The pool of tile workers used to cancel every remaining tile after a
hardcoded 2-hour wall clock, silently truncating large batches (a
670-tile completion run lost its last 348 tiles that way). The timeout
now defaults to unlimited and can be capped per deployment with the
LIDAR_BATCH_TIMEOUT environment variable (seconds); the local worker
compose sets it to 6 hours.
💘 Generated with Crush
Assisted-by: Crush:glm-5.2
Comments, docstrings, logs, CLI help, map UI, legends, PDF sheet, scripts,
compose files and AGENTS.md are now English. Data keys stay unchanged
(relief_oriente, densite_sol, visualisations/, API JSON keys, link params).
Wrong comments and help defaults found along the way are corrected.
Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
La carte à tuiles XYZ devient la seule interface : l'API de génération
(preview, generate, status, stop, file, cell), le job unique + file
persistante, la délégation LIDAR_GENERATION_URL et les garde-fous
(token, LIDAR_REGEN_CIDR) passent de webapp.py à mapserve.py ; l'interface
gagne les boutons ＋ Zone / ⤒ Compléter / régénération à la dalle, les
options de run et la progression cadre par cadre. mapserve sert aussi
l'inventaire /api/tiles et les dalles en statique versionné : le worker
image complète remplace la webapp sur le 8973 du générateur, le Pi
n'exécute plus que lidar-maps. index.py se réduit aux registres partagés
+ vignettes/sous-tuiles/inventaire (l'UI HTML/JS et les mosaïques
d'overview partent avec export.py et les compose/scripts de la webapp).
Rastérisation des points sol via gpu.bin_mean_2d (bincount 2D CuPy, sémantique
identique au repli scipy binned_statistic_2d) : ~x7 plus rapide sur cette
étape, logs de durée par phase dans create_dtm_fast. safe_gpu_call retente en
CPU sur toute erreur GPU (pas seulement les messages CUDA) : un transfert
échoué en cours de run mélangeait types numpy/cupy et faisait échouer la
visualisation entière. Workers en mono-thread BLAS/OpenMP sur la machine de
traitement (plus de saturation des cœurs pendant les runs).
Le MNT de chaque dalle s'étend d'une bande de 100 m remplie avec les
points sol des 8 tuiles voisines (option « Raccord des bords ») : les
rendus à grand noyau (openness, SVF, LRM) deviennent continus d'une
dalle à l'autre, les images restent recadrées sur le kilomètre exact.
Pendant une génération, la carte encadre les dalles du run : orange
pulsant en cours de rendu, rouge en échec — les coins WGS84 sont portés
par /api/status pour toutes les dalles non terminées.
La file de génération trie les dalles du nord au sud et passe à 10
workers GPU.
Le bouton ⌖ recentre la carte sur la position GPS du téléphone. L'API
Geolocation exige un contexte sécurisé : la webapp sert désormais du HTTP
et le TLS est porté par le reverse proxy (Traefik, labels dans l'override
local) ; le webapp est transparent au proxy (URLs relatives, X-Forwarded-For
pour la restriction LIDAR_REGEN_CIDR). Ajoute le modèle d'override
docker-compose.webapp.override.yml.example, un rebuild d'index à la demande
et met à jour doc/déploiement ; les tuiles sont servies à la demande.
- URLs images versionnées (?v=mtime) : une tuile recalculée change d'URL et
force le rechargement navigateur (cache heuristique contourné), y compris
en plein run via /api/tiles ; veille permanente 15 s sur la carte
- simulation locale du mode deux machines (docker-compose.local-2m.yml) :
worker GPU :8974 + webapp légère :8973 au cache séparé output-webapp/
- override webapp pour le Pi 5 (192.168.3.3) : volume /srv/lidar/output,
rsync vers le worker, labels Traefik (proxy/websecure/myresolver)
- purge 0,5 m : worker/process et politique générale passés à 0,2 m seul
- intègre le travail parallèle non commité : export mosaïque multi-dalles
(export.py + /api/export), sous-tuilage intégral des couches, légendes
VIZ_LEGENDS, docs et tests associés (213 tests verts)
index.py rewritten as a continuous Leaflet map: rotated L93 tiles, stackable
visualization layers (per-layer opacity, drag-reorder persisted in
localStorage), tile info panel, live rebuild after each tile during a run.
Leaflet is vendored in assets/vendor/ so the map works fully offline;
georeferencing falls back rasterio -> pyproj -> affine so the lightweight
webapp (no GDAL) is supported.
docker-compose.worker.yml adds the tile generator service (full image + GPU)
that remote webapps call via LIDAR_GENERATION_URL, plus a one-shot process
profile. webapp.py gains LIDAR_AUTO_SYNC_SECONDS periodic cache refresh and
LIDAR_REGEN_CIDR restricting generation to the local network. run.sh
--serve-webapp now mounts ~/.ssh read-only so the rsync sync works.
docs/DEPLOY_WEBAPP.md completed for Raspberry Pi deployment: prerequisites,
git clone install, SSH key setup, first sync, update procedure and
troubleshooting.
