# 使用主机运行示例应用程序您可以使用搭载 Windows、Ubuntu 或 Mac 操作系统的主机在 Qualcomm Dragonwing^™^ RB3 Gen 2 开发套件上运行示例应用程序。 ## 前提条件在运行任何应用程序之前，请确保完成[设置设备](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70020-251Y/topic/set_up_the_device.html#set-up-the-device)的操作。 Note 要启用音频，请参阅 [Qualcomm Linux 音频指南](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70020-16/enable-audio.html)。 ## 运行多媒体示例应用程序多媒体示例应用程序展示了设备上摄像头、显示器和视频流的使用案例。 ### 多摄像头流传输或编码（行车记录仪） **gst-multi-camera-example** 命令行应用程序展示了从 Dragonwing RB3 Gen 2 设备上的两个摄像头传感器同时进行流传输。该应用程序将摄像头传输的流进行并排合成并显示在显示器上，或将视频流进行编码并存储到文件中。 **图：行车记录仪应用工作流** **视频：多相机应用程序** **使用示例** 要启动应用程序，请从 SSH 终端运行以下用例： 1. 要在 HDMI 显示器上查看示例应用程序，请运行以下 export 命令： export XDG_RUNTIME_DIR=/dev/socket/weston && export WAYLAND_DISPLAY=wayland-1 Copy to clipboard 2. 要查看 `waylandsink` 输出，请运行以下命令： gst-multi-camera-example -o 0 Copy to clipboard 3. 要存储编码器输出，请执行以下操作： 1. 运行以下命令： gst-multi-camera-example -o 1 Copy to clipboard 设备将编码后的文件分别存储在 `/opt/cam1_vid.mp4` 和 `/opt/cam2_vid.mp4` 中，分别用于摄像头 1 和摄像头 2。 2. 要从主机提取文件，请运行以下命令： scp root@:/opt/cam1_vid.mp4 Copy to clipboard Note 当系统提示输入密码时，输入 `oelinux123`。 3. 要播放编码器输出，可以使用任何支持 MP4 文件的媒体播放器。 - 要停止用例，请选择 Ctrl + C。 - 要显示可用的帮助选项，请运行以下命令： gst-multi-camera-example --help Copy to clipboard - `GST_DEBUG` 环境变量控制 GStreamer 调试输出。设置所需级别以允许记录日志。例如，要记录所有警告，可运行以下命令： export GST_DEBUG=2 Copy to clipboard ### 多通道视频解码与合成（视频墙） **gst-concurrent-videoplay-composition** 命令行应用程序允许对 AVC 编码的视频进行并发视频解码和播放，并将它们组合在显示器上用于视频墙应用。该应用程序至少需要一个输入视频文件，该文件应为带有 AVC codec 的 MP4 文件。 **图：电视墙应用程序工作流** **视频：多通道解码和显示应用程序** **使用示例** 1. 要将 AVC 编码的 MP4 (H.264) 格式的预先录制或测试视频（文件名为 ``）传输到您的设备，可在主机上运行以下命令： scp root@[DEVICE IP-ADDR]:/opt/ Copy to clipboard Note 当系统提示输入密码时，输入 `oelinux123`。 2. 要在 HDMI 显示器上查看示例应用程序，请从 SSH 终端运行以下 export 命令： export XDG_RUNTIME_DIR=/dev/socket/weston && export WAYLAND_DISPLAY=wayland-1 Copy to clipboard > > > 3. 要启动四通道并发播放，请运行以下命令： gst-concurrent-videoplay-composition -c 4 -i /opt/.mp4 -i /opt/.mp4 -i /opt/.mp4 -i /opt/.mp4 Copy to clipboard Note - `-c`：指定要解码并合成的流的数量。可以解码 2、4 或 8 个流。 - `-i`：指定输入视频文件的绝对路径。 - 要停止用例，请选择 CTRL + C 。 - 要显示可用的帮助选项，请运行以下命令： gst-concurrent-videoplay-composition --help Copy to clipboard - `GST_DEBUG` 环境变量控制 GStreamer 调试输出。设置所需级别以允许记录日志。例如，要记录所有警告，可运行以下命令： export GST_DEBUG=2 Copy to clipboard ## 运行示例应用程序 AI 示例应用程序展示了在 Dragonwing RB3 Gen 2 设备上对来自摄像头、视频文件或实时流传输协议 (RTSP) 流的输入流进行目标检测和并行推理的用例。要运行这些示例应用程序，您必须从 [Qualcomm® AI Hub](https://aihub.qualcomm.com/iot/models) 获取 AI 模型并从 GitHub 获取标签。该过程包括下载模型和标签、将它们传输到 Dragonwing RB3 Gen 2 设备以及运行示例应用程序。 > > > > > > > **图：运行 AI 示例应用程序的工作流** **前提条件** 设备上需要有模型和标签文件才能运行 AI 示例应用程序。 **步骤** 1. 