DeepStream插件启动出错问题

本文深入探讨了在NVIDIA DeepStream框架下使用GStreamer进行视频识别应用开发时遇到的常见问题及解决策略,包括插件创建失败、依赖库缺失等,适合于有GStreamer基础的开发者。

     NVIDIA DeepStream是基于GStreamer框架开发的,增加了一些适应视频识别推理跟踪方面的自己定制的扩展以及内置了提供了YOLO和Faster-RCNN的实现而已,需要简单看一下DeepStream的文档https://docs.nvidia.com/metropolis/deepstream/dev-guide/index.html (说实话那些文档写得真的很不咋样,超简单,很多都没说清楚的,没有GStreamer的基础估计理解也费劲,尤其API文档更是估计使用的doxygen机械式地从代码中抽取注释生成的,而那些注释基本上是说了等于没说,应付式的注释你懂的)再琢磨一下附带的samples示例代码,能懵懂上手,但如果之前做过GStreamer上的视频播放软件方面的开发或维护,对掌握DeepStream上的开发应该是驾轻就熟的。

       本人前些年因当时公司的视频播放软件就是在GStreamer上开发的,在GStreamer上干过三四年,虽然出来后忘得差不多了,现在重新捡起来还是挺快,起码之前自己写的ppt和一些问题记录以及GStreamer的源码分析记录都还在,没想到现在又有了用处,要是没有前些年的经验积累,遇到问题恐怕会很懵,GStreamer的异常报错机制设计和某些代码写得实在是很烂,报错基本上都是一眼根本看不出哪里出了问题的, 加上GStreamer是使用的glib开发的,glib说白了就是在C上面用struct和宏定义为基础强行模拟出面向对象的编程,很怪异但有些人喜爱的搞法,我倒感觉这种搞法实在是得不偿失,还不如直接用C++写呢,C和C++代码以及编译器在嵌入式环境里基本上都是支持的,性能上也差别不大,占用资源嘛,现在的硬件一般都比较充裕了,早已不是那个内存只有几M的年代了。GStreamer的优点就是plugin机制,扩展自己的代码且不影响已有的框架代码比较容易,其他我觉得乏善可陈,但是Deepstream在GStreamer上开发的

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