automatic-behavior-analysis 0.0.19

Program complex for automated behavior analysis

AutomaticBehaviorAnalysis

Установка

pip

Клиент (в режиме работы с кеша) Для работы с кеша нужно разместить видео и файл кэша в одну папку

Установка пакета:

pip install --user automatic-behavior-analysis

Обновление пакета:

pip install --upgrade --user automatic-behavior-analysis

Запуск клиента:

aba-client

Перед первым запуском после установки надо перейти в папку ~/.local/lib/python3.7/site-packages/client2/ И создать копию файла config.1.json с именем config.json

ВНИМАНИЕ! Для корректной работы в пути к пакетам не должно содержаться кирилических символов .

Требования

• Python 3
• TensorFlow
• Tensorflow Object Detection API
• Keras
• numpy
• PIL
• tkinter
• appdirs
• openCV
• websocket

Client2

• Python 3
• openCV
• appdirs

Сборка контейнера с сервером

Контейнер для разработки

В контейнере для разработки отсутствуют файлы и модели с целью минификации образа и повышения удобства работы.

Контейнер собирается следующей командой:

# Для контейнера с поддержкой GPU
docker build -t registry.gitlab.com/digiratory/automatic-behavior-analysis/dev-gpu .
# Для контейнера с поддержкой только CPU
docker build  -f Dockerfile.dev.cpu -t registry.gitlab.com/digiratory/automatic-behavior-analysis/dev-cpu .

Для работы нет необходимости пересобирать контейнер и можно забрать собранный с репозитория с помощью следующих команд:

docker login registry.gitlab.com
# Для запуска контейнера с поддержкой GPU
docker run --runtime=nvidia -it -v <workspace>:/home/user/ -p 1217:1217 registry.gitlab.com/digiratory/automatic-behavior-analysis/dev-gpu:latest

# Для запуска контейнера с поддержкой CPU
docker run -it -v <workspace>:/home/user/ -p 1217:1217 registry.gitlab.com/digiratory/automatic-behavior-analysis/dev-cpu:latest

Для CPU-only:

docker login registry.gitlab.com
docker run -it -v <workspace>:/home/user/ -p 1217:1217 registry.gitlab.com/digiratory/automatic-behavior-analysis/dev-cpu:latest

Если на машине отсутствует gpu, то ключ --runtime=nvidia указывать не надо.

ВНИМАНИЕ! Контейнер для разработки не включает в свой состав исходный код, модели и прочее.

Запуск приложений

Порядок запуска:

1. Серверная часть
2. Клиентская часть

Порядок выключения:

1. Клиентская часть
2. Серверная часть

Сервер

Для запуска серверной части необходимо выполнить ./server.py

python3 ./server.py

Аргументы команды: [ip= ] — Ip адрес для прослушки (По умолчанию 172.0.0.1 ) [port= ] — Порт сервера (По умолчанию 1217)

Клиентская часть (GUI)

Для запуска серверной части необходимо выполнить ./client_gui.py

python3 ./client_gui.py

Аргументы команды: [ip= ] — Ip адрес сервера (По умолчанию 172.0.0.1 ) [port= ] — Порт сервера (По умолчанию 1217)