快速开始

第一步：准备设备及开发环境

设备配件清单

配件名称	数量	说明
智能相机整机	1	出厂已配
相机固定支架	1	出厂已配，可拆卸
千兆网线	1	出厂未配
网口转接线	1	出厂已配
12V DC电源适配器	1	出厂未配，需单独采购（建议使用12V~3A电源适配器）

设备安装

将设备使用4颗M4 * 8的螺钉安装到固定支架上，再通过4颗M4 * 8的螺钉将固定支架安装到其他机构件上，共有两种安装方式，可根据实际需求选择安装方式。

如图-侧面安装和图-背面安装所示：

install from side

install from back

设备连接

安装设备后，将设备与其他外设进行连接，以便接下来进行设备的初始化配置，连接拓扑图参考：

方式一（推荐），通过网线连接相机：
相机设备和 PC 通过网线直接连接，将 PC 的 IP 地址设置为 192.168.1.254，相机设备上电启动后，从 PC 浏览器输入网址：http:// 192.168.1.123:58200/ ，即可访问相机管理系统，管理系统默认用户名 sve，密码 sve
※相机出厂默认 IP 为 192.168.1.123

※Windows、MacOS、Ubuntu操作系统的 PC 均OK

方式二，直接操作相机：
将相机设备启动上电后，连接 HDMI 显示器，USB 键盘和鼠标，上电。待设备启动后，进入 AidLux 桌面系统后，可见如下界面：

install from back

点击桌面的【SV Engine】快捷方式，输入用户名 sve，密码 sve，登录相机管理界面

第二步：配置设备信息

一、初始化登录

操作步骤

将智能相机连上电源后，设备自动启动，电源指示灯变为红色常亮，表示设备正常启动
完成设备连接和通电启动后，在PC上通过浏览器输入链接登录相机管理界面：http://[相机IP]:58200/
例如：相机默认出厂时IP为 192.168.1.123，则浏览器输入网址 http://192.168.1.123:58200/
Web界面输入用户名和密码登录设备管理界面
默认用户名：sve 默认密码：sve

二、网络配置

登录相机后，在左侧菜单栏选择【网络配置】，可以对相机有线网络的IP信息进行配置

network configure

三、任务管理

应用列表

SmartVision Engine应用在安装后，默认内置【应用示例（采图）】、【应用示例（分割）】两个示例应用。【应用示例（采图）】不包括任何推理，可用于系统和物理相机采集图像调试用。应用列表中，会展示该系统目前所有的AI应用包的信息，包括应用名称、版本、状态，以及上传时间信息。以【应用示例（采图）】为例，对智能相机各功能进行说明。

进入运行预览界面：跳转到“运行预览”界面，实时查看AI应用包进行AI推理过程中产生的原图和结果图。
启动 ▪ 停止应用：操作AI应用包的启动与停止。
进入成像设置界面：对相机参数，算法阈值参数以及结果数据集成的配置修改。
查看应用运行日志：查看应用运行中产生的打印信息。
删除应用：删除不需要的AI应用包。

task list

点击【导入应用包】按钮，实现对用户的AI应用包（应用包