⭐ Open source — tout le code est sur GitHub : animal-counter · animal-counter-companion

NVIDIA Jetson Orin Nano · K3s · OC-SORT

Animal Counter

Comptage temps réel d'animaux par caméra fixe — détections YOLO/TensorRT, suivi OC-SORT avec gardes anti-inversion d'ID, et compteur net bidirectionnel. Conçu pour tout animal détecté par le modèle : cochons, moutons, vaches, volailles… (+1 droite→gauche, −1 gauche→droite).

Voir le code (comptage) App Android + companion

Aperçu

Une caméra fixe pointe vers une ligne de comptage. Chaque animal qui la traverse est suivi par OC-SORT (avec des gardes personnalisés anti-inversion d'ID) et le système maintient un compteur net bidirectionnel. Conçu pour toute espèce détectée par le modèle YOLO entraîné (cochons, moutons, vaches, volailles…). Un clip vidéo est enregistré automatiquement à chaque détection et s'arrête après ~2 min sans détection. Conçu pour un usage quotidien (allumé le matin, compteur à 0, éteint le soir) ou en continu 24/7 (le compteur s'accumule, réinitialisable à la demande).

📷
Caméra fixe
30 fps
→
🧠
YOLO / TensorRT
ONNX → engine
→
🔗
OC-SORT
+ gardes anti-ID-switch
→
🚪
Ligne de comptage
franchissement
→
🔢
Compteur net
+1 / −1

Architecture

Le projet est réparti en deux dépôts qui communiquent uniquement via des fichiers partagés dans deux hostPaths (/conf pour la config/contrôle, /files pour les médias/historique) — aucun HTTP/RPC entre le pod de comptage et le companion. Le contrat IPC est documenté dans docs/IPC_CONTRACT.md, tenu byte-identique dans les deux dépôts.

Countingapp (ce dépôt)

Le cœur du comptage : tracking OC-SORT, pipeline de comptage, TensorRT, le pod K3s countingapp (DaemonSet), et le setup système/K3s/RTC du Jetson. Écrit la counting-history.jsonl + les vidéos dans /files, lit la config depuis /conf.

  • Pipeline : détection → masquage zones → tracking → franchissement → compteur
  • Hot-reload runtime-settings.json à idle (BL-86)
  • Snapshot JPEG périodique vers /files/snapshot.jpg

Companion + App Android (dépôt sœur)

Le Jetson companion (service systemd Python sur le port 8090) fait le pont HTTP entre l'app Android et les fichiers partagés. L'app mobile affiche les compteurs, l'historique, et pilote les réglages (classes, ligne, masques) à distance.

  • GET/PUT /api/settings → lit/écrit /conf
  • GET /api/snapshot → sert l'aperçu caméra
  • Édition visuelle des zones de masquage (dessin/déplacement/redimensionnement)

Fonctionnalités

🎚️

Classes configurables (BL-78)

Compte un sous-ensemble configurable des classes du modèle (multi-espèces). global = somme des sous-compteurs. Pilé depuis l'app, sans redémarrer le pod.

📏

Ligne de comptage (BL-83)

Orientation vertical | horizontal + décalage signé (pourcentage du cadre), centré par défaut. Directionnels UP/DOWN pour une ligne horizontale.

🚫

Zones de masquage (BL-87)

Rectangles d'exclusion normalisés : les détections dont le centroïde tombe dans une zone sont droppées avant le tracking (pas de track → pas de comptage). Générique, toutes espèces.

🔄

Hot-reload à idle (BL-86)

Les réglages /conf/runtime-settings.json sont rechargés en-processus à la prochaine fenêtre d'inactivité — aucun redémarrage de pod. Appliqués hors enregistrement.

📸

Snapshot caméra (BL-88)

La countingapp écrit une JPEG brute (/files/snapshot.jpg) ~toutes les 5 s pour que le companion/ l'app affichent un aperçu live et permettent de dessiner les masques dessus.

🛡️

Gardes anti-ID-switch

OC-SORT + gardes personnalisés (COUNTING_GUARD_MAX_AGE, fenêtre de ré-association, hystérésis H=0). Compteur global + historique counting-history.jsonl.

Le companion & l'app Android

L'expérience opérateur se fait depuis un téléphone Android. Le companion Jetson (service systemd Python, port 8090) est le pont HTTP entre l'app et les fichiers partagés /conf + /files. L'app découvre automatiquement le Jetson (hotspot ou WiFi maison) par sonde /api/identify — pas de sniffing SSID, pas de permission de localisation.

L'app Android

  • Dashboard — compteurs agrégés + sessions
  • Compteur live — compte net bidirectionnel en direct
  • Historique — liste des vidéos, téléchargement/ouverture
  • Démarrages — historique de boot
  • Réglages — IP Jetson, synchro heure manuelle, éditeur de zones de masquage
  • Material 3, thème sombre, FR/EN (suit la locale)

Éditeur de zones de masquage

Dans Réglages → Zones de masquage : capture de l'aperçu caméra puis édition visuelle directe sur l'image :

  • Dessiner une zone (glisser sur une zone vide)
  • Déplacer une zone (glisser à l'intérieur)
  • Étirer par bords/coins (glisser un bord ou un coin)
  • Nommer chaque zone (champ éditable + label sur l'image)
  • Enregistrement via PUT /api/settings (validation stricte)
  • Bascule d'overlay Afficher les zones à l'écran

Résilience réseau : l'IP Jetson caché est invalidée à la perte WiFi + retry sur erreur réseau — le basculement maison ↔ hotspot est robuste (PR #22).

📸 Capture d'écran de l'app — à ajouter assets/photos/app-settings-maskzones.png

Validation

La logique de comptage est validée sur des vidéos de référence via scripts/validate_on_jetson.sh → validation-report.json. Le nombre d'animaux compté est comparé à la valeur attendue déduite du nom de fichier. Mode standard (vidéo de référence unique) par défaut ; --full (manifeste des vidéos prioritaires) uniquement quand la branche touche au code de décision de comptage. Voir docs/06_validation.md.

🎬 Vidéo de validation — à venir assets/videos/validation-counting.mp4

La vidéo montrera un run de référence : détections, tracks, ligne de comptage, et le compteur net atteignant la valeur attendue.