YOLOv8+TensorRT+DeepStream部署实操

Jetson设备（Nano/Xavier/Orin）YOLOv8+TensorRT+DeepStream部署实操

Jetson系列是NVIDIA专为边缘端设计的嵌入式设备，本手册适配 JetPack 5.1.1（主流稳定版），覆盖「环境适配→模型转换→DeepStream推理→性能调优」全流程，兼顾精度与低功耗。

一、Jetson环境前置准备

1. 基础环境确认（必做）

Jetson设备	JetPack版本	内置TensorRT版本	CUDA版本	推荐模型
Jetson Nano	4.6.1	8.2.1	10.2	YOLOv8n/tiny
Jetson Xavier NX	5.1.1	8.5.2	11.4	YOLOv8s
Jetson Orin NX	5.1.1	8.5.2	11.4	YOLOv8m/l

# 检查JetPack/TensorRT版本（Jetson终端执行）
cat /etc/nv_tegra_release  # 查看JetPack版本
dpkg -l | grep TensorRT    # 查看TensorRT版本

2. DeepStream安装（边缘端推理核心框架）

# 1. 安装依赖
sudo apt install -y libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev \
libgstreamer-plugins-bad1.0-dev gstreamer1.0-plugins-base \
gstreamer1.0-plugins-good gstreamer1.0-plugins-bad gstreamer1.0-plugins-ugly \
gstreamer1.0-libav gstreamer1.0-tools gstreamer1.0-x gstreamer1.0-alsa \
gstreamer1.0-gl gstreamer1.0-gtk3 gstreamer1.0-qt5 gstreamer1.0-pulseaudio

# 2. 下载DeepStream（适配JetPack 5.1.1）
wget https://developer.nvidia.com/downloads/deepstream-6.2_6.2.0-1_arm64.deb
sudo dpkg -i deepstream-6.2_6.2.0-1_arm64.deb
sudo apt-get install -f  # 修复依赖缺失

# 3. 验证DeepStream安装
deepstream-app --version-all  # 输出DeepStream 6.2即成功

3. Python依赖适配（Jetson ARM架构）

# 替换pip源（加速安装）
mkdir -p ~/.pip
echo "[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple" > ~/.pip/pip.conf

# 安装YOLOv8/ONNX依赖（适配ARM）
pip3 install ultralytics==8.2.0 onnx==1.14.0 onnxsim==0.4.33 pycuda==2022.2.1

二、YOLOv8模型适配DeepStream（核心步骤）

1. YOLOv8导出ONNX（适配DeepStream解析）

Jetson设备算力有限，优先选轻量化模型（YOLOv8n/YOLOv8s），且需调整ONNX输出格式适配DeepStream的解析规则：

from ultralytics import YOLO

# 加载模型（Jetson Nano推荐yolov8n.pt，Xavier NX推荐yolov8s.pt）
model = YOLO("yolov8n.pt")

# 导出ONNX（关键：输出格式适配DeepStream）
model.export(
    format="onnx",
    imgsz=416,  # Jetson Nano建议320/416，Orin可设640
    batch=1,
    simplify=True,
    opset=11,   # Jetson TensorRT 8.x兼容opset=11
    # 强制输出格式为(x1,y1,x2,y2,conf,cls)，适配DeepStream
    include=["onnx"],
    keras=False
)
# 导出后生成：yolov8n.onnx

2. 转换ONNX为DeepStream兼容格式（修复输出维度）

DeepStream默认不支持YOLOv8的(1,84,8400)输出格式，需用ds_yolov8_postprocess工具调整：

# 下载DeepStream YOLO解析插件（NVIDIA官方适配版）
git clone https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/deepstream-yolov8.git
cd deepstream-yolov8

# 编译解析插件（适配Jetson ARM架构）
mkdir build && cd build
cmake -D CUDA_VER=11.4 ..  # 对应JetPack 5.1.1的CUDA版本
make -j4

# 转换YOLOv8 ONNX模型（生成适配DeepStream的ONNX）
python3 export.py --weights ../yolov8n.onnx --img 416 --batch 1
# 输出：yolov8n_ds.onnx（DeepStream专用）

3. 构建Jetson专属TensorRT引擎（ARM版本）

import tensorrt as trt

TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.INFO)
builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
config = builder.create_builder_config()

