Tests de performance

1- Temps de traitement

Je suis vraiment obsédé par les performances de notre application, et je continue de pousser mes équipes à améliorer le logiciel autant que possible. Il existe des moyens d'accélérer les choses en ayant un matériel, une configuration réseau et des paramètres appropriés. Une fois que tout est en ordre, vous devriez obtenir des résultats aussi rapides que ceux que nous avons mesurés ici au studio

Bullet-time

(temps nécessaire pour télécharger tous les fichiers, appliquer la calibration numérique et rendre le fichier mp4 complet en 1080p, prêt à être rejoué et partagé)

*** Architecture Raspberry Pi @ 16 caméras : Canon SL2, un Gigabit Switch (sans chaînage en série), Raspberry Pi 3b+, ordinateur de jeu i7 de 2017 *** Architecture Raspberry Pi @ 176 caméras : Canon SL1, un Gigabit Switch par deux Pi, un master switch 10 gigabit, une carte réseau USB-C 5 Go, Raspberry Pi 3b et 3b+ mixés, ASUS Zenbook Pro 16X OLED *** Architecture avec hubs USB : Canon SL2, hubs USB alimentés à 7 ports, ordinateur de jeu i7 de 2017.

Photogrammétrie

85 Canon SL1 connectés à 22 Raspberry Pi 3b+

• Raw: 12s (Time required to download all files and extract jpgs)
• Small JPG: 4s
• Large fine: 7s

175 Canon SL1 connectés à 44 Raspberry Pi 3b+

• Raw: 24s (Time required to download all files and extract jpgs)

2- Précision du déclenchement (déclenchement USB)

À partir de la version 1.11.0+, le déclenchement USB via les ordinateurs Raspberry Pi OU en utilisant des hubs USB sur un seul ordinateur Windows est à peu près équivalent à l'utilisation d'un déclencheur analogique (en utilisant le port de connexion du déclencheur). Et cela est vrai même en configurant 4 caméras sur un seul Pi. D'après notre expérience, le seul problème de précision restant concerne les caméras elles-mêmes (le décalage de latence de l'obturateur mécanique). Nos derniers tests ont été réalisés avec les Canon SL1/100d et SL2/200d, et nous travaillons sur divers scénarios de test pour vous fournir plus de détails.