欢迎您来到 Qualcomm 硬件开发俱乐部！
在我们这个硬件俱乐部中，汇集了 Qualcomm 最新最顶尖的硬件开发的内容，您可以了解到最先进的嵌入解决方案、企业应用和 IoT/M2M 等先进技术。让开发者、创客和硬件设备制造商能够尽早熟悉新一代 Qualcomm 的硬件配置，从而快人一步抢占先机。您可以在这里可以第一时间获得 Qualcomm 提供的硬件开发套件，更可以和业界同行深度交流。这里是属于每一个热爱硬件人的俱乐部。
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硬件资讯
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。
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