# 示例程序
Qualcomm Linux 包括各种示例程序。其中四个示例程序提供了运行的说明以供快速参考。更多详细信息，参见 [示例程序](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70015-50/example-applications.html)。示例程序主要分为两组，每组适用于不同的用例，例如零售、边缘 AI 盒子和 IP 摄像头。
[多媒体应用](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70015-253Y/topic/demo_app.html#link-mm-apps)
这些应用与摄像头、视频和音频功能有关。
[AI 应用](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70015-253Y/topic/demo_app.html#link-ai-apps)
这些侧重于 AI 和机器学习 (ML) 功能。
Note
- 如需查看显示输出，可将 HDMI 显示屏连接到 RB3 Gen 2 设备的 HDMI 端口（参见 [连接 HDMI 显示屏](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70015-253Y/topic/set_up_the_device.html#concept-wc5-hcp-4bc)）。
- 如果要从 UART shell 运行示例程序，可使用以下命令重新挂载具有读/写权限的文件系统：
mount -o rw,remount /
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## 多媒体应用
多媒体示例程序演示了 RB3 Gen 2 设备上的摄像头、显示屏和视频流的用例。
### 多摄像头流媒体或编码（行车记录仪）
**gst-multi-camera-example** 命令行应用演示了 RB3 Gen 2 设备上两个摄像头传感器的同步流传输。该应用程序并排组合摄像头源以显示在屏幕上，或将视频流编码并存储到文件中。
**图：行车记录仪应用工作流程**
**使用示例**
如需执行应用程序，可在 SSH shell 中运行以下用例：
1. 要在 HDMI 显示屏上查看示例程序，可使用 export 命令：
export XDG_RUNTIME_DIR=/dev/socket/weston && export WAYLAND_DISPLAY=wayland-1
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2. 要查看 waylandsink 输出，可运行以下命令：
gst-multi-camera-example -o 0
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3. 要存储编码器输出，可执行以下操作：
1. 运行以下命令：
gst-multi-camera-example -o 1
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摄像头 1 和摄像头 2 的编码文件存储在 `/opt/cam1_vid.mp4` 和 `/opt/cam2_vid.mp4` 中。
2. 要从主机拉取文件，可运行以下命令：
scp root@:/opt/
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Note
当系统提示输入密码时，输入 `oelinux123`。
3. 可以使用任何支持 MP4 文件的媒体播放器来播放编码器输出。
- 要停止用例，可按下 **CTRL + C**.
- 要显示可用的帮助选项，可运行以下命令：
gst-multi-camera-example --help
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- GStreamer 调试输出由 `GST_DEBUG` 环境变量控制。设置所需级别以启用日志。例如，要记录所有警告，可运行以下命令：
export GST_DEBUG=2
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### 多通道视频解码与合成（视频墙）
**gst-concurrent-videoplay-composition** 命令行应用可以简化高级视频编码 (AVC) 编码视频的并行视频解码和播放，以及在显示屏上执行视频墙应用的合成。该应用需要至少一个输入视频文件，预期是支持 AVC 编解码的 MP4 文件。
**图：视频墙应用工作流程**
**使用示例**
1. 如需将 AVC 编码的 MP4 (H.264) 格式的预录或测试视频（文件名为 ``）传输到用户设备，可在主机上运行以下命令：
scp root@[DEVICE IP-ADDR]:/opt/
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Note
当系统提示输入密码时，输入 `oelinux123`。
2. 如需在 HDMI 显示屏上查看示例程序，可在 SSH shell 中运行 export 命令：
export XDG_RUNTIME_DIR=/dev/socket/weston && export WAYLAND_DISPLAY=wayland-1
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3. 要体验四个通道并发播放，可运行以下命令：
gst-concurrent-videoplay-composition -c 4 -i /opt/.mp4 -i /opt/.mp4 -i /opt/.mp4 -i /opt/.mp4
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Note
- `-c`：指定要解码合成的流数量可以是 2、4 或 8。
- `-i`：指定输入视频文件的绝对路径。
- 要停止用例，可按下 **CTRL + C**.