您需要以下用于 AI 示例应用程序的模型： | 示例应用程序 | 所需模型 | | --- | --- | | AI 目标检测 | [yolox_quantized.tflite](https://aihub.qualcomm.com/iot/models/yolox?searchTerm=yolo) | | 并行 AI 推理 | [yolox_quantized.tflite](https://aihub.qualcomm.com/iot/models/yolox?searchTerm=yolo) | | 并行 AI 推理 | [Inception-v3](https://aihub.qualcomm.com/iot/models/inception_v3) | | 并行 AI 推理 | [HRNetPose](https://aihub.qualcomm.com/iot/models/hrnet_pose) | | 并行 AI 推理 | [DeepLabV3-Plus-MobileNet](https://aihub.qualcomm.com/iot/models/deeplabv3_plus_mobilenet) | | | | | | | | | | 2. 下载并运行自动化脚本以获取设备上的模型和标签文件： curl -L -O https://raw.githubusercontent.com/quic/sample-apps-for-qualcomm-linux/refs/heads/main/download_artifacts.sh Copy to clipboard chmod +x download_artifacts.sh Copy to clipboard ./download_artifacts.sh -v GA1.5-rel -c QCS6490 Copy to clipboard 3. 更新 JSON 文件中量化 LiteRT 模型的 `q_offset` 和 `q_scale` 常量。有关说明，请参阅[获取模型常量](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70020-15B/integrate-ai-hub-models.html#get-the-model-constants)。 4. 使用以下命令将下载的模型文件推送到设备上： scp root@:/etc/models Copy to clipboard **示例** scp inception_v3_quantized.tflite root@:/etc/models/ Copy to clipboard 5. 使用以下命令为测试视频创建目录： > > > ssh root@ > Copy to clipboard > > > mount -o remount, rw /usr > Copy to clipboard > > > mkdir /etc/media/ > Copy to clipboard 6. 从主机将测试视频文件推送到设备： > > > scp .mp4 root@:/etc/media/ > Copy to clipboard ### AI 目标检测 **gst-ai-object-detection** 示例应用程序展示了对来自摄像头、视频文件或 RTSP 流的输入流执行目标检测的硬件能力。该 pipeline 接收输入流，对其进行预处理，在 AI 硬件上运行推理，并在屏幕上显示结果。 **图：目标检测应用程序工作流** **视频：目标检测应用程序** **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应用程序。有关详细信息，请参阅[程序](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70020-251Y/topic/run-apps-manually-on-host.html#procedure-ai)。 1. 开始新的 SSH 会话并启动 HDMI 显示器（如果尚未启动）： ssh root@ Copy to clipboard 2. 要在 HDMI 显示器上查看示例应用程序，请从 SSH 终端运行以下 export 命令： export XDG_RUNTIME_DIR=/dev/socket/weston && export WAYLAND_ DISPLAY=wayland-1 Copy to clipboard 3. 编辑您设备上的 `/etc/configs/config_detection.json` 文件。 { "file-path": "/etc/media/video.mp4", "ml-framework": "tflite", "yolo-model-type": "yolox", "model": "/etc/models/yolox_quantized.tflite", "labels": "/etc/labels/yolox.labels", "constants": "Yolox,q-offsets=<38.0, 0.0, 0.0>,q-scales=<3.6124823093414307, 0.003626860911026597, 1.0>;", "threshold": 40, "runtime": "dsp" } Copy to clipboard | 字段 | 值/描述 | | --- | --- | | **ml-framework** | **ml-framework** | | `snpe` | 使用 Qualcomm^®^ Neural Processing SDK 模型. | | `tflite` | 使用 LiteRT 模型。 | | `qnn` | 使用 Qualcomm^®^ AI Engine Direct 模型。 | | **yolo-model-type** | **yolo-model-type** | | `yolov5` `yolov8` `yolox` `yolonas` | 分别运行 YOLOv5、YOLOv8、YOLOx 和 YOLO-NAS 模型。参见[示例模型和标签文件](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70020-50/gst-ai-object-detection.html#gst-ai-object-detection__section_hds_vxp_mdc)。 | | **runtime** | **runtime** | | `cpu` | 在 CPU 上运行 | | `gpu` | 在 GPU 上运行 | | `dsp` | 在数字信号处理器 (DSP) 上运行 | | **Input source** | **Input source** | | `camera` |

