MAI/README_docker.md

Docker Runtime

Что собирается

Один GPU-образ для fpv_tracker_optimized с уже встроенными:

• torch + torchvision для CUDA 12.8
• ultralytics
• opencv
• pymavlink
• pyserial
• моделью best.pt
• локальным bytetrack_min_aggressive.py

После сборки контейнер может запускаться без интернета.

Сборка

docker compose build

Запуск

docker compose up

Основные env-переменные

• FPV_SOURCE Примеры: "0", "rtsp://192.168.1.10:8554/live", "udp://@0.0.0.0:5600", "/data/input/test.mp4"
• FPV_MODEL_PATH
• FPV_SHOW_OUTPUT
• FPV_SAVE_INFER_VIDEO
• FPV_OUT_VIDEO_PATH
• FPV_GUIDANCE_EXPORT_ENABLE
• FPV_GUIDANCE_EXPORT_PATH
• FPV_AUTOPILOT_ENABLE
• FPV_AUTOPILOT_BACKEND Значения: json, mavlink, msp, proto_udp

Испытательный UDP-протокол

Включение:

FPV_AUTOPILOT_BACKEND: "proto_udp"
FPV_PROTO_UDP_ENABLE: "1"
FPV_PROTO_UDP_HOST: "192.168.1.50"
FPV_PROTO_UDP_PORT: "5005"

Пакет отправляется в формате little-endian:

<BBBhhbbB
descriptor
object_id
target_state
offset_y_px
offset_x_px
offset_y_pct
offset_x_pct
bbox_area_pct

target_state:

• 0 — цели нет
• 1 — цель есть и идет по детекции
• 3 — детекция пропала, работает трекинг/удержание

Важные замечания

• Для GPU нужен установленный NVIDIA Container Toolkit на хосте.
• На Linux USB-камера обычно пробрасывается как /dev/video0.
• На Windows Docker Desktop прямой доступ Linux-контейнера к обычной webcam часто недоступен. В этом случае лучше использовать RTSP, UDP или внешний capture-источник, который виден контейнеру как сеть.
• SHOW_OUTPUT=1 внутри headless-контейнера обычно не нужен. По умолчанию он выключен.