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本文介绍了 deepstream-app 的使用与配置说明。
关于 deepstream 的安装可以参考我之前写的文章《【经验分享】ubuntu 安装 deepstream6.0》、《【经验分享】ubuntu 安装 deepstream5.1》，成功安装后会在 /usr/bin 里生成一些例程可执行程序，如 deepstream-app 就是最基础的一个，这里通过这篇文章介绍一下 deepstream-app 的使用和配置说明。
1、deepstream 架构
deepstream 架构图如下：
deepstream 参考了 GStreamer 来构建，由很多插件构成，如可以看到 VIDEO DECODE视频编解码、TensorRT推理引擎、OpenCV跟踪器、显示渲染插件等。下面罗列一下主要插件：
- Gst-nvstreammux：这是个流汇集的插件，将多个输入流汇集到一批缓冲区；
- Gst-nvdspreprocess：在预先设置的 ROIs 上做预处理；
- Gst-nvinfer：基于 TensorRT 的推理插件，这是最核心的；
- Gst-nvtracker：基于 OpenCV 的跟踪插件，用于目标 ID 的跟踪；
- Gst-nvmultistreamtiler：用于形成二维数组形式视频帧；
- Gst-nvdsosd：这是屏幕显示插件，用于画一些 boxes、检测框等；
- Gst-nvmsgconv 和 Gst-nvmsgbroker：用于将分析的数据传输至云服务器。
2、deepstream-app 配置说明
deepstream-app 是 deepstream SDK 中的一个例程可执行程序，功能也是十分强大，里面的配置也是比较多，这里详细介绍一下。
deepstream-app 的配置被拆成了组的形式进行积木搭建，主要有以下这些组：
每个具体的 groups 中又会有很多的配置参数，其中 Primary GIE and Secondary GIE Group 这个插件就是加载 TensorRT ENG 进行推理用的，这里 NVIDIA 的官方文档讲的十分清楚，可以进行相应的查询，这里就不多说了，传送：https://docs.nvidia.com/metro...
随便看一些实际跑 deepstream-app 的时候 config 里的东西：
可以看到像 application、tiled-display、source、sink... 这些都是可以从上面 NVIDIA 中给出的查询表中查到对应的配置说明的，需要修改的话对应修改一下就行了，这也是 deepstream 的初衷，按功能拆分成小插件，以插件化搭积木形式快速构建深度学习应用，使用者不需要深入理解每个小插件的开发方式。
3、deepstream-app 的使用效果
按如下操作演示一个例程：
cd /opt/nvidia/deepstream/deepstream/samples/configs/deepstream-app
deepstream -c ./source4_1080p_dec_infer-resnet_tracker_sgie_tiled_display_int8.txt
会蹦出一个演示视频来，这里放了个截图，效果还是不错的。
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这里分享和介绍了一下 deepstream-app 的使用和配置说明，希望我的分享能对你的学习有一点帮助。
【公众号传送】
《【模型推理】deepstream-app 介绍》
