多路視頻分析——DeepStream 9.1

DeepStream 是 NVIDIA 用於構建加速智能視頻分析（IVA）管道的框架，並且 DeepStream 9.1 隨 JetPack 7.2 一同發布，適用於 Jetson Orin。本教程遵循 NVIDIA 官方的安裝與快速入門文檔；下文每一條命令均取自（或直接總結自）這些 官方頁面。

版本搭配： 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 (依據 NVIDIA 官方兼容性 對照表)。

1. 安裝

NVIDIA 在 Jetson 上提供四種安裝方式；官方說明推薦新用戶使用 Docker （速度最快、免裝依賴）：

• 方式 4——Docker（推薦新用戶）： 使用 NGC DeepStream 容器——參見 Docker 容器。
• 方式 1——SDK Manager： 在「Additional SDKs」中勾選 DeepStreamSDK，與 JetPack 7.2 GA 組件一起安裝。
• 方式 2——tar 包： 下載 deepstream_sdk_v9.1.0_jetson.tbz2（來自 NVIDIA/DeepStream releases），然後：

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

• 方式 3——Debian 包： 用 sudo apt-get install ./deepstream-9.1_9.1.0-1_arm64.deb 安裝 deepstream-9.1_9.1.0-1_arm64.deb。

前置依賴套件（原生安裝的官方依賴清單）：

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

鉅犀提示： 如果你遇到官方文檔記載的 RTSP 問題（應用處理 RTSP 串流時卡在 EOS），請在裝完上述依賴套件後，執行 /opt/nvidia/deepstream/deepstream/ 目錄下的 update_rtpmanager.sh 腳本。

2. 提升時鐘頻率（執行任何程式之前）

sudo nvpmodel -m 0
sudo jetson_clocks

NVIDIA 特別註明一個例外：Jetson Orin Nano 的 MAXN SUPER 模式要用 -m 2； 其他所有 Orin 模組（包括 AGX Orin）都用 -m 0。請在執行 DeepStream 應用之前 執行上述命令。

3. 執行參考應用

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

預期效果（據 NVIDIA 說明）：30 路模擬 1080p 視頻流經 ResNet 推論後的平鋪顯示 畫面，以及列印在終端中的性能指標——此配置下約 30 FPS。點擊任一畫面格即可 放大檢視；按右鍵可返回平鋪畫面。

值得探索的配置文件（均位於該目錄）：

配置	用途
source30_1080p_dec_infer-resnet_tiled_display.txt	30 路視頻流基準測試
source4_1080p_dec_infer-resnet_tracker_sgie_tiled_display.txt	追蹤 + 次級推論
source1_usb_dec_infer_resnet.txt	單路 USB 攝像頭
source1_csi_dec_infer_resnet.txt · source2_csi_usb_dec_infer_resnet.txt	CSI 攝像頭方案（驅動支援取決於你的攝像頭）
source2_1080p_dec_infer-resnet_demux.txt	Demux 示例

官方快速入門中的注意事項：

• 新模型首次執行需要數分鐘，期間會生成 TensorRT 引擎；之後的執行會直接複用它。
• 如果 GStreamer 元件（element）初始化失敗，請清除緩存：rm ${HOME}/.cache/gstreamer-1.0/registry.aarch64.bin
• 無顯示器執行（無頭模式）： 預設的 EGL sink 需要接顯示器。配置文件支援改用 RTSP 輸出 sink（見 30 路視頻流配置中的 [sink2] 組）——把結果串流到另一台機器。
• 所有預編譯的示例應用都位於 /opt/nvidia/deepstream/deepstream-9.1/samples/ 下——每個都附帶 README。

4. JetPack 7.2 上 DeepStream 9.1 的新變化

• 代理輔助構建管道： NVIDIA 文檔介紹了 DeepStream Coding Agent（用 AI 代理輔助構建管道）——文檔 · GitHub。
• 管道中的 LLM/VLM： 參考應用包含 deepstream-vllm-plugin，可將視頻管道與大模型推論結合——參見官方文檔。如需在 DeepStream 之外進行本地模型推論，請參見 本地 LLM 推論。
• 裝置上執行 Triton： 如需以原生方式（不用 Docker）執行 Triton Inference Server，請在 samples 目錄下執行 sudo ./triton_backend_setup.sh（會為 Jetson 安裝 Triton 2.68.0）。

故障排除與延伸閱讀

• DeepStream 故障排除與常見問題
• 性能調優——當你超出參考配置的範圍後就需要用到它
• 示例配置詳解
• 系統層面的問題（顯示、供電、儲存）：請參見故障排除

資料來源

• DeepStream 安裝指南（查閱於 2026-09-24）
• DeepStream 快速入門指南（查閱於 2026-09-24）
• JetPack 7.2.1 下載頁（查閱於 2026-09-24）——⚠️ 其組件表部分行滯後；實際安裝的版本請參見下載

狀態：草稿，待 cheny 審閱。內容依據為截至所列日期的 NVIDIA 官方文檔；尚未由 鉅犀科技在實體硬體上驗證。

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NVIDIA® 與 Jetson™ 是 NVIDIA Corporation 的商標。本頁面由鉅犀科技發布，並非 NVIDIA 官方出版物。