flywms/aggiornamento-2026-05-30-19-08.md

Aggiornamento 2026-05-30 19:08

Step 3 - Inferenza adattiva

Documentazione:

• step3_adaptive_inference_design.md

Implementato:

• scheduler YOLO adattivo con tre stati:
  • idle
  • tracking
  • critical
• parametri configurabili:
  • adaptive_yolo_enabled
  • idle_yolo_fps
  • tracking_yolo_fps
  • critical_yolo_fps
• telemetria observer aggiornata con yolo_mode

Esito benchmark

Run completo con:

• adaptive_yolo_enabled = true
• idle = 8
• tracking = 12
• critical = 15

Risultato finale:

• durata demo totale: 874.73 s
• durata demo netta senza WMS: 796.71 s
• durata video: 658.14 s
• scostamento netto: +138.57 s = +21.1%

Confronto con run precedente senza adattivo:

• netto precedente: 756.18 s
• netto con adattivo: 796.71 s
• peggioramento: circa +40.5 s

Interpretazione

La riduzione della frequenza YOLO nei tratti idle non ha compensato l'effetto collaterale introdotto sul comportamento del tracking e della logica snapshot.

In pratica:

• il costo medio YOLO e' sceso;
• ma il comportamento globale della missione e' peggiorato;
• quindi questa prima forma di inferenza adattiva non e' vantaggiosa.

Decisione

La feature resta disponibile nel codice come opzione sperimentale, ma viene disattivata di default:

• flywms_navigation.py
• flywms_navigation.ini

Default attuale:

• adaptive_yolo_enabled = false

Conclusione

Lo Step 3, nella forma provata oggi, non va adottato come ottimizzazione di default.

Se si vorra' tornare su questa strada, servira' una strategia piu' mirata, ad esempio:

• adattamento solo in assenza totale di target per un certo tempo;
• nessuna riduzione di frequenza quando esistono track vive;
• oppure un criterio basato su zone del video predefinite, non solo sullo stato istantaneo delle track.