L&C

> @1461521844lijin 大佬，你还有docker吗，如果有的话可以私信我一下吗？ 这个issus已经很久了，你也遇到过同样的问题吗？ 当时的环境是在一个国产麒麟系统上的docker中环境会失败，在其他系统上docker中是正常运行的，因此怀疑是国产系统内核的问题，如果你的程序不是部署在国产系统上应该不用担心这个问题

可以的，修改输入节点的逻辑进行抽帧就可以了；不过还要显示推流输出的话就需要修改对应的输出参数的帧率了

> > 可以的，修改输入节点的逻辑进行抽帧就可以了；不过还要显示推流输出的话就需要修改对应的输出参数的帧率了 > > 我在m_decoder->send(pkt); 前添加跳帧逻辑，发现跳30帧分析一次，和跳150帧分析一次，显存的占用差不多的，同时解码的路数并没有变多（不考虑编码推流的情况，单纯解码）。是我添加的位置不对吗？ 你在使用硬件解码吗？ 一般来说硬件解码器和trt推理模型占用的显存都是初始化时预分配好的，跟分析输入频率无关，和硬件解码器数量和模型推理实例数量有关；这个项目中的数据拷贝（内存到显存）使用了显存池，也是降循环利用固定显存空间的； 因此跳帧并不会减少显存开销，只会减少输入频率，减少GPU利用率（你可以看自己的资源利用率），所以理论上可以通过跳帧来增加分析路数。 其次，在解码前丢帧的做法是不正确的，这可能会导致解码失败，建议进行I帧判断只解码I帧或者在视频解码后再进行抽帧处理

> 希望能有多级推理的案例 你指的是多个模型的串行调用吗 再写一个推理节点接上整个pipeline去就好了 如果我后面有空倒是可以多写一些例子出来

> 还有可视化管道功能，方便调试 这个功能以后也不计划支持，比较麻烦； 想要这个功能推荐用video_pipe_c 性能调试可以输出日志

可以的 这个需求我这个项目可以覆盖

> > 可以的 这个需求我这个项目可以覆盖 > > 好的，谢谢您的解答。发现输入流路径input_stream_url是个字符串类型，如果我要实现多路的话，请问是多创建几个pipline吗，然后每个pipline输入不同的流地址是吗？谢谢！ 是的，创建不同的pipeline，每个pipeline就是一路流，吧你实例化的模型传入pipeline作为参数即可