👁️‍🗨️ Entrance Observer

Entrance Observer — это edge-компонент компьютерного зрения, который наблюдает за летком улья, распознаёт движение пчёл и отправляет в веб-платформу Gratheon телеметрию пчелиного трафика, а при необходимости — видеодоказательства.

Живой просмотр должен запускаться по запросу из web-app, когда пользователь открывает или начинает смотреть конкретную секцию улья. У web-app нет прямого доступа к edge-устройству, поэтому live-сессии должны запускаться и воспроизводиться через gate-video-stream и graphql-router. Постоянная загрузка видео и S3-воспроизведение остаются опциональными режимами записи, а не стандартным способом смотреть леток в реальном времени. Целевая архитектура описана в On-demand entrance video streaming.

Продуктовый обзор см. в Entrance Observer. Собранные метрики связаны с хранилищем телеметрии ульев и аналитикой временных рядов.

Направление продукта

Entrance Observer должен развиваться через три понятные аппаратные фазы. Документация теперь сгруппирована сначала по фазам, потому что каждой фазе нужны и описание продукта, и отдельный bill of materials:

  1. Фаза 1 — лабораторная валидация — доказать работу камеры, модели, телеметрии и управления live-сессиями на стенде разработчика.
  2. Фаза 2 — полевой MVP — поставить защищённое пилотное устройство на настоящий леток и измерить надёжность, качество подсчёта, энергопотребление и пропускную способность.
  3. Фаза 3 — production kit — превратить проверенный дизайн в повторяемое, поддерживаемое и продаваемое устройство или набор SKU.

Такое разделение помогает быстро отлаживать первую сборку и одновременно показывает путь к законченному продукту Gratheon. Текущая прототипная платформа — NVIDIA Jetson Orin Nano Super Developer Kit с USB UVC-камерой. Jetson локально запускает entrance-observer, чтобы пасеке не нужно было постоянно стримить сырое видео в облако.

Обзор фаз

Фаза Цель Основной пользователь Целевая стоимость Описание продукта BOM
Фаза 1 — лаборатория Быстрый стендовый прототип для камеры, модели, телеметрии и live-сессий Разработчик, ML-инженер, contributor €550-650 с текущим Jetson-стеком Описание продукта Bill of materials
Фаза 2 — Field MVP Защищённое пилотное устройство для одного реального летка Пилотный пчеловод, полевой тестировщик, support-инженер €650-1000+ в зависимости от корпуса, питания и сети Описание продукта Bill of materials
Фаза 3 — Production Повторяемый camera/edge-AI kit или семейство SKU Платящий клиент, реселлер, managed-apiary, support-команда Выбирается по полевым данным Описание продукта Bill of materials

Модель подключения системы

Аппаратную часть нужно описывать как связанные подсистемы, а не как случайный список деталей. Так явно видны границы камеры, питания, сети, сервиса и облака.

flowchart LR
  subgraph Hive[Леток улья]
    entrance[Леток и прилётная доска]
    cameraHead[Камера, объектив, окно, кронштейн]
  end

  subgraph Edge[Edge-устройство]
    capture[Захват видео]
    detector[Детектор и трекер]
    counter[Подсчёт с направлением]
    buffer[Локальный буфер клипов]
    publisher[On-demand media publisher]
    health[Телеметрия здоровья устройства]
  end

  subgraph Cloud[Облако Gratheon]
    telemetry[telemetry-api]
    video[gate-video-stream]
    model[models-gate-tracker]
    graphql[graphql-router]
    mysql[(MySQL)]
    s3[(S3-compatible storage)]
  end

  subgraph UI[Gratheon web-app]
    web[web-app]
    player[Live player]
    charts[Графики трафика]
    archive[Архив клипов]
  end

  entrance --> cameraHead
  cameraHead --> capture
  capture --> detector
  detector --> counter
  counter -->|bee count, direction, confidence, timestamp| telemetry
  health --> telemetry
  buffer -->|опциональные выбранные клипы| video
  web -->|start/stop live session for box| graphql
  graphql --> video
  video -->|session command| publisher
  publisher -->|publish only while viewed| video
  video --> player
  video -->|опциональный cloud inference/reprocessing| model
  video --> mysql
  video --> s3
  telemetry --> mysql
  web -->|query hive, streams, telemetry| graphql
  graphql --> telemetry
  graphql --> video
  web --> charts
  web --> archive

