技能介绍

要解决什么问题

手写 NVIDIA DeepStream 的 gst-launch-1.0 流水线，往往要在 nvinfer / nvtracker / nvdsosd 等元素之间对齐 caps、多路 m.sink_N 命名 pad，以及 dGPU 与 Jetson 上的 sink 差异。官方示例分散，检索文档也很难一次拼出符合你输入源、推理模式和输出方式的完整命令。

技能如何工作

本技能用交互式问卷补齐七类参数：输入（本地视频/图像、RTSP、USB、测试源）、源数量、推理（无/主/主+辅/预处理/Triton）、跟踪器、sink（显示/保存/RTSP/fakesink）、平台与附加变换（缩放、旋转、裁剪等）。先从自然语言查询里推断已给出的选项，再对未明确项发起提问，避免静默默认显示/保存或平台类型。

需求确定后，会构造英文描述性查询，由 scripts/generate_pipeline.py 在 270+ 已验证流水线上做 BM25 检索（带平台、源类型、推理模式等结构元数据加权），得到置信度与最匹配示例；再按组装规则生成单行完整 gst-launch-1.0 -e … 命令。展示前经 scripts/validate_pipeline.py 做语法、元素（gst-inspect-1.0）、属性与可解析性检查；多流流水线会跳过 live-parse。

适用边界与注意点

环境：Python 3.8+（标准库即可）、DeepStream 安装在默认路径、PATH 上有 gst-launch-1.0 / gst-inspect-1.0。
平台：x86 dGPU 或 aarch64（Jetson / SBSA）；检索置信度为 low 时更依赖内置组装规则而非示例。
路径：示例视频与 PGIE/跟踪器配置常指向 SDK 自带路径；若本机不存在，需替换为你自己的资源后再运行。

截图预览

使用场景

在 dGPU 服务器上对接 4 路 RTSP，做主辅推理并用 NvDCF 跟踪后保存 MP4，需要一条可直接粘贴运行的 gst-launch 命令。
在 Jetson Orin 上接 USB 摄像头，仅做主检测并在本地屏幕显示 OSD 框，不清楚显示 sink 与解码链路的正确拼接顺序。
本地 H.265/mp4 在进 nvinfer 前需旋转或裁剪，再输出到文件或 RTSP，希望少手写 demux、parse 与 decoder 之间的 caps。
评估 nvinferserver 对接 Triton 的多路视频推理方案，需要结构清晰且能通过元素与属性校验的流水线草稿。