- 'cp .env.example .env' als empfohlener Einstieg dokumentiert
- Broker-IP/Topic/Kamera-IP aus README und app.py-Default durch
Platzhalter ersetzt (versehentlich aus lokalem Setup uebernommen)
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Vorlage fuer die lokale .env (alle 16 Env-Variablen erklaert, nur
generische Platzhalter/Defaults). 'cp .env.example .env' zum Start.
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- MQTT_ENABLED=false -> App startet ohne Broker, keine Events/LWT
- publish_crossing wird zum No-Op, kein Reconnect-Rauschen
- README: optional gekennzeichnet, Env-Tabelle + .env-Beispiel ergaenzt
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- Linie wird beim Setzen atomar in counting_line.json gespeichert
- beim Start geladen -> Default fuer Session UND Webcam-Grabber
- Pfad per LINE_FILE-Env ueberschreibbar, Datei via .gitignore ausgeschlossen
- set_line-Route nutzt jetzt _valid_line (weniger Doppelcode)
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- "online" (retained) beim (Re-)Connect via on_connect-Callback
- "offline" automatisch durch Broker bei Verbindungsabbruch (LWT)
- Abnehmer (n8n / Home Assistant) sehen jederzeit den Live-Zustand
- README um Status-/Availability-Topic ergaenzt
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Ohne 'source .env' liefen Broker/Topic auf Defaults (127.0.0.1 statt
192.168.10.7, vehiclecounter/cam1 statt counter/cam1) -> keine Events.
Jetzt laedt app.py die .env per python-dotenv beim Start.
- load_dotenv() vor dem Auslesen von os.environ
- README: .env-Konfig + supervisord-Hinweis (directory=), python-dotenv
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- yolo11s.pt aus Tracking entfernt, .gitignore auf *.pt erweitert
- README: Modelle werden beim ersten Start autom. geladen statt manuell
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- NVIDIA-GPU mit CUDA als Voraussetzung dokumentiert (FP16, CPU-Fallback)
- ESP32-CAM als MJPEG-Live-Quelle inkl. CAMERA_URL/Fan-out/Always-on
- MQTT-Broker fuer Crossing-Events (Topic, Payload, Env-Konfig)
- Installation um CUDA-PyTorch, requests und paho-mqtt ergaenzt
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Problem: YOLO hat die gelbe Zähllinie als "Zahnbürste" erkannt
Lösung: Zähllinie wird jetzt NACH der YOLO-Erkennung gezeichnet
Änderungen:
- YOLO-Erkennung läuft auf dem Original-Frame
- Zähllinie wird erst danach als Overlay gezeichnet
- Linie ist jetzt etwas dicker (3px statt 2px) für bessere Sichtbarkeit
Resultat: Keine falschen Objekterkennungen mehr durch die Zähllinie
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Neue Debug-Features:
- Orange Bewegungslinien zeigen die Trajektorie jedes Fahrzeugs
- Größerer grüner Kreis (25px) beim Zählen für bessere Sichtbarkeit
- crossed_line() Helper-Funktion für bessere Code-Lesbarkeit
Hilft beim Debuggen:
- Bewegungslinien zeigen ob Fahrzeug sich bewegt
- Sichtbar ob Bewegungslinie die Zähllinie kreuzt
- Bestätigt visuell dass Tracking funktioniert
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Neue visuelle Features:
- Gelber Punkt am Zentrum jeder Bounding Box
- Grüner Kreis erscheint beim Zählen eines Fahrzeugs
- "✓" wird zum Label hinzugefügt wenn Fahrzeug gezählt wurde
- Grüne Boxen für zählbare Fahrzeuge, blaue für andere Objekte
Hilft beim Debuggen:
- Zeigt visuell welche Fahrzeuge bereits gezählt wurden
- Macht den Zenterpunkt sichtbar für Line-Intersection
- Bestätigt visuell erfolgreiche Zählung
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Problem: RuntimeError beim Zugriff auf session in Generator-Funktionen
Lösung:
- Liniendaten werden vor dem Generator aus der Session gelesen
- Als Parameter an detect_objects_from_webcam() übergeben
- Als Parameter an detect_objects_from_video() übergeben
- Reset-Button lädt jetzt die Seite neu (mit Bestätigungsdialog)
Technische Details:
- Generator-Funktionen haben keinen Request-Kontext
- Session-Werte müssen vor Generator-Start erfasst werden
- Counter-Reset funktioniert durch Seiten-Reload
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- Linienschnitt-Algorithmus für präzise Fahrzeugzählung
- Interaktive Linienauswahl im Browser (Canvas-basiert)
- Session-Management für benutzerdefinierte Zähllinien
- Typ-spezifische Zähler (Autos, LKW, Busse, Motorräder)
- REST-API für Linienkonfiguration und Zähler-Reset
- Gestrichelte Zähllinie als Video-Overlay
- Detailliertes Zähler-Display im Video
Features:
- Linienüberquerung-Erkennung (beide Richtungen)
- Keine Mehrfachzählung durch Track-ID-Management
- Funktioniert für Webcam und Video-Upload
- Benutzerfreundliche UI mit Echtzeit-Feedback
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