GStreamerで構築するAIカメラ映像パイプライン

GStreamerの基礎

GStreamerは、マルチメディア処理のためのパイプラインフレームワークです。AIカメラ開発では、映像入力からAI推論、エンコード、配信までを単一のパイプラインで処理できます。

典型的なAIカメラパイプライン

gst-launch-1.0 \
  v4l2src device=/dev/video0 ! \
  videoconvert ! \
  tee name=t ! \
  queue ! videoscale ! \
  tensor_converter ! \
  tensor_filter framework=tensorflow-lite model=yolov5s.tflite ! \
  tensor_decoder mode=bounding_boxes ! \
  videoconvert ! x264enc ! \
  filesink location=output.mp4 \
  t. ! queue ! x264enc tune=zerolatency ! \
  rtph264pay ! webrtcbin

パイプライン設計のポイント

1. tee 要素で映像を分岐し、AI推論と録画/配信を並列処理
2. queue でバッファリングし、各ブランチの処理速度差を吸収
3. ハードウェアエンコーダ（H.264/H.265）の活用

まとめ

GStreamerパイプラインを適切に設計することで、CPU負荷を抑えつつ多機能なAIカメラシステムを構築できます。