voir plus bas).
• La clé ouvre les réglages de capture : résolution, qualité JPEG, images par seconde, retournements et mode de capture.

Le mode de capture décide quand la caméra envoie des images :

Un flow déployé contenant une Source caméra garde toujours sa caméra éveillée, même en mode À la demande.

ModèlesCopy Anchor Link

Données › Modèles est le registre des modèles de vision utilisables par les flows. Un modèle = un fichier ONNX rangé dans la médiathèque + ses réglages d'inférence : famille (YOLOX), taille d'entrée, labels, seuil de score et IoU NMS.

Ajouter un modèleCopy Anchor Link

Cliquer Ajouter un modèle, puis téléverser un fichier .onnx ou en choisir un déjà présent dans la médiathèque.

• Le fichier impose la taille d'entrée. Quand le fichier ONNX déclare des dimensions fixes (416×416 pour YOLOX-nano/tiny, 640×640 pour s/m/l), elles sont appliquées à l'enregistrement, quoi qu'on ait saisi.
• Les labels : un par ligne, dans l'ordre des classes. COCO-80 est prérempli ; le nombre de labels doit correspondre au nombre de classes du fichier.
• Le modèle est vérifié à l'enregistrement : il est chargé et exécuté une fois sur ce serveur. Un modèle qui ne tourne pas est refusé avec l'erreur réelle, jamais stocké à moitié fonctionnel.
• La colonne Vérification affiche le temps d'inférence mesuré et le débit soutenable (≈ images par seconde). Un modèle plus lent que la caméra saute des images.

Tester un modèleCopy Anchor Link

• Tester avec une image exécute le modèle sur un JPEG ou PNG et dessine les cadres.
• Tester en live l'exécute sur les dernières images d'une caméra. Les cadres au-dessus du seuil sont pleins, ceux en dessous en pointillés : déplacer le curseur de seuil pour voir ce que le modèle a presque vu, puis Appliquer ce seuil au modèle. Des avertissements signalent une image périmée, trop sombre, ou un modèle plus lent que la caméra.

Le flow de détection et d'enregistrementCopy Anchor Link

Un seul flow enregistre la caméra et détecte les objets. Ouvrir Automation › Flows, créer un flow, et ajouter depuis la palette :

1. Source caméra — choisir la caméra. Images par seconde max échantillonne le flux (0 = toutes les images).
2. Détection d'objets — câblée après la source caméra ; choisir le modèle et les classes à garder.
3. Enregistrement vidéo — câblé après la même source caméra.
4. Éventuellement un nœud Debug après la détection pour voir les résultats, puis Déployer.

Une fois déployé, chaque nœud affiche un badge d'état sous lui : Streaming avec le nombre d'images pour la source, Running avec les compteurs analysées/émises pour la détection. Un modèle qui ne se charge pas ou une caméra muette y apparaît en ambre ou en rouge — inutile de fouiller les logs.

Détection d'objetsCopy Anchor Link

Le payload de sortie porte detections — label, score et bbox par objet — plus un court summary (« chair 80%, tv 78% ») affiché par un nœud Debug. Le chaîner à une Notification pour être alerté quand une person apparaît, ou à un nœud Journal d'événements pour garder un historique cherchable dans Automation › Événements.

Enregistrement vidéoCopy Anchor Link

Les segments sont des fichiers MJPEG-AVI, lisibles par VLC ou ffmpeg, rangés dans le stockage média (système de fichiers ou compatible S3). Des segments courts évitent de perdre plus d'une minute en cas de crash, et la rétention s'applique à la minute près.

Enregistrements et calques de détectionCopy Anchor Link

Enregistrements présente une journée comme un enregistrement continu, même s'il est stocké en segments :

• la timeline marque les périodes enregistrées ; le curseur saute n'importe où ;
• le lecteur enchaîne les segments (le suivant est préchargé), de ×1 à ×8 ;
• exporter une plage horaire en un seul fichier AVI, ou supprimer la journée ;
• Calques de détection liste chaque nœud de détection qui a enregistré des cadres ce jour-là. Cocher un calque dessine ses cadres sur la vidéo, une couleur par calque.

Un calque ne stocke que les cadres (label, score, position) dans OpenObserve — quelques centaines d'octets par image analysée au lieu d'une seconde vidéo annotée. Les calques ne demandent aucun câblage vers l'enregistreur : tout nœud de détection avec Enregistrer les détections comme calque de la caméra, dans n'importe quel flow, ajoute son propre calque, nommé d'après le nœud (ou le modèle). Leur rétention suit celle d'OpenObserve pour l'organisation.

DimensionnementCopy Anchor Link

Un ESP32-CAM en VGA qualité 12 envoie 15 à 30 Ko par image. À 5 images/s, cela fait environ 360 Mo par heure d'enregistrement continu par caméra. YOLOX-nano analyse une image en ~30 ms sur un CPU de bureau ; les modèles plus gros (YOLOX-l, ~1,4 s) conviennent à une cadence échantillonnée plutôt qu'à chaque image.