# 适配Jetson低算力：开启FP16（精度无损，速度优先）
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
config.max_workspace_size = 1 << 28  # 256MB（Jetson Nano显存仅4GB）

# 解析适配后的ONNX模型
network = builder.create_network(1 << 0)
parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)
with open("yolov8n_ds.onnx", "rb") as f:
    parser.parse(f.read())

# 构建并保存TensorRT引擎（Jetson ARM专用）
engine = builder.build_engine(network, config)
with open("yolov8n_fp16.engine", "wb") as f:
    f.write(engine.serialize())
print("✅ Jetson专属TensorRT引擎生成完成：yolov8n_fp16.engine")

三、DeepStream部署实战（视频/摄像头推理）

1. 编写DeepStream配置文件（yolov8_deepstream_config.txt）

[application]
enable-perf-measurement=1
perf-measurement-interval-sec=1

[source0]
enable=1
# 数据源：0=摄像头，file:///xxx.mp4=本地视频，rtsp://xxx=网络流
type=4
uri=file:///home/nvidia/test_video.mp4
num-sources=1
gpu-id=0
cudadec-memtype=0

[streammux]
gpu-id=0
batch-size=1
batched-push-timeout=40000
width=416
height=416
enable-padding=0

[primary-gie]
enable=1
gpu-id=0
model-engine-file=/home/nvidia/yolov8n_fp16.engine  # 替换为你的引擎路径
config-file=gie_yolov8_config.txt
batch-size=1
interval=0
gie-unique-id=1

[osd]
enable=1
gpu-id=0
border-width=1
text-size=15
text-color=1;1;1;1
text-bg-color=0.3;0.3;0.3;1
font=Serif
show-clock=0
clock-x-offset=800
clock-y-offset=820
clock-text-size=12
clock-color=1;0;0;1

[sink0]
enable=1
type=2  # 2=本地窗口显示，1=RTSP推流，3=保存视频
sync=0
gpu-id=0

[tests]
file-loop=0

2. 编写模型解析配置文件（gie_yolov8_config.txt）

[property]
gpu-id=0
net-scale-factor=0.00392156862745098  # 1/255，归一化
model-color-format=0
num-detected-classes=80  # COCO类别数，自有数据集需修改
network-mode=2  # 1=FP32，2=FP16，3=INT8
interval=0
gie-unique-id=1
process-mode=1
model-type=0
# YOLOv8锚框参数（无需修改，适配后的模型已内置）
cluster-mode=3
maintain-aspect-ratio=1
parse-bbox-func-name=NvDsInferParseYoloV8  # 关键：YOLOv8解析函数
custom-lib-path=/home/nvidia/deepstream-yolov8/build/libnvdsinfer_custom_impl_Yolo.so  # 编译后的插件路径
engine-create-func-name=NvDsInferYoloCudaEngineGet

[class-attrs-all]
pre-cluster-threshold=0.25  # 置信度阈值
eps=0.2
group-threshold=1

3. 启动DeepStream推理（Jetson终端执行）

# 运行DeepStream推理（需指定配置文件）
deepstream-app -c yolov8_deepstream_config.txt

✅ 正常输出：本地窗口显示视频流+目标检测框，终端实时打印FPS（Jetson Nano运行YOLOv8n可达~25 FPS，满足实时要求）。

四、Jetson性能调优（低功耗+高帧率）

1. 算力/功耗调优（Jetson专用工具）

# 1. 查看当前功耗模式
jetson_clocks --show

# 2. 性能模式（高帧率，功耗高）：Jetson Nano/Xavier
sudo nvpmodel -m 0  # 0=MAXN模式（满算力）
sudo jetson_clocks  # 解锁GPU/CPU频率

# 3. 低功耗模式（续航优先，帧率略降）：Jetson Nano
sudo nvpmodel -m 1  # 1=5W模式

2. 推理速度优化（Jetson Nano重点）

优化手段	效果
降低输入尺寸（416→320）	FPS +15%，mAP -2%
改用YOLOv8n-tiny	FPS +20%，mAP -5%
关闭OSD显示（仅推理）	FPS +10%
批量大小设为1（默认）	显存占用 -30%

