انتقل إلى المحتوى الرئيسي

الطوابع الزمنية الدقيقة

🤖AI-generated documentation☐ curatedAI Generated
This page was drafted by an AI assistant and may contain inaccuracies.
About content generation types
🤖
AI Generated — Page drafted entirely by AI from codebase or prompt instructions.
(e.g., docs generated from codebase analysis)
← this page
✋→🤖
AI Transformatted — Human provided raw material; AI restructured it into a different format.
(e.g., livestream → blog post, meeting notes → docs)
✋
Human Generated — Page written entirely by a human author.
(e.g., hand-written tutorial)
More info about content generation types ↗
⏱️
Most USB cameras do not record real timestamps. SkellyCam captures precise timestamps for every camera at every stage of the capture pipeline, plus the multi-camera stream — all in human-readable format with pre-calculated inter-camera synchronization statistics.

لماذا تهم الطوابع الزمنية​

معظم كاميرات USB لا توفر طوابع زمنية حقيقية. خاصية الطابع الزمني في cv2.VideoCapture (CAP_PROP_POS_MSEC) غير موثوقة عبر المنصات وبرامج التشغيل — أحياناً تُرجع صفراً، وأحياناً وقت الساعة الحائطية، وأحياناً الوقت منذ فتح الكاميرا. لا يمكنك الاعتماد عليها للقياس العلمي.

لكن إذا كنت تقوم بالتقاط الحركة، أو الميكانيكا الحيوية، أو أي تحليل حساس للوقت، فأنت بحاجة لمعرفة متى تم التقاط كل إطار — وليس فقط فهرس الإطار.

ما يسجله SkellyCam​

يلتقط SkellyCam طوابع زمنية perf_counter_ns عالية الدقة في مراحل متعددة من دورة حياة كل إطار:

  • قبل الالتقاط — قبل استدعاء cv2.VideoCapture.grab() مباشرة
  • بعد الالتقاط — فوراً بعد عودة grab()
  • قبل الاسترجاع — قبل استدعاء retrieve() مباشرة
  • بعد الاسترجاع — فوراً بعد أن يُرجع retrieve() الإطار المفكك
  • قبل/بعد النسخ إلى الذاكرة المشتركة — عند كتابة الإطار إلى مخزن الذاكرة المشتركة الحلقي
  • قبل/بعد التسجيل — عند كتابة الإطار إلى ملف الفيديو (أثناء التسجيل)

يتم تسجيل هذه الطوابع الزمنية لـ كل كاميرا في كل إطار، بالإضافة إلى طوابع زمنية للحمولة المجمعة متعددة الكاميرات.

تنسيق المخرجات​

عند اكتمال التسجيل، يعالج RecordingFinalizer جميع الطوابع الزمنية المتراكمة ويكتبها كـ ملفات CSV بتنسيق قابل للقراءة. تتضمن المخرجات:

  • ملفات CSV للطوابع الزمنية لكل كاميرا مع جميع مراحل دورة الحياة
  • إحصائيات مزامنة الكاميرات المتعددة (الانتشار بين الكاميرات لكل حدث إطار)
  • إحصائيات ملخصة عبر التسجيل الكامل

تستخدم الطوابع الزمنية time.perf_counter_ns() من Python، الذي يوفر دقة بالنانوثانية مع توقيت رتيب. بينما تعتمد الدقة المطلقة على مجدول نظام التشغيل، فإن التوقيت النسبي بين الأحداث ضمن دورة إطار دقيق للغاية — عادةً أقل من ميلي ثانية.

استخدام الطوابع الزمنية في تحليلك​

تتيح لك بيانات الطوابع الزمنية:

  • قياس الانتشار الزمني الفعلي بين الكاميرات ضمن كل حدث إطار
  • التحقق من أن المزامنة تعمل كما هو متوقع
  • ربط الإطارات بمصادر بيانات خارجية (IMU، لوحات قوة، إلخ.) عبر محاذاة الطوابع الزمنية الرتيبة
  • قياس أداء النظام (تأخير الالتقاط، تأخير الاسترجاع، تأخير الإدخال/الإخراج)