本文介绍了一个实时人像分割应用，使用搭载骁龙8 Gen2处理器AidLux 2.0（Ubuntu 20.04）环境下运行。该系统通过OpenCV捕获视频流，利用Aidlite轻量级推理引擎运行人像分割，适用于视频会议、直播特效等场景。

在Redmi K60 Pro手机上运行的手部检测系统，采用了第二代骁龙8处理器和AidLux 2.0平台。系统通过两个协同工作的AI模型\实现实时手部追踪，应用场景广泛，包括手势交互、VR/AR控制、医疗康复等。

摘要：基于Redmi K60 Pro手机（骁龙8 Gen2处理器）开发的实时人物分割系统，采用AidLux 2.0（Ubuntu 20.04）环境运行。实现60ms级单帧处理速度。典型应用场景含视频会议虚拟背景、AR试衣等。

本文介绍了一个基于高通8gen2手机的实时人体姿态检测系统。该系统采用双模型级联架构，通过详细的Python代码实现，展示了从图像采集、模型推理到结果可视化的完整流程，适用于健身指导、动作分析等应用场景。

本文介绍了一个基于深度学习的实时人脸检测与面部关键点识别系统。该系统采用高通8gen2芯片的手机作为硬件平台，使用双模型架构：BlazeFace轻量级人脸检测模型（128x128输入，CPU加速）和面部关键点识别模型（192x192输入，GPU加速）

在边缘计算与 AI 深度融合的时代，硬件平台的算力释放与模型部署效率正成为技术落地的关键支点。高通 QCS8550 作为集成 48TOPS AI 算力的旗舰级芯片，其 4nm 制程工艺与 Hexagon 神经网络处理单元，为轻量化 AI 模型推理提供

文中介绍在该硬件上部署 YOLOv8 模型的过程，包括 pt 模型转 onnx、用 AIMO 转高通 NPU 模型格式，还给出使用 Aidlite 推理的代码及性能指标，如 YOLOv8n 在 640 像素下推理速度为 1.66ms。

如何平衡高通平台的高性能与成本？

如何针对高通平台进行定制化开发？例如，根据特定的产品需求对硬件和软件进行修改和优化。

高通平台与其他芯片平台相比，在性能、功耗、成本等方面有哪些优势和劣势？

高通平台的软件开发工具链包括哪些工具？如何使用这些工具进行应用程序和驱动程序的开发？

遇到过哪些安全漏洞？如何修复？

如何保障高通汽车系统的信息安全？

5月13日至29日，2025高通边缘智能创新应用大赛为开发者带来了六场聚焦边缘智能领域，横跨技术洞察、平台解析与实战攻略的知识盛宴。

各位大神好，请问如何在8775P搭建sail域的R52核的开发环境

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在高通平台上实现多屏显示（如中控 + 仪表盘 + 副驾屏）需要注意哪些技术点？

如何解决高通平台与 AUTOSAR 架构的兼容性问题？

本文介绍了检索增强生成(RAG)技术如何解决大语言模型的知识时效性和私有数据访问问题。基础RAG包括索引、检索和生成三个阶段，通过将文档转换为向量表示并与用户查询匹配来获取相关信息。文章重点探讨了高级RAG中的查询翻译(Query Translati

在基于 Arm 的 CPU 上执行模型时， 需要模型 .so（对于 RB3Gen2 目标，必须交叉编译 .so 使用 aarch64-ubuntu-gcc9.4 工具链）、后端 .so 库和输入列表设置为 运行 Inference 以生成输出。Qualcomm AI Engine Direct SDK 提供 C/C++ API，以 创建/开发可以加载已编译的 .so 模型并在其上执行它的应用程序 选定的具有加速功能的后端（CPU、GPU 或 HTP）。在基于 Arm 的 CPU 上运行 QNN 模型。