# AI USB 摄像头
Source: [https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/ai-usb-camera.html](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/ai-usb-camera.html)
**gst-ai-usb-camera-app** 从连接到 Qualcomm EVK 的 USB 网络摄像头传输视频流。该网络摄像头应可作为 /dev/videoX 设备访问。此外，您还可以执行目标检测并预览结果。
您可以选择预览输出、保存视频编码器输出、将摄像头 YUV 保存为文件、通过 RTSP 实时流传输，或执行目标检测并预览结果。
Note: 当前版本不支持视频编码用例。
图中显示了处理 USB 摄像头输入以生成各种输出的 pipeline。
有关这些 pipeline 中使用的插件的更多信息，请参见 [Pipeline 流](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/ai-usb-camera.html#ai-usb-camera__section_jjq_bln_42c)。
Figure : gst-ai-usb-single-camera-app pipeline
Figure : 带目标检测的 gst-ai-usb-single-camera-app pipeline
## 示例模型和标签文件
| Runtime | 模型文件 | 标签文件 |
| --- | --- | --- |
| Qualcomm Neural Processing SDK | *yolonas.dlc* |
- yolonas.labels
- yolov8.labels
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| LiteRT |
yolov8_det_quantized.tflite
- yolonas_quantized.tflite
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- yolonas.labels
- yolov8.labels
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| Qualcomm AI Engine Direct | *yolov8\_det\_quantized.bin* |
- yolonas.labels
- yolov8.labels
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## 前提条件
- 如果还没有安装 eSDK，请[下载并安装 eSDK](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70018-51/install-sdk.html#download-and-install-esdk-)。
- 将模型和标签文件推送到设备以运行应用程序。相关说明，可参见[下载模型和标签文件](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/download-model-and-label-files.html)。
该应用程序支持 Qualcomm Neural Processing SDK、Qualcomm AI Engine Direct 和
LiteRT 模型。
- 要访问主机，请启用 SSH。有关说明，请参阅[使用 SSH 登录](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70018-254/how_to.html#use-ssh)。
Note: 如果 SSH 已启用，则可以跳过此步骤。
- 从 Linux 主机推送模型文件：
scp root@:/etc/modelsCopy to clipboard
- 请注意，[下载的脚本](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/download-model-and-label-files.html)会将示例 video.mp4 视频下载到 /etc/media 目录。如果您使用的是自定义视频，请确保将视频推送到 /etc/media，并在应用程序的 config.JSON 文件中更新文件路径。
- 使用 HDMI 端口将显示器连接到设备。有关说明，请参见[设置 HDMI 显示器](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70018-18/samples.html)。
- 启用显示屏：
export XDG_RUNTIME_DIR=/dev/socket/weston && export WAYLAND_DISPLAY=wayland-1Copy to clipboard
如果启用摄像头或显示器时遇到问题，请参阅[摄像头故障排除](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70018-17/troubleshooting.html)和[显示器故障排除](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70018-18/debug.html)。
- 确保 USB 网络摄像头已连接至设备。
Note: 如果设备未检测到 USB 摄像头，请下载所需的固件。请参阅[下载 PCIe 转 USB 控制器固件](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70018-8/pcie.html#download-pcie-to-usb-controller-firmware)。
## 运行应用程序
示例应用程序使用 /etc/configs/config-usb-camera-app.json 文件读取输入参数。确保使用 config JSON 文件运行应用程序。
要创建自己的 config JSON 文件，请使用 [config-usb-camera-app.json](https://git.codelinaro.org/clo/le/platform/vendor/qcom-opensource/gst-plugins-qti-oss/-/blob/imsdk.lnx.2.0.0.r2-rel/gst-sample-apps/gst-ai-usb-camera-app/config-usb-camera-app.json?ref_type=heads) 作为参考。
1. 进入 SSH shell 并将 YOLO-NAS 标签文件复制到 YOLOv8：
cp /etc/labels/yolonas.labels /etc/labels/yolov8.labelsCopy to clipboard
2. 使用以下格式的 /etc/configs/config-usb-camera-app.json
文件：
{
"width": "",
"height": "",
"framerate": "",
"format": "",
"output": "",
"ip-address":"",
"port":"",
"enable-object-detection": "",
"file-path": "",
"ml-framework": "",
"yolo-model-type": "",
"model": "",
"labels": "