目录结构
/app/
├── pydev_demo/ # 12 个 Python AI demo
│ ├── 01_basic_sample/ ~ 12_yolov5s_v6_v7_sample/
│ └── models/ # 34 个 BPU 模型 (.bin)
├── 40pin_samples/ # GPIO/I2C/SPI/PWM/UART 示例
├── cdev_demo/ # 8 个 C++ 多媒体示例
└── multimedia_samples/ # 底层 C 示例
Python AI 示例
图像分类（01_basic_sample）
cd /app/pydev_demo/01_basic_sample
python3 test_mobilenetv1.py # MobileNetV1
python3 test_resnet18.py # ResNet18
python3 test_googlenet.py # GoogleNet
语义分割（04_segment_sample）
cd /app/pydev_demo/04_segment_sample
python3 test_segment.py
Web 摄像头展示（05）
cd /app/pydev_demo/05_web_display_camera_sample
bash start_nginx.sh
python3 mipi_camera_web.py
浏览器
http://:8080 查看。
YOLO 系列检测
cd /app/pydev_demo/06_yolov3_sample && python3 test_yolov3.py
cd /app/pydev_demo/07_yolov5_sample && python3 test_yolov5.py
cd /app/pydev_demo/09_yolov5x_sample && python3 test_yolov5x.py
cd /app/pydev_demo/12_yolov5s_v6_v7_sample && python3 test_yolov5s_v6.py
其他检测
cd /app/pydev_demo/10_ssd_mobilenetv1_sample && python3 test_ssd_mobilenetv1.py
cd /app/pydev_demo/11_centernet_sample && python3 test_centernet.py
RTSP 流解码（08）
cd /app/pydev_demo/08_decode_rtsp_stream
python3 test_decode_rtsp.py "rtsp://admin:password@192.168.1.64:554/stream1"
40pin GPIO 示例
cd /app/40pin_samples
sudo python3 simple_out.py # GPIO 输出
sudo python3 simple_input.py # GPIO 输入
sudo python3 simple_pwm.py # PWM
sudo python3 button_event.py # 按钮事件
sudo python3 button_led.py # 按钮控 LED
sudo python3 test_i2c.py # I2C
sudo python3 test_spi.py # SPI
sudo python3 test_serial.py # UART
C++ 多媒体示例
编译并运行：
cd /app/cdev_demo/
make && ./
| 目录 | 功能 | 可执行文件 |
|---|
| bpu | BPU C++ 推理 | bpu_demo |
| v4l2 | V4L2 摄像头 | v4l2_demo |
| vio2display | VIO 到显示 | vio2display |
| vio2encoder | VIO 到编码 | vio2encoder |
| decode2display | 解码显示 | decoder2display |
| rtsp2display | RTSP 显示 | rtsp2display |
| vio_capture | VIO 采集 | capture |
| vps | 视频处理 | 见目录 |
模型库速查
路径：/app/pydev_demo/models/（34 个 .bin 文件）
| 类别 | 模型 |
|---|
| 分类 | mobilenetv1, mobilenetv2, resnet18, googlenet, efficientnasnet_m/s, efficientnet_lite0~4, vargconvnet |
| 检测 | yolov2, yolov3, yolov5s/5x/5s_v6/v7, yolov8, yolov10, yolov11m, yolov12n, ssd_mobilenetv1, centernet, fcos, fcos_efficientnetb2/b3 |
| 分割 | yolov8_seg, deeplabv3plus (efficientnetb0/m1), fastscnn, mobilenet_unet, stdc |
所有模型为 NV12 格式，专为 BPU 优化。
⚠️ 必须使用系统 Python
RDK X5 的 hobot_dnn 等硬件库安装在系统 Python (/usr/bin/python3.10)，不在 conda 环境中。
# ✅ 正确 — 使用系统 Python
/usr/bin/python3.10 /app/pydev_demo/01_basic_sample/test_resnet18.py# ❌ 错误 — conda 环境没有 hobot_dnn，会报 ModuleNotFoundError
python /app/pydev_demo/01_basic_sample/test_resnet18.py
排查故障
| 现象 | 原因 | 解决 |
|---|
ModuleNotFoundError: hobot_dnn | 使用了 conda 或 venv Python | 改用 /usr/bin/python3.10 运行 |
make 编译失败 | 缺少头文件或库 | sudo apt install libhbm-dev 检查依赖 |
| Web 展示无画面 | nginx 未启动 | bash start_nginx.sh |
| 模型文件找不到 | 路径错误 | 确认模型在 /app/pydev_demo/models/ |
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