- 要显示可用的帮助选项，可运行以下命令：
gst-concurrent-videoplay-composition --help
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- GStreamer 调试输出由 `GST_DEBUG` 环境变量控制。设置所需级别以启用日志。例如，要记录所有警告，可运行以下命令：
export GST_DEBUG=2
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## AI 应用
AI 示例程序展示了在 RB3 Gen 2 设备上基于实时摄像头流数据进行目标检测和并行推理的用例。要体验 AI 示例程序，必须获取在 GitHub 上单独分发的 AI 模型。具体操作过程包括从 GitHub 下载模型、将这些模型传输到 RB3 Gen 2 设备以及执行示例程序。
**图：运行 AI 示例程序的工作流程**
**前提条件**
设备上需要有模型和标签文件才能运行AI 示例程序。
**步骤**
如需将文件推送到设备，可在 Linux 主机上运行以下命令：
1. 如需下载模型和标签文件，可运行以下命令：
wget https://github.com/quic/sample-apps-for-qualcomm-linux/releases/download/v0.1.0/v0.1.0.tar.gz
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2. 如需提取文件，可运行以下命令：
tar -zxvf v0.1.0.tar.gz
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3. 如需使用 SCP 工具将模型和标签文件推送到设备，
可运行以下命令：
scp v0.1.0/* root@:/opt/
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Note
当系统提示输入密码时，输入 `oelinux123`。
### AI 目标检测
**gst-ai-object-detection** 示例程序演示了硬件对实时摄像头流数据执行目标检测的能力。Pipeline 接收实时摄像头反馈，执行预处理，在 AI 硬件上运行推理，并在屏幕上显示结果。
**图：目标检测应用工作流程**
**使用示例**
必须将模型和标签文件推送到设备才能运行示例程序。更多详细信息，参见 [前提条件](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70015-253Y/topic/demo_app.html#prereq-ai)。
1. 要在 HDMI 显示屏上查看示例程序，可在 SSH shell 中运行 export 命令：
export XDG_RUNTIME_DIR=/dev/socket/weston && export WAYLAND_DISPLAY=wayland-1
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2. 要执行应用，可运行以下命令：
gst-ai-object-detection
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Note
如果未提供输入，系统默认执行 YOLO-NAS。
- 要停止用例，可按下 **CTRL + C**.
- 要显示可用的帮助选项，可运行以下命令：
gst-ai-object-detection -h
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- GStreamer 调试输出由 `GST_DEBUG` 环境变量控制。设置所需级别以启用日志。例如，要记录所有警告，可运行以下命令：
export GST_DEBUG=2
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### 并行 AI 融合
**gst-ai-parallel-inference** 命令行应用程序演示了基于实时摄像头流数据执行四通道并行 AI 推理的硬件能力。pipeline 基于实时摄像头流数据执行目标检测、目标分类、姿态检测和图像分割。结果并排显示在屏幕上。
**图：并行推理应用工作流程**
**使用示例**
必须将模型和标签文件推送到设备才能运行示例程序。更多详细信息，参见 [前提条件](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70015-253Y/topic/demo_app.html#prereq-ai)。
1. 要在 HDMI 显示屏上查看示例程序，可在 SSH shell 中运行 export 命令：
export XDG_RUNTIME_DIR=/dev/socket/weston && export WAYLAND_DISPLAY=wayland-1
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2. 要执行应用，可运行以下命令：
gst-ai-parallel-inference
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- 要停止用例，可按下 **CTRL + C**.
- 要显示可用的帮助选项，可运行以下命令：
gst-ai-parallel-inference -h
Copy to clipboard
- GStreamer 调试输出由 `GST_DEBUG` 环境变量控制。设置所需级别以启用日志。例如，要记录所有警告，可运行以下命令：
export GST_DEBUG=2
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**已知问题**
在姿态检测中，即使帧中有多个人，模型也只检测一个人。
Note
使用 Inception v3 模型的图像分类是基于 ImageNet 数据集进行训练的。该数据集中没有这一类别，因此，模型将无法检测到人。
## 更多应用
Qualcomm Linux 版本包含更多种类的示例程序。要探索和体验其他应用，参见 [示例程序](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70015-50/example-applications.html)。
## 开发适用于 Qualcomm Linux 平台的应用程序
可以使用 Qualcomm Intelligent Multimedia Product (QIMP) SDK 来开发应用程序。要开发您的第一个应用程序，可参见 [开发应用程序](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70015-51/application-development.html)。
Last Published: Oct 29, 2025
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其他设置](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/80-70015-253Y/topics/additional_setup.md)