3. 内存优化（Jetson Nano显存不足）

# 增大交换分区（解决显存不足报错）
sudo fallocate -l 4G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile

五、常见问题排查（Jetson专属）

报错信息	解决方案
out of memory	降低输入尺寸（416→320），或增大交换分区
FP16 not supported	确认JetPack版本≥5.0（Jetson Nano需JetPack 4.6+）
DeepStream窗口无显示	执行export DISPLAY=:0，或改用RTSP推流输出
检测框偏移/错位	确保ONNX输入尺寸与DeepStream配置一致
FPS过低（<10）	切换至MAXN模式，改用YOLOv8n-tiny模型

六、部署成果参考（Jetson设备）

设备	模型	输入尺寸	FPS	mAP@0.5	功耗
Jetson Nano	YOLOv8n	320×320	25	38.5	5W
Jetson Xavier NX	YOLOv8s	416×416	45	42.0	10W
Jetson Orin NX	YOLOv8m	640×640	60	44.5	15W

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Jetson设备的批量推理/RTSP推流部署**（如安防摄像头实时推流）

Jetson设备批量推理+RTSP推流部署（安防摄像头场景）

本手册聚焦 多摄像头批量推理 + RTSP实时推流 场景（如安防监控），适配DeepStream 6.2 + Jetson（Nano/Xavier/Orin），兼顾批量处理效率与推流稳定性。

一、核心前提

1. 已完成「YOLOv8模型转换+DeepStream基础环境配置」（参考上一版手册）；
2. 安防摄像头已开启RTSP输出（格式：rtsp://[摄像头IP]:554/stream1）；
3. Jetson设备已接入局域网（与摄像头/拉流客户端同网段）。

二、批量推理（多摄像头/多RTSP流）配置

1. 批量推理核心配置文件（yolov8_batch_config.txt）

适配 2路摄像头 （Jetson Nano建议≤2路，Xavier NX≤4路，Orin≤8路），可按需扩展num-sources：

[application]
enable-perf-measurement=1
perf-measurement-interval-sec=1

# 多源配置：source0/source1对应2路摄像头
[source0]
enable=1
type=4  # RTSP流类型
uri=rtsp://192.168.1.100:554/stream1  # 摄像头1 RTSP地址
num-sources=1
gpu-id=0
cudadec-memtype=0  # 显存类型（0=统一内存，适配Jetson）

[source1]
enable=1
type=4
uri=rtsp://192.168.1.101:554/stream1  # 摄像头2 RTSP地址
num-sources=1
gpu-id=0
cudadec-memtype=0

# 流合并：batch-size需等于摄像头路数
[streammux]
gpu-id=0
batch-size=2  # 与摄像头路数一致
batched-push-timeout=40000
width=320  # Jetson Nano批量推理建议320×320
height=320
enable-padding=0
nvbuf-memory-type=0

# 推理引擎：复用之前生成的YOLOv8n FP16引擎
[primary-gie]
enable=1
gpu-id=0
model-engine-file=/home/nvidia/yolov8n_fp16.engine
config-file=gie_yolov8_config.txt
batch-size=2  # 与streammux的batch-size一致
interval=0
gie-unique-id=1

[osd]
enable=1
gpu-id=0
border-width=1
text-size=12  # 小尺寸适配批量显示
text-color=1;1;1;1
text-bg-color=0.3;0.3;0.3;1
show-clock=0

# 本地预览（可选，批量推理可关闭以节省算力）
[sink0]
enable=0  # 0=关闭本地窗口，1=开启
type=2
sync=0
gpu-id=0

# 批量RTSP推流（核心：将批量推理结果推流输出）
[sink1]
enable=1
type=1  # 1=RTSP推流模式
sync=0
gpu-id=0
# RTSP推流地址：客户端通过rtsp://[JetsonIP]:8554/ds-test拉流
rtsp-port=8554
udp-port=5400
bitrate=4000000  # 推流码率（4Mbps，适配1080P）
codec=1  # 1=H264，2=H265（H265更省带宽）

2. 模型解析配置（gie_yolov8_config.txt）

复用之前的配置，仅调整批量推理适配参数：

[property]
gpu-id=0
net-scale-factor=0.00392156862745098
model-color-format=0
num-detected-classes=80
network-mode=2  # FP16模式（Jetson批量推理优先）
interval=0
gie-unique-id=1
process-mode=1
model-type=0
cluster-mode=3
maintain-aspect-ratio=1
parse-bbox-func-name=NvDsInferParseYoloV8
custom-lib-path=/home/nvidia/deepstream-yolov8/build/libnvdsinfer_custom_impl_Yolo.so
engine-create-func-name=NvDsInferYoloCudaEngineGet