0 – 主摄像头

1 – 辅助摄像头

| | `file-path` | 视频文件的目录路径。 | | `rtsp-ip-port` | RTSP 流的地址，格式为 `rtsp://:/` | 4. 要启动应用程序，请运行以下命令： gst-ai-object-detection Copy to clipboard - 要停止用例，请选择 Ctrl + C。 - 要显示可用的帮助选项，请运行以下命令： gst-ai-object-detection -h Copy to clipboard - `GST_DEBUG` 环境变量控制 GStreamer 调试输出。设置所需级别以允许记录日志。例如，要记录所有警告，可运行以下命令： export GST_DEBUG=2 Copy to clipboard ### 并行 AI 推理 **gst-ai-parallel-inference** 命令行应用程序展示了对来自摄像头、视频文件或 RTSP 流的输入流执行四个并行 AI 推理的硬件功能。该 pipeline 检测目标、对目标进行分类、检测姿态、并在输入流上分割图像。屏幕并排显示结果。 **图：并行推理应用工作流** **视频：并行推理应用程序** **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应用程序。有关详细信息，请参阅[程序](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70020-251Y/topic/run-apps-manually-on-host.html#procedure-ai)。 1. 开始新的 SSH 会话并启动 HDMI 显示器（如果尚未启动）： ssh root@ Copy to clipboard 2. 要在 HDMI 显示器上查看示例应用程序，请从 SSH 终端运行以下 export 命令： export XDG_RUNTIME_DIR=/dev/socket/weston && export WAYLAND_ DISPLAY=wayland-1 Copy to clipboard 3. 编辑您设备上的 `/etc/configs/config-parallel-inference.json` 文件。 { "file-path": "/etc/media/video.mp4", "detection-model": "/etc/models/yolox_quantized.tflite", "detection-labels": "/etc/labels/yolox.labels", "detection-constants": "Yolox,q-offsets=<38.0, 0.0, 0.0>,q-scales=<3.6124823093414307, 0.003626860911026597, 1.0>;", "pose-model": "/etc/models/hrnet_pose_quantized.tflite", "pose-labels": "/etc/labels/hrnet_pose.labels", "pose-constants" : "Posenet,q-offsets=<8.0>,q-scales=<0.0040499246679246426>;", "segmentation-model": "/etc/models/deeplabv3_plus_mobilenet_quantized.tflite", "segmentation-labels": "/etc/labels/deeplabv3_resnet50.labels", "segmentation-constants": "deeplab,q-offsets=<0.0>,q-scales=<1.0>;", "classification-model": "/etc/models/inception_v3_quantized.tflite", "classification-labels": "/etc/labels/classification.labels", "classification-constants": "Inceptionv3,q-offsets=<38.0>,q-scales=<0.17039915919303894>;" } Copy to clipboard 下表介绍了用于配置示例应用程序的输入源的配置文件字段。 | **字段** | **值/描述** | | --- | --- | | **Input source** | **Input source** | | camera |

0 – 主摄像头

1 – 辅助摄像头

| | file-path | 视频文件的目录路径。 | | rtsp-ip-port | RTSP 流的地址，格式为 `rtsp://:/` | 4. 要启动应用程序，请运行以下命令： gst-ai-parallel-inference Copy to clipboard - 要停止用例，请选择 Ctrl + C。 - 要显示可用的帮助选项，请运行以下命令： gst-ai-parallel-inference -h Copy to clipboard Qualcomm AI Hub 经常使用最新的 SDK 版本更新模型。使用错误的模型常量可能会导致结果不准确。如果您遇到此类问题，请更新配置文件中的模型常量。 - `GST_DEBUG` 环境变量控制 GStreamer 调试输出。设置所需级别以允许记录日志。例如，要记录所有警告，可运行以下命令： export GST_DEBUG=2 Copy to clipboard **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 模型进行图像分类是在 ImageNet 数据集上进行训练的。因此，由于该类不包含在数据集中，因此模型无法检测到人。 Last Published: Feb 11, 2026 [Previous Topic 使用 Qualcomm Visual Studio Code Extension](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/80-70020-251Y/topics/run-apps-using-ide.md) [Next Topic 开发应用程序](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/80-70020-251Y/topics/develop_application.md) Source: [https://docs.qualcomm.com/doc/80-70020-251Y/topic/run-apps-manually-on-host.html](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70020-251Y/topic/run-apps-manually-on-host.html)