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title: "Dienst für Rahmenvorschläge"
description: "Den Dienst für Rahmenvorschläge von LumiScan Annotation Web unter Ubuntu, Windows oder macOS installieren und Ihre LumiScan-Netze (ONNX) anbinden."
product: "LumiScan Annotation Web"
component: "lumiscan-annotation-web-de"
version: "2.4.1"
display_version: "2.4.1.2"
latest_version: true
language: "de"
url: "https://docs.hdvisionsystems.com/de/lumiscan-annotation-web-de/box-suggestion-service.html"
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# Dienst für Rahmenvorschläge – LumiScan Annotation Web

Der Dienst für Rahmenvorschläge schlägt Rahmen für das offene Bild vor (siehe [Rahmenvorschläge](https://docs.hdvisionsystems.com/de/lumiscan-annotation-web-de/box-suggestions.html)). Er läuft auf einem Ihrer Rechner, am besten mit GPU; kein Bild verlässt das Firmennetz. Er ist ein eigenes Programm, der Annotationsserver selbst braucht also keine GPU.

## Backends

| Backend | Was vorschlägt | Braucht |
| --- | --- | --- |
| `onnx` (Standard) | **Ihre trainierten LumiScan-Netze**: `network.onnx` + `network_description.json`, wie LumiScan Training sie exportiert | ONNX Runtime (CPU, CUDA oder DirectML) |
| `grounded-sam` | Ein Detektor mit offenem Vokabular (Grounding DINO) findet die mit den Labels benannten Objekte; SAM 2 schneidet jedes aus. Für Teile ohne Netz. | PyTorch; GPU empfohlen; etwa 1 GB Modelle, beim ersten Start heruntergeladen |
| `threshold` | Klassische Bildverarbeitung: helle Teile auf dunklem Grund | nichts weiter |

Der Dienst liefert Umrisse; der Annotationsserver legt um jeden Umriss den kleinsten gedrehten Rahmen.

## Installieren

Der Dienst und seine Installationsskripte liegen im Ordner `preannotate` von LumiScan Annotation Web; fragen Sie HD Vision Systems danach, falls er nicht zu Ihrer Lieferung gehört. Kopieren Sie den Ordner auf den Rechner, der den Dienst betreiben soll. Die Skripte in `preannotate/install` richten Python, die Pakete für das Backend, ein Zugriffstoken und den Start beim Hochfahren ein und geben am Ende die Zeile für die Serverkonfiguration aus.

| System | Befehl | Läuft als |
| --- | --- | --- |
| Ubuntu 24.04 | `sudo preannotate/install/install-ubuntu.sh --gpu cuda11` | systemd-Dienst `lsa-preannotate` |
| Windows 11 | `preannotate\install\install-windows.ps1 -Gpu cuda11` in einer PowerShell als Administrator; braucht Python 3.12 (`winget install Python.Python.3.12`) | geplante Aufgabe „LumiScan PreAnnotate" beim Start, als SYSTEM |
| macOS | `preannotate/install/install-macos.sh` | Launch Agent des Benutzers |

Optionen (unter Windows mit einem Bindestrich und großem Anfangsbuchstaben, z. B. `-Backend`):

|   |   |
| --- | --- |
| `--backend onnx\|grounded-sam\|threshold` | das Backend (Standard `onnx`) |
| `--gpu cpu\|cuda\|cuda11` | `cuda` für CUDA 12, `cuda11` für CUDA 11.8 mit cuDNN 8 (wie auf LumiScan-PCs), `cpu` ohne GPU; unter Windows außerdem `directml` für jede DirectX-12-GPU |
| `--port`, `--host` | Adresse des Dienstes (Standard-Port 8090) |
| `--instance <Name>` | ein zweiter Dienst auf demselben Rechner, z. B. Grounding DINO neben den Netzen |
| `--dry-run` | jeden Schritt ausgeben, ohne ihn auszuführen |
| `--uninstall` | den Dienst entfernen; Programm und Netze bleiben |

Beispiel: Netze auf einer NVIDIA-GPU, dazu Grounding DINO als zweiter Dienst:

```bash
sudo preannotate/install/install-ubuntu.sh --gpu cuda11
sudo preannotate/install/install-ubuntu.sh --backend grounded-sam --gpu cuda11 --instance dino --port 8091
```

## Netze hinzufügen

Kopieren Sie jeden Netzordner, wie LumiScan Training ihn exportiert, in den Netzordner des Dienstes, einen Ordner je Netz. Der Ordnername ist der Name des Netzes.

```none
networks/
  line-5-parts/      network.onnx  network_description.json
  housing-seams/     network.onnx  network_description.json
```

Netzordner:

- Ubuntu: `/var/lib/lsa-preannotate/networks`
- Windows: `C:\ProgramData\LumiScan\PreAnnotate\networks`
- macOS: `~/Library/Application Support/LumiScan/PreAnnotate/networks`

Starten Sie den Dienst danach neu (Ubuntu: `sudo systemctl restart lsa-preannotate`; Windows: `Restart-ScheduledTask "LumiScan PreAnnotate"`).

Der Dienst bereitet die Bilder genau wie LumiScan Training auf (Größe, Farbreihenfolge, Normierung aus `network_description.json`) und wandelt die Ausgabe des Netzes in gedrehte Rahmen um. Die Klassennamen stammen aus `classList`; vorgeschlagen werden nur Klassen, die Labels des Projekts sind. Für Netze, die mit BGR-Bildern trainiert wurden, starten Sie den Dienst mit `--bgr`.

## Annotationsserver anbinden

Tragen Sie den Dienst, oder mehrere, in die Serverkonfiguration ein und starten Sie den Server neu. Kopieren Sie die vom Installationsskript erzeugte Tokendatei neben die Konfiguration.

```json
"pre_annotation": [
  { "url": "http://gpu-server:8090", "token_file": "preannotate.token" },
  { "url": "http://gpu-server:8091", "token_file": "preannotate-dino.token" }
]
```

- Bei mehreren Diensten werden alle gefragt; von überlappenden Vorschlägen bleibt der sicherste.
- Antwortet einer nicht, schlagen die anderen trotzdem vor, und der Browser zeigt eine Warnung.
- Das Serverprotokoll nennt beim Start jeden Dienst mit Backend und Netzen.

Die Schaltfläche **Rahmen vorschlagen** erscheint im Browser, sobald ein Dienst konfiguriert ist. Das Netz jedes Projekts wird in seinen [Einstellungen](https://docs.hdvisionsystems.com/de/lumiscan-annotation-web-de/project-settings.html#box-suggestions) gewählt.

## Dienst prüfen {#checking-the-service}

```bash
curl -H "Authorization: Bearer $(sudo cat /etc/lsa-preannotate/default.token)" http://127.0.0.1:8090/v1/health
```

Die Antwort nennt Backend, Gerät und die Netze mit ihren Klassen. Protokolle: Ubuntu `journalctl -u lsa-preannotate -f`; Windows `C:\ProgramData\LumiScan\PreAnnotate\default.log`.