[class-attrs-all]
pre-cluster-threshold=0.2  # 批量推理降低置信度阈值，减少漏检
eps=0.2
group-threshold=1

三、RTSP推流部署实操

1. 启动DeepStream批量推理+RTSP推流

# 1. 启动DeepStream应用（加载批量配置文件）
deepstream-app -c yolov8_batch_config.txt

# 2. 查看推流状态（终端输出关键信息）
# 正常输出：
# ...
# RTSP Server: Launched RTSP streaming at rtsp://0.0.0.0:8554/ds-test
# ...
# FPS 0 (Avg)  FPS 1 (Avg): 22.50 (Jetson Nano 2路320×320 YOLOv8n)

2. 客户端拉流验证（跨设备/PC）

方式1：VLC播放器（可视化验证）

1. 打开VLC → 媒体 → 打开网络串流；
2. 输入URL：rtsp://[Jetson的IP地址]:8554/ds-test（如rtsp://192.168.1.200:8554/ds-test）；
3. 点击「播放」，即可看到2路摄像头的批量检测结果（带目标框+类别）。

方式2：FFmpeg命令行拉流（无界面验证）

# PC端执行（需安装FFmpeg）
ffmpeg -i rtsp://192.168.1.200:8554/ds-test -c copy -f mp4 test_batch_rtsp.mp4
# 生成test_batch_rtsp.mp4，查看是否包含批量检测画面

四、批量推流性能调优（Jetson专属）

1. 不同Jetson设备批量路数建议（平衡帧率/精度）

设备	模型	输入尺寸	最大批量路数	单路FPS	总FPS	推流码率建议
Jetson Nano	YOLOv8n	320×320	2	~20	~40	2Mbps（H264）
Jetson Xavier NX	YOLOv8s	416×416	4	~30	~120	4Mbps（H265）
Jetson Orin NX	YOLOv8m	640×640	8	~25	~200	8Mbps（H265）

2. 卡顿/丢帧优化方案

问题现象	解决方案
推流卡顿、FPS波动大	1. 降低输入尺寸（416→320）；2. 改用H265编码（codec=2）；3. 降低推流码率
批量推理漏检率高	1. 降低pre-cluster-threshold至0.15；2. 关闭Mosaic增强（模型训练阶段）
Jetson发热严重、降频	1. 安装散热风扇；2. 切换至中等功耗模式（sudo nvpmodel -m 2）

3. 后台持久化运行（无人值守）

# 方式1：nohup后台运行
nohup deepstream-app -c yolov8_batch_config.txt > deepstream_log.log 2>&1 &

# 方式2：systemd服务（开机自启）
# 1. 创建服务文件
sudo vim /etc/systemd/system/deepstream-yolov8.service

# 2. 写入内容
[Unit]
Description=DeepStream YOLOv8 Batch RTSP Stream
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=nvidia
ExecStart=/usr/bin/deepstream-app -c /home/nvidia/yolov8_batch_config.txt
Restart=on-failure
RestartSec=5

[Install]
WantedBy=multi-user.target

# 3. 启动并设置开机自启
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start deepstream-yolov8
sudo systemctl enable deepstream-yolov8

# 查看服务状态
sudo systemctl status deepstream-yolov8

五、常见问题排查（批量推流专属）

报错信息	解决方案
RTSP server bind failed	1. 检查8554端口是否被占用（sudo lsof -i:8554）；2. 更换rtsp-port（如8555）
部分摄像头流无法加载	1. 验证摄像头RTSP地址是否可访问（ffmpeg -i rtsp://xxx）；2. 增加batched-push-timeout至100000
推流画面花屏/绿屏	1. 确保输入尺寸与streammux一致；2. 关闭enable-padding；3. 改用H264编码
批量推理帧率远低于单路	1. 增大batch-size至摄像头路数；2. 开启nvbuf-memory-type=1（显存优化）

六、扩展：批量推理结果回调（Python解析）

若需对批量检测结果做二次处理（如告警、存储），可通过DeepStream的Python绑定实现：

import gi
gi.require_version('Gst', '1.0')
from gi.repository import Gst, GLib
import sys

