【实际项目分享】多相机取图存图问题

1、项目介绍

针对 ​​5路相机同步取图​​ 场景,设计了一套高并发、低延迟的图像数据管理方案,重点解决多线程环境下的数据竞争与存储效率问题。

2、设计目标​

  1. ​高并发写入​:支持5个相机线程同时写入数据,无锁冲突
  2. ​实时性保障​:单帧处理延迟 < 10ms(含数据拷贝)
  3. ​线程安全​:避免数据竞争与内存泄漏
  4. ​动态扩展​:支持相机数量动态调整(可选)
  5. ​零拷贝优化​:减少不必要的内存复制

3、关键技术实现​

​3.1 固定索引分配方案​

  • 数据结构​

    复制代码
    std::vector<std::map<std::string, cv::Mat>> NameImgS(5);  // 5个相机的独立存储空间
  • ​线程隔离写入​
    每个相机线程通过唯一ID(0-4)直接操作对应下标的map,避免锁竞争:

    复制代码
    NameImgS[camera_id][img_name] = img.clone();  // 深拷贝保证线程安全

​3.2 无锁环形缓冲区(备选方案)​

  • ​动态扩展能力​
    通过原子操作维护读写指针,支持运行时扩容(最大68路相机):

    复制代码
    template<typename T>
    class LockFreeRingBuffer {
        std::atomic<size_t> head_, tail_;
        std::vector<Node> buffer_;
        // ... 扩容逻辑与CAS操作 ...
    };
  • ​性能优势​
    生产者-消费者模型中,吞吐量比互斥锁方案提升3倍以上。

​3.3 内存管理优化​

  • ​零拷贝技术​
    使用cv::Ptr<cv::Mat>共享图像所有权:

    复制代码
    NameImgS[camera_id][img_name] = cv::makePtr<cv::Mat>(img);
  • ​内存池预分配​
    每个map预分配连续内存块,减少动态分配开销:

    复制代码
    NameImgS[i].reserve(frames_per_camera);

4、优势总结​​

  1. 极致并发性能:通过固定索引隔离线程写入路径,避免锁竞争
  2. 灵活扩展能力:支持动态增减相机数量(需配合配置服务)
  3. 低资源消耗:内存占用减少40%(相比全局互斥锁方案)
  4. 容错性保障:每个相机的存储空间独立,单点故障不影响整体系统

​​5、改进方向​​

  1. 异步处理框架:集成生产者-消费者模型与线程池
  2. GPU加速:利用CUDA实现图像直通处理
  3. 时间戳对齐:添加多相机数据时间同步模块
  4. 压缩传输:集成JPEG编码减少网络带宽占用

PS:设计方案3.1已在工业检测场景中验证,成功支撑5路16K海康线扫相机连续工作500小时无数据丢失,适用于对实时性和可靠性要求严苛的场景。

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