Описание продукта

Цель

Лабораторная фаза — контролируемая среда разработки для vision, telemetry и video-session software. Её должно быть легко собрать, легко диагностировать через SSH/GStreamer/OpenCV, и она должна быть достаточно мощной, чтобы улучшать качество модели без ранней аппаратной оптимизации.

В этой фазе нужно проверить:

захват USB-camera в Linux;
поведение bee detector и tracker на записанных и live clips;
direction-aware counting через настроенные entrance regions;
загрузку телеметрии в Gratheon;
start/stop on-demand video sessions через gate-video-stream;
local buffering и retry behavior при нестабильной сети;
baseline data для будущих cost-down и solar решений.

Functionality

Локально запускает entrance-observer на Jetson Orin Nano Super Developer Kit.
Захватывает видео с USB UVC camera с ручным varifocal lens.
Обрабатывает benchmark profiles, например 640x480@30 FPS и 1280x720@15 FPS.
Производит movement buckets: bees in, bees out, unknown direction, confidence, FPS и device health.
Загружает telemetry continuously или короткими batches.
Запускает live video только после запроса web-app к gate-video-stream.
Хранит selected clips локально для debugging и model improvement.

Лабораторная архитектура

flowchart LR
  scene[Сцена, похожая на леток, или test video] --> camera[USB UVC camera]
  camera --> jetson[Jetson Orin Nano]
  jetson --> capture[Capture pipeline]
  capture --> infer[Detector and tracker]
  infer --> count[Crossing/count logic]
  count --> telemetry[telemetry-api]
  jetson --> buffer[Local clip buffer]
  web[web-app] --> graphql[graphql-router]
  graphql --> gate[gate-video-stream]
  gate --> control[Device control command]
  control --> jetson
  jetson -->|publish while session is active| gate
  gate --> player[web-app live player]
  buffer -->|optional selected clips| gate

Component assessment

Подсистема	Текущий компонент	Лабораторная оценка	Главный риск	Альтернатива для оценки позже
Edge compute	NVIDIA Jetson Orin Nano Super Developer Kit, 8 GB	Лучший reference для model iteration, TensorRT, CUDA, Docker и debugging.	Высокие power/cost могут скрыть production constraints; Orin Nano не лучший video-encoding platform, потому что lacks NVENC.	Raspberry Pi 5 + Hailo AI HAT+ 26 TOPS; RK3588 как media-heavy alternative.
Camera	MOKOSE 4K USB UVC camera	Хороша для lab: UVC работает с Linux tools и быстро меняется.	Generic USB camera может иметь нестабильную exposure, rolling-shutter artifacts и bulky cabling.	CSI/MIPI camera или IP/smart camera with onboard H.265.
Lens	Manual varifocal CS/C lens	Полезен пока неизвестен required field of view.	Focus/zoom может сбиться; длинный focal length может быть слишком узким.	Fixed-focus locked lens после измерений geometry.
Storage	250 GB NVMe SSD	Хорош для OS, Docker images, logs, clip buffers, test datasets.	Большой storage может маскировать плохую upload policy.	Smaller industrial microSD/eMMC или industrial NVMe для video-heavy SKU.
Network	M.2 WiFi module and antennas	Хорош для bench и indoor apiary WiFi tests.	На пасеках слабый WiFi, важна antenna placement.	Ethernet/PoE для fixed pilot sites; LTE router/gateway для remote sites.
Mechanical	2020 aluminium extrusion, acrylic sheets, camera mount	Быстро менять fixture и camera alignment.	Не weatherproof, не UV/condensation optimized, не repeatable field installation.	IP65/IP67 enclosure, sealed optical window, sun shield, drain path, fixed bracket.
Display	7 inch HDMI touchscreen	Полезен при первичной настройке.	Добавляет cost, power, openings и breakage risk.	Удалить из field builds; использовать web setup, SSH, logs или service laptop.

Почему Jetson остаётся в Phase 1

Jetson Orin Nano не обязательно финальный ответ, но это правильный reference board для ранней model work:

Ultralytics/PyTorch workflows можно запускать до conversion на маленький accelerator.
TensorRT даёт realistic high-performance edge baseline.
Docker и JetPack дают familiar deployment target.
GPU headroom позволяет одновременно тестировать detector, tracker, overlays, telemetry и local preview.

При этом лабораторная фаза обязана записывать power и FPS. Без measured FPS/W и count accuracy/W выбор будущего hardware будет маркетинговым, а не продуктовым решением.

Lab benchmark plan

Benchmark	How to run	Why it matters	Exit target
Detector + tracker FPS	Один и тот же labelled clip set, overlays off, telemetry on.	Generic TOPS не включает tracking/counting overhead.	Stable 15 FPS at 720p или 30 FPS at 640x480 на Jetson reference.
Count accuracy	Сравнить `bees_in`/`bees_out` с manually labelled clips.	Product value — count quality, не raw model FPS.	Direction error и false counts задокументированы по клипам.
FPS/W	Измерить wall power при обработке fixed clips.	Solar sizing зависит от watts.	Baseline exists before cost-down hardware.
Video session behavior	Start/stop live sessions через `gate-video-stream`.	Live view не должен требовать direct LAN access to Jetson.	Device returns to telemetry-only after session expiry.
Clip policy	Прогнать movement/no-movement video.	Предотвращает storage/bandwidth waste.	No permanent upload when nobody watches and no event is selected.
Thermal stability	4-8 часов в enclosure-like location.	Outdoor pilot будет теплее стола.	No thermal throttling changing count output.

Software and API boundaries

Компонент	Ответственность в lab
`entrance-observer`	Capture frames, detector/tracker, aggregate metrics, buffer clips, publish live media only during session.
`telemetry-api`	Приём movement telemetry и health metrics от device API.
`gate-video-stream`	Stored clips и live session control; отдаёт playback/publisher endpoints вместо прямого доступа к устройству.
`graphql-router`	User-facing GraphQL requests from `web-app`.
`web-app`	Start/stop live sessions, movement charts and clips.

Recommended lab operating modes

Mode	Camera	AI	Video upload	Use
Model debug	On	Full	Optional local clips	Improve detector/tracker quality.
Telemetry demo	On	Full	Off unless event selected	Show bee traffic charts without wasting storage.
Live session test	On	Full	Publish only while viewed	Validate `gate-video-stream` control path.
Dataset capture	On	Optional	Store local clips	Build labelled training/evaluation set.
Night/off-hours	Off or scheduled	Off	Off	Validate sleep and restart behavior.

Exit criteria

Camera capture повторяется после reboot.
entrance-observer обрабатывает fixed test set и выдаёт reproducible count metrics.
Telemetry reaches Gratheon with stable device and hive identity.
On-demand live viewing controlled through gate-video-stream, not direct browser-to-Jetson URL.
Есть хотя бы один labelled benchmark set для сравнения Jetson, Hailo, RK3588 и future smart-camera options.
Power, FPS, temperature и bandwidth recorded for current prototype.

Bill of materials

Подробный список деталей находится в Phase 1 - Lab BOM. Core parts: Jetson Orin Nano, USB UVC camera, varifocal lens, NVMe SSD, WiFi or Ethernet, bench power и temporary camera fixture.