マルチストリーム映像解析 — DeepStream 9.1

DeepStream は、高速化されたインテリジェント映像解析(IVA)パイプラインを構築 するための NVIDIA のフレームワークであり、Jetson Orin では DeepStream 9.1 が JetPack 7.2 に同梱されています。本チュートリアルは NVIDIA 公式のインストール ガイドとクイックスタートドキュメントに従っており、以下に示すコマンドはすべて それらのページから引用(または直接要約)したものです。

バージョンの組み合わせ: DeepStream 9.1 ↔ JetPack 7.2 GA ↔ L4T 39.2 ↔ CUDA 13.2 ↔ TensorRT 10.16.1.7 ↔ Ubuntu 24.04 ↔ GStreamer 1.24.2 (NVIDIA の 互換性表による)。

1. インストール

NVIDIA は Jetson 向けに 4 つのインストール方法を提供しています。公式の注記では 新規ユーザーには Docker を推奨しています(最速で、依存関係の心配がありません):

• 方法 4 — Docker(新規ユーザーに推奨): NGC の DeepStream コンテナを使用します — Docker Containers を参照してください。
• 方法 1 — SDK Manager: 「Additional SDKs」で DeepStreamSDK を JetPack 7.2 GA のコンポーネントと一緒に選択します。
• 方法 2 — tar パッケージ: deepstream_sdk_v9.1.0_jetson.tbz2 をダウンロードし(NVIDIA/DeepStream releases から)、次のように実行します:

  sudo tar -xvf deepstream_sdk_v9.1.0_jetson.tbz2 -C /
  cd /opt/nvidia/deepstream/deepstream-9.1
  sudo ./install.sh
  sudo ldconfig

• 方法 3 — Debian パッケージ: deepstream-9.1_9.1.0-1_arm64.deb を sudo apt-get install ./deepstream-9.1_9.1.0-1_arm64.deb でインストールします。

前提パッケージ(ネイティブインストール向けの公式依存リスト):

sudo apt install \
libssl3 libssl-dev libcurl4-openssl-dev \
libgstreamer1.0-0 gstreamer1.0-tools gstreamer1.0-plugins-good \
gstreamer1.0-plugins-bad gstreamer1.0-plugins-ugly gstreamer1.0-libav \
libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstrtspserver-1.0-0 \
libjansson4 libyaml-cpp-dev libmosquitto1

Juxi の補足: 既知の RTSP 問題(RTSP ストリームでアプリケーションが EOS のまま止まる)に遭遇した場合は、上記のパッケージをインストールした後に /opt/nvidia/deepstream/deepstream/ 内の update_rtpmanager.sh スクリプトを 実行してください。

2. クロックを最大に引き上げる(何も実行する前に)

sudo nvpmodel -m 0
sudo jetson_clocks

NVIDIA は 1 つの例外を注記しています。Jetson Orin Nano は MAXN SUPER のために -m 2 を使用し、それ以外のすべての Orin モジュール(AGX Orin を含む)は -m 0 を 使用します。DeepStream アプリケーションを実行する前に、これらを実行してください。

3. リファレンスアプリケーションを実行する

cd /opt/nvidia/deepstream/deepstream-9.1/samples/configs/deepstream-app
deepstream-app -c source30_1080p_dec_infer-resnet_tiled_display.txt

NVIDIA によると、期待できる結果は次のとおりです。30 本のシミュレートされた 1080p ストリームを ResNet 推論で処理したタイル表示と、パフォーマンス指標 — この構成で約 30 FPS — がターミナルに出力されます。タイルをクリックすると 拡大表示され、右クリックでタイル表示に戻ります。

試す価値のある設定ファイル(すべて同じディレクトリ内にあります):

設定ファイル	用途
source30_1080p_dec_infer-resnet_tiled_display.txt	30 ストリームのベンチマーク
source4_1080p_dec_infer-resnet_tracker_sgie_tiled_display.txt	トラッキング + セカンダリ推論
source1_usb_dec_infer_resnet.txt	単一 USB カメラ
source1_csi_dec_infer_resnet.txt · source2_csi_usb_dec_infer_resnet.txt	CSI カメラの構成(ドライバーの対応はお使いのカメラに依存します)
source2_1080p_dec_infer-resnet_demux.txt	Demux のサンプル

公式クイックスタートからの注意点:

• 新しいモデルでの初回実行には数分かかります — TensorRT エンジンの生成に時間がかかるためです。以降の実行では生成済みのエンジンが再利用されます。
• GStreamer の要素が初期化に失敗する場合は、キャッシュを削除してください: rm ${HOME}/.cache/gstreamer-1.0/registry.aarch64.bin
• ヘッドレス運用(モニターなし): デフォルトの EGL シンクにはディスプレイが必要です。代わりに設定で RTSP 出力シンクを利用できます(30 ストリームの設定ファイルの [sink2] グループを参照してください)— 結果を別のマシンに配信します。
• プリコンパイル済みのサンプルアプリはすべて /opt/nvidia/deepstream/deepstream-9.1/samples/ 以下にあり、それぞれに README が付属しています。

4. JetPack 7.2 上の DeepStream 9.1 周辺の新機能

• エージェント支援パイプライン: NVIDIA は DeepStream Coding Agent(パイプライン構築を支援する AI エージェント)をドキュメント化しています — ドキュメント · GitHub。
• パイプラインでの LLM/VLM: リファレンスアプリには、映像パイプラインと大規模モデルの推論を組み合わせるための deepstream-vllm-plugin が含まれています — ドキュメント を参照してください。DeepStream の外でオンデバイスのモデル推論を行う方法は、ローカル LLM 推論をご覧ください。
• デバイス上の Triton: Triton Inference Server をネイティブで(Docker なしで)実行するには、samples ディレクトリで sudo ./triton_backend_setup.sh を実行します(Jetson 用の Triton 2.68.0 がインストールされます)。

トラブルシューティングと参考資料

• DeepStream Troubleshooting & FAQ
• パフォーマンスチューニング — リファレンス構成を超えて使う場合に必要になります
• サンプル設定の解説
• システムレベルの問題(ディスプレイ、電源、ストレージ):トラブルシューティング を参照してください

出典

• DeepStream Installation Guide(2026-09-24 確認)
• DeepStream Quickstart Guide(2026-09-24 確認)
• JetPack 7.2.1 ダウンロードページ(2026-09-24 確認) — ⚠️ コンポーネント表は一部の行で遅れています。実際にインストールされるバージョンについては ダウンロード を参照してください

ステータス:ドラフト、cheny によるレビュー待ち。上記の日付時点の NVIDIA 公式 ドキュメントに基づいています;まだ Juxi Technology による実機検証は行われていません。

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NVIDIA® および Jetson™ は NVIDIA Corporation の商標です。本ページは Juxi Technology によって公開されており、NVIDIA の公式出版物ではありません。