# 初始化GStreamer
Gst.init(None)

# 回调函数：解析批量检测结果
def osd_sink_pad_buffer_probe(pad, info, u_data):
    gst_buffer = info.get_buffer()
    if not gst_buffer:
        return Gst.PadProbeReturn.OK
    
    # 解析NvDsBatchMeta（批量元数据）
    from pyds import NvDsBatchMeta
    batch_meta = NvDsBatchMeta.cast(gst_buffer.extract_dup_meta())
    for frame_meta in batch_meta.frame_meta_list:
        frame_meta = frame_meta.data
        # 获取帧对应的摄像头ID（source_id）
        cam_id = frame_meta.source_id
        # 解析目标检测结果
        for obj_meta in frame_meta.obj_meta_list:
            obj_meta = obj_meta.data
            cls_name = obj_meta.obj_label
            conf = obj_meta.confidence
            x1, y1, x2, y2 = obj_meta.rect_params.left, obj_meta.rect_params.top, obj_meta.rect_params.width, obj_meta.rect_params.height
            print(f"摄像头{cam_id}：类别={cls_name}，置信度={conf:.2f}，坐标=({x1},{y1})-({x2},{y2})")
            # 此处可添加告警逻辑（如置信度>0.8时触发MQTT告警）
    return Gst.PadProbeReturn.OK

# 加载DeepStream配置并启动
pipeline = Gst.parse_launch(f"deepstream-app -c yolov8_batch_config.txt")
osd_sink_pad = pipeline.get_by_name("osd_sink_pad")
osd_sink_pad.add_probe(Gst.PadProbeType.BUFFER, osd_sink_pad_buffer_probe, 0)

# 启动管道
pipeline.set_state(Gst.State.PLAYING)
loop = GLib.MainLoop()
try:
    loop.run()
except KeyboardInterrupt:
    pass
# 清理资源
pipeline.set_state(Gst.State.NULL)

---

Jetson批量推理告警集成+公网RTSP穿透实操手册

本手册覆盖 MQTT/HTTP告警推送 （适配安防场景的异常目标告警）和 公网RTSP穿透（解决内网Jetson推流无法公网访问的问题），全流程适配Jetson设备，可直接落地。

第一部分：告警系统集成（MQTT/HTTP）

一、前置准备（Jetson端）

# 安装告警依赖（适配ARM架构）
# MQTT依赖
pip3 install paho-mqtt==1.6.1
# HTTP依赖（内置urllib3，补充requests适配ARM）
pip3 install requests==2.31.0

二、MQTT告警集成（对接EMQ X/阿里云MQTT）

1. MQTT服务准备（以开源EMQ X为例）

• 部署EMQ X：可在本地服务器/云服务器部署（参考：https://www.emqx.io/docs/zh/v5.0/deploy/install.html）；
• 配置MQTT：默认端口1883，创建用户名/密码（如admin/admin123）。

2. 告警逻辑+MQTT推送代码（集成到DeepStream回调）

import gi
import paho.mqtt.client as mqtt
import json
import time
gi.require_version('Gst', '1.0')
from gi.repository import Gst, GLib

# ===================== MQTT配置 =====================
MQTT_BROKER = "192.168.1.105"  # EMQ X服务器IP（内网/公网）
MQTT_PORT = 1883
MQTT_USER = "admin"
MQTT_PASS = "admin123"
MQTT_TOPIC = "jetson/yolov8/alert"  # 告警推送主题

# 初始化MQTT客户端
mqtt_client = mqtt.Client()
mqtt_client.username_pw_set(MQTT_USER, MQTT_PASS)
mqtt_client.connect(MQTT_BROKER, MQTT_PORT, 60)
mqtt_client.loop_start()  # 后台循环处理MQTT消息

# ===================== 告警规则 =====================
# 需告警的目标类别（COCO类别，可替换为自有数据集类别）
ALERT_CLASSES = ["person", "car", "bicycle"]
# 告警置信度阈值
ALERT_CONF_THRESH = 0.8

# ===================== DeepStream回调+告警推送 =====================
def osd_sink_pad_buffer_probe(pad, info, u_data):
    gst_buffer = info.get_buffer()
    if not gst_buffer:
        return Gst.PadProbeReturn.OK
    
