私は複数のIPカメラストリーム（rtsp）を読み取り、それに対してリアルタイムで異なる機械学習アルゴリズムを実行するアプリケーションを構築しています。各カメラストリームについて、
- 私は ffmpeg プロセスを起動し、rtsp ストリームを継続的にフレームに分割して画像 (JPEG) として保存します。ストリームは H.264 エンコードを使用します。出力として 1 秒ごとに 1 フレームを取得しています。
- モデルに対応するメッセージ キューには、ファイルの場所を含むメッセージが与えられます。
- モデルはファイルを拾い上げて推論を続けます
私が直面している問題は、ffmpeg デコード プロセスによる CPU 使用率です。フレームの損失なしでリアルタイム推論を行うには、カメラ ストリーム 2 つごとにコアを 1 つ追加してサーバーを強化する必要があります。ffmpeg で不足している最適化はありますか?
私はUbuntu 18.04 OSでIntel Xeon Goldプロセッサを使用しています