Оценка текущего подхода

Область Текущее состояние Пробел Рекомендуемое изменение
Группировка документации Раньше был один prototype BOM и отдельная страница будущих альтернатив. Читатель должен был угадывать, какие детали относятся к лаборатории, полевому MVP или production. Использовать phase-first структуру: в каждой фазе есть описание продукта и BOM.
Edge compute Текущий reference — Jetson Orin Nano Super Developer Kit. Хорош для итераций модели, но дорогой и энергоёмкий для солнечного customer-unit. Оставить Jetson для Фазы 1 и ранней Фазы 2. До production сравнить Raspberry Pi 5 + Hailo и RK3588.
Камера USB UVC 4K-камера с ручным варифокальным объективом. Удобна для отладки, но это не повторяемая уличная camera head. В лаборатории оставить USB; для поля заморозить FOV и тестировать CSI/MIPI, industrial board cameras или IP/H.265-модули.
Видеопродукт Концептуально есть сохранённые клипы и on-demand live video. Непрерывная загрузка тратит bandwidth, storage, edge CPU и cloud CPU. По умолчанию telemetry-first, live video по запросу, clip storage — выборочно.
Корпус Алюминиевый профиль, акриловые листы, кронштейн и dev-case — прототипные материалы. Не weatherproof, не оптимизировано для UV/конденсата и плохо обслуживается. Для Field MVP перейти к IP65/IP67-корпусу, герметичным вводам, hood/window strategy и фиксированному кронштейну.
Питание Текущий BOM описывает compute/camera, но не измеренную энергию. Solar feasibility нельзя решить без Wh/day, sleep modes и duty cycle модема. Уже в Фазе 1 добавить power meters; в Фазе 2 — PoE/mains pilots; solar — только после измерений.
Сеть WiFi-модуль задокументирован. На пасеках часто слабый WiFi или нет интернета. В Фазе 2 тестировать Ethernet/PoE и WiFi; для Фазы 3 определить LTE/gateway варианты.
Поддержка SSH, jtop, Docker logs и GStreamer полезны разработчикам. Customer support нужен device health без SSH. Загружать health-поля: FPS, camera online, disk free, queue size, temperature, RSSI, app/model version, reset reason.
Стоимость Прототип стоит примерно €550-650 до полевых деталей. Production cost неизвестен и может определяться корпусом, питанием и service parts, а не только compute. Вести BOM по фазам и выбирать production SKU после полевых данных.

Сводка компонентного анализа

Подробный анализ находится в Component analysis and alternatives. Кратко:

Подсистема Текущий выбор Лучшее следующее действие
Compute Jetson Orin Nano Super Developer Kit Оставить как reference, но benchmark Raspberry Pi 5 + Hailo AI HAT+ 26 TOPS и RK3588 на точном bee detector/tracker.
Камера MOKOSE USB UVC camera Оставить для лаборатории. Для поля заморозить FOV и оценить locked camera head с лучшей weather/cable/exposure стратегией.
Объектив Manual varifocal CS/C lens Использовать для поиска FOV, затем заменить или зафиксировать production lens.
Storage Consumer NVMe SSD Хорош для лаборатории. Production должен использовать industrial storage под retention policy.
Видео Edge clips плюс planned live streaming Для сессий использовать gate-video-stream; хранение клипов оставить опциональным. Избегать постоянной загрузки видео.
Корпус 2020 extrusion и acrylic Хорошие fixture-материалы, но не field product. Перейти к IP-rated box и optical hood/window.
Питание Bench power не полностью описан Сразу добавить измерения питания; позже разделить powered/PoE и solar SKU.

Поток данных

  1. Capture — entrance-observer читает кадры с камеры на edge-устройстве.
  2. Infer and track — edge-приложение обнаруживает пчёл возле летка, отслеживает движение через настроенные зоны и вычисляет directional counts.
  3. Aggregate — raw detections превращаются в telemetry buckets: entrances, exits, unknown direction, confidence и health metadata.
  4. Upload metrics — edge-устройство отправляет movement telemetry в telemetry-api через device REST API.
  5. Start live stream on demand — когда пчеловод открывает секцию улья и просит live video, web-app запускает короткую сессию через gate-video-stream. Edge-устройство публикует видео только пока сессия активна.
  6. Record clips when useful — edge app или recorder в gate-video-stream могут сохранять выбранные клипы для playback, debugging и model retraining.
  7. Read in web-app — Gratheon web-app использует graphql-router для user-facing queries и строит time-series charts из telemetry data.
  8. Improve model — выбранные клипы используются для проверки detections, retraining модели и сравнения cloud inference с edge inference.

Ответственность API

Компонент Интерфейс Ответственность
entrance-observer Local camera, REST/control clients Захват кадров, detector/tracker, агрегирование метрик, local buffering и публикация live media только во время сессии.
telemetry-api Device REST API Приём movement telemetry и health metrics от устройств.
gate-video-stream GraphQL/device control/media Stored clips, live session control, media relay, optional recording.
graphql-router User-facing GraphQL boundary Авторизация/маршрутизация запросов web-app к telemetry и video services.
web-app UI Start/stop live sessions, charts, device status, archived clips.

Связанные страницы