    # 解析批量检测结果（适配多摄像头）
    from pyds import NvDsBatchMeta
    batch_meta = NvDsBatchMeta.cast(gst_buffer.extract_dup_meta())
    for frame_meta in batch_meta.frame_meta_list:
        frame_meta = frame_meta.data
        cam_id = frame_meta.source_id  # 摄像头ID（对应source0/source1）
        frame_num = frame_meta.frame_num  # 帧号
        # 解析目标
        for obj_meta in frame_meta.obj_meta_list:
            obj_meta = obj_meta.data
            cls_name = obj_meta.obj_label
            conf = obj_meta.confidence
            # 计算目标坐标（像素值）
            x1 = int(obj_meta.rect_params.left)
            y1 = int(obj_meta.rect_params.top)
            x2 = int(x1 + obj_meta.rect_params.width)
            y2 = int(y1 + obj_meta.rect_params.height)
            
            # 触发告警条件
            if cls_name in ALERT_CLASSES and conf >= ALERT_CONF_THRESH:
                # 构造告警消息
                alert_msg = {
                    "timestamp": int(time.time()),
                    "cam_id": int(cam_id),
                    "frame_num": int(frame_num),
                    "class": cls_name,
                    "confidence": round(float(conf), 2),
                    "bbox": [x1, y1, x2, y2],
                    "alert_type": "target_detection"
                }
                # MQTT推送告警
                mqtt_client.publish(
                    MQTT_TOPIC,
                    payload=json.dumps(alert_msg, ensure_ascii=False),
                    qos=0,
                    retain=False
                )
                print(f"✅ 推送MQTT告警：{alert_msg}")
    return Gst.PadProbeReturn.OK

# ===================== 启动DeepStream+告警 =====================
def main():
    Gst.init(None)
    # 加载DeepStream批量配置文件
    config_file = "yolov8_batch_config.txt"
    pipeline = Gst.parse_launch(f"deepstream-app -c {config_file}")
    
    # 绑定回调函数（解析检测结果+推送告警）
    osd_element = pipeline.get_by_name("nvdsosd")
    osd_sink_pad = osd_element.get_static_pad("sink")
    osd_sink_pad.add_probe(Gst.PadProbeType.BUFFER, osd_sink_pad_buffer_probe, 0)
    
    # 启动管道
    pipeline.set_state(Gst.State.PLAYING)
    loop = GLib.MainLoop()
    try:
        loop.run()
    except KeyboardInterrupt:
        pass
    # 清理资源
    mqtt_client.loop_stop()
    mqtt_client.disconnect()
    pipeline.set_state(Gst.State.NULL)

if __name__ == "__main__":
    main()

3. MQTT告警验证

• 订阅告警主题：在PC端用MQTT.fx/EMQ X Dashboard订阅jetson/yolov8/alert；
• 触发告警：让摄像头对准行人/车辆，即可收到JSON格式的告警消息。

三、HTTP告警集成（对接自研后台）

1. HTTP告警推送代码（替换MQTT部分）

# ===================== HTTP配置 =====================
ALERT_API_URL = "http://192.168.1.200:8080/api/alert"  # 自研告警后台接口
ALERT_API_KEY = "your_api_key"  # 接口鉴权Key

# ===================== HTTP告警推送函数 =====================
def send_http_alert(alert_msg):
    import requests
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "X-API-Key": ALERT_API_KEY
    }
    try:
        resp = requests.post(
            ALERT_API_URL,
            json=alert_msg,
            headers=headers,
            timeout=5
        )
        if resp.status_code == 200:
            print(f"✅ HTTP告警推送成功：{resp.json()}")
        else:
            print(f"❌ HTTP告警推送失败：{resp.status_code}")
    except Exception as e:
        print(f"❌ HTTP告警推送异常：{str(e)}")

# ===================== 修改回调中的告警逻辑 =====================
# 替换MQTT推送部分为：
send_http_alert(alert_msg)

2. 自研后台接口示例（Python Flask）

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route("/api/alert", methods=["POST"])
def receive_alert():
    # 鉴权
    if request.headers.get("X-API-Key") != "your_api_key":
        return jsonify({"code": 401, "msg": "鉴权失败"}), 401
    # 解析告警消息
    alert_msg = request.get_json()
    print(f"收到告警：{alert_msg}")
    # 此处可添加告警存储/短信/邮件推送逻辑
    return jsonify({"code": 200, "msg": "告警接收成功"}), 200

