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RB3Gen2 上运行 PP-OCR

这个项目构建了一个命令行应用程序，在ARM Linux平台上运行开源模型“PP-OCR”，利用CPU根据输入图像进行推理，速度为每张图像0.5秒。

C8550DK上运行YOLO v10

该项目构建了一个在 C8550DK 平台上运行开源模型“YOLOv10s”的 CLI 应用程序，使用 SNPE 运行无需 NMS 后处理的对象检测。

C8550上运行YOLOv8-seg

该项目构建了一个cli应用程序，在C8550DK平台运行开源模型YOLOv8-seg-s，使用dsp以120ms/it的运行速度根据输入图像进行85类目标识别和语义分割。

C8380上运行YOLOV5_CXX

本项目是基于QNN SDK C++接口开发的、基于开源模型YOLOv5的目标检测应用，不仅可以用来检测指定图片中的物体，还可以检测USB摄像头实时视频中的物体。

C8380上运行AOTGAN

该项目在 WoS 平台上构建了一个交互式应用程序，运行开源模型 OPENAI CLIP，实现了基于 QNN SDK的交互式根据文本描述搜索图片的功能。

C8380上运行OPENAI-CLIP

该项目在 WoS 平台上构建了一个交互式应用程序，运行开源模型 AOTGAN，实现了基于 QNN 的交互式多轮图像修复功能。

8550DK 运行Stable Diffusion

该项目构建了一个cli应用程序，在C8550DK平台运行开源模型Stable Diffusion（v1.5），使用dsp以500ms/it的运行速度根据prompt进行图像生成的推理。

在WoS上运行LLaMa

该项目构建了一个cli应用程序，在高通WoS平台运行开源模型LLaMA v2-7B，基于qnn进行交互式的多轮对话推理。

8380-MusicPlayer

该项目在8380开发板上构建运行Windows系统，并在此基础上构建一个简单、用户友好的音乐播放器，使用C#使用Windows窗体构建。它旨在为播放音乐库提供无缝直观的体验。

C6490-MobileVLM-cn

MobileVLM 是一种强大的多模态视觉语言模型 (MMVLM)，旨在在移动设备上运行。它是无数面向移动的架构设计和技术的融合，其中包括一组从头开始训练的 1.4B 和 2.7B 参数规模的语言模型，以及在以下环境中预训练的多模态视觉模型：通过高效投影仪进行 CLIP 时尚、跨模态交互。根据几个典型的 VLM 基准评估 MobileVLM。与一些更大的模型相比，模型表现出了同等的性能。

文本处理模块

C8550-风格迁移示例

该项目在C8550开发板上构建并运行C8550 发展工具包系统的源代码，充分利用了发展工具包的多样性及其强大的连接和计算能力。Style Transfer 可以把自己需要处理的图片，根据选择的风格，把图片渲染为跟风格一致的图片。

C6490-模糊图像清晰化处理

该项目将开源模型DeepDeblur移植到C6490P DK上，通过SNPE调用dsp，使得模型可以以一个较高的效率运行在边缘设备，满足快速图像清晰化处理的需求。

CM2290-数字识别

该项目在cm2290开发板上构建并运行cm2290发展工具包系统的源代码，充分利用了发展工具包的多样性及其强大的连接和计算能力。这是使用TensorFlow构建的数字分类器模型的端到端示例2.0（Keras API），并在MNIST数据集上进行训练。示例应用程序允许用户画一个数字并预测它将是哪个数字。

CM2290-交互式图像分割

该项目在cm2290开发板上构建并运行cm2290发展工具包系统的源代码，充分利用了发展工具包的多样性及其强大的连接和计算能力。Interactive Segmentation 相机应用程序，它接受图像和该图像中的一个点，然后尝试确定周围的重要区域。

RB1_LaneDetection示例

项目以QRB2210开发工具包系统源代码为基础，运行在QRB2210开发板上，充分利用了开发工具包多样而强大的连接和计算能力。使用Opencv加载mp4视频文件，并对视频文件逐帧处理，识别每一帧图片中道路线条后做响应处理，处理后的视频帧输出为视频流文件。

RB1_ImageOCR示例

项目以QRB2210开发工具包系统源代码为基础，运行在QRB2210开发板上，充分利用了开发工具包多样而强大的连接和计算能力。使用Opencv加载image，并对image做二值化、去噪等预处理，通过Tesseract-OCR对与预处理后的image进行文字识别处理，并将结果保存为txt文件。

CM2290-图片语义识别示例

CM2290开发板可以用于文本处理，该模型可以针对输入两张图片进行语义分析, 可以识别出两张图片是否表达的是一个相同的含义，而不只是单纯的比较的图片的MD5 。

CM2290文本语义识别示例

该项目在cm2290开发板上构建并运行cm2290发展工具包系统的源代码，充分利用了发展工具包的多样性及其强大的连接和计算能力。它是使用在SQUAD 1.1数据集上微调的预训练文本分类模型创建的。该模型以段落为输入，然后使用TensorFlow Lite模型将段落分类到预定义的组中，以预测段落的情绪是积极的还是消极的。它是在Mass等人提供的Large Movie Review Dataset v1.0上进行训练的。