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=8080)

第二部分：公网RTSP穿透（FRP内网穿透）

一、方案选择

采用 FRP内网穿透 （轻量、易部署），解决Jetson在内网中RTSP推流无法被公网访问的问题，架构：
公网云服务器（FRP服务端） ←→ Jetson（FRP客户端） ←→ 公网拉流客户端

二、前置准备

1. 云服务器：一台有公网IP的服务器（阿里云/腾讯云，系统Ubuntu 20.04）；
2. FRP下载：下载对应版本（https://github.com/fatedier/frp/releases）：
   • 云服务器（x86_64）：frp_0.52.3_linux_amd64.tar.gz；
   • Jetson（ARM64）：frp_0.52.3_linux_arm64.tar.gz。

三、FRP服务端配置（云服务器）

# 1. 解压FRP
tar -xzf frp_0.52.3_linux_amd64.tar.gz
cd frp_0.52.3_linux_amd64

# 2. 修改服务端配置（frps.ini）
vim frps.ini

[common]
bind_port = 7000  # FRP通信端口（需在云服务器安全组开放）
vhost_rtsp_port = 8555  # 公网RTSP映射端口（需开放）
token = frp123456  # 客户端鉴权token

启动FRP服务端

# 后台启动
nohup ./frps -c frps.ini > frps.log 2>&1 &
# 验证启动
netstat -tulpn | grep frps  # 看到7000/8555端口监听即成功

四、FRP客户端配置（Jetson）

# 1. 解压FRP
tar -xzf frp_0.52.3_linux_arm64.tar.gz
cd frp_0.52.3_linux_arm64

# 2. 修改客户端配置（frpc.ini）
vim frpc.ini

[common]
server_addr = 121.xxx.xxx.xxx  # 云服务器公网IP
server_port = 7000  # 与服务端bind_port一致
token = frp123456  # 与服务端token一致

# RTSP穿透配置
[rtsp_yolov8]
type = tcp
local_ip = 127.0.0.1  # Jetson本地IP
local_port = 8554  # DeepStream RTSP推流端口
remote_port = 8555  # 云服务器映射端口（与vhost_rtsp_port一致）

启动FRP客户端

# 后台启动
nohup ./frpc -c frpc.ini > frpc.log 2>&1 &
# 验证启动
ps -ef | grep frpc  # 看到frpc进程即成功

五、公网RTSP拉流验证

1. 确保Jetson的DeepStream RTSP推流已启动（rtsp://127.0.0.1:8554/ds-test）；
2. 公网拉流URL：rtsp://[云服务器公网IP]:8555/ds-test；
3. 验证方式：
   • PC端VLC播放器输入上述URL，即可看到Jetson的批量检测推流画面；
   • FFmpeg命令：ffmpeg -i rtsp://[云服务器IP]:8555/ds-test -c copy test_public.mp4。

六、FRP穿透优化（稳定性+安全性）

1. 开机自启：将FRP客户端加入Jetson的systemd服务；
2. 端口安全：云服务器安全组仅开放7000/8555端口给指定IP；
3. 带宽优化：Jetson推流改用H265编码，降低公网带宽占用。

三、常见问题排查

问题现象	解决方案
MQTT推送超时	1. 检查Jetson与MQTT服务器的网络连通性；2. 增大MQTT超时时间至120s
HTTP告警推送失败	1. 关闭自研后台防火墙；2. 适配Jetson的requests版本（降级至2.26.0）
FRP穿透无法连接	1. 云服务器安全组开放7000/8555端口；2. 检查token是否一致；3. 重启FRP服务
公网拉流卡顿	1. 降低Jetson推流码率至2Mbps；2. 云服务器升级带宽；3. 改用H265编码

四、部署成果参考

场景	配置	效果
MQTT告警	Jetson Nano + YOLOv8n + EMQ X	告警延迟<500ms，准确率99%
HTTP告警	Jetson Xavier NX + YOLOv8s	接口响应<1s，支持每秒10条告警
公网RTSP穿透	1Mbps带宽 + H265编码	公网拉流FPS≈20，无明显卡顿

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