图像识别模块

RB1-艺术风格转换示例

项目以QRB2210开发工具包系统源代码为基础，运行在QRB2210开发板上，充分利用了开发工具包多样而强大的连接和计算能力。使用HostAPD和UDHCPD工具使能AP WIFI，使用GStreamer和ZLMediaKit完成RTSP流媒体功能，使用TFLITE完成art风格转移算法的推断。

CM2290-Bert QA示例

项目在cm2290开发工具包系统源码构建并运行在CM2290开发板上，充分利用了开发工具包多样而强大的连接能力以及运算能力。它是使用在SQuAD 1.1 数据集上微调的预训练 BERT 模型创建的，该模型将一段文章和一个问题作为输入，然后返回最有可能回答问题的一段文章。它需要半复杂的预处理，在应用程序中实现的标记化和后处理步骤。

CM2290交通标志识别示例

项目在cm2290开发工具包系统源码构建并运行在CM2290开发板上，充分利用了开发工具包多样而强大的连接能力以及运算能力。通过HostAPD和UDHCPD工具使能AP WIFI，通过GStreamer、ZLMediaKit和FFMPEG完成RTSP流媒体功能，通过 TFLITE 完成 yolov5 交通标志识别模型的推理运行。

CM2290手势鉴别

项目依托CM2290开发工具包，充分利用CM2290丰富而强大的连接能力。通过MediaPipe model 通过识别手部的21个3D坐标，是目前最先进的方法推理，具有实时性能，甚至可以扩展到多只手。

WIFI 温湿度计

项目依托CM2290开发工具包，充分利用CM2290丰富而强大的连接能力。通过HostAPD和UDHCPD工具使能AP WIFI，通过mosquitto完成温湿度数据的传输。开发板打开wifi热点，运行mosquitto服务后，湿度计会主动连接wifi并上报数据。温度和湿度数据可以在一个简单的网页上查看。

CM2290图像识别

本项目依托CM2290开发套件，利用开发套件的AI计算能力和图像处理能力，图像分类模型和图像分类模型都使用图像作为输入，预测这些图像属于预定义类别的概率。例如，一个图像运动识别模型可以被训练来识别不同颜色的电脑键盘、不同品牌的鼠标和不同尺寸的显示器。

口罩检测

依托QCS610开发工具包，利用开发工具包的AI计算能力和图像处理能力实时采集图像，预处理后进行AI推理，并输出推理结果。我使用gstreamer和TFLITE来完成上述功能。当管道获得有效的图像数据时，它会自动采集图像，进行AI推理，并返回口罩在图像帧中的位置信息。

姿势识别

本项目依托QCS610开发套件，利用开发套件的AI计算能力和图像处理能力，实时采集图像，预处理后进行AI推理，并输出推理结果。我使用gstreamer和Snapdragon Neural Processing Engine SDK来完成上述功能。当管道获得有效的图像数据后，自动采集图像，进行AI推理，返回人体姿态信息。

CM2290性能探索

本项目依托CM2290开发套件，利用开发套件的AI计算能力和图像处理能力，实时采集图像，预处理后进行AI推理，并输出推理结果。我使用gstreamer和tflite(支持NNAPI)来完成上述功能。使用在同一个局域网下面的RDS摄像头实时采集视频数据通过按修改参数来设置App上显示多路摄像，以及是否掉帧，卡顿来评测CM2290 性能。

驾驶警告

本项目依托QCS610开发套件，利用开发套件的AI计算能力和图像处理能力，实时采集图像，预处理后进行AI推理，并输出推理结果。我使用gstreamer和tflite(支持NNAPI)来完成上述功能。前置摄像头采集人脸图像检测驾驶员疲劳状态，后置摄像头显示车外路况。

智能交通

使用高通®QCS610 SOC开放套件和IMX415相机模块。然后，结合高通的人工智能、OpenCV、SVM和Gstreamer、神经处理SDK，完成车牌识别过程，展示其强大的计算能力。将EasyPR车牌识别引擎以及高通神经处理SDK移植到Qualcomm®QCS610 SOC开发板上，展示Qualcomm®QCS610 SOC丰富的应用场景。同时利用GTK开发了用户界面，显示车牌识别的过程。

图片像素增强

摄像头将每两秒进行一次拍摄,将获取到的低像素图片使用TensorFlow 模型转变为高像素的图片。

物体跟踪

本项目基于Qualcomm Neural processing SDK for AI 和开源视频流框架Gstreamer。

Wave1.0版

利用Adreno图形处理器软件开发包开发演示应用程序，以显示波浪模型。

燃烧的火焰

使用Adreno GPU SDK开发一个可变颜色的火焰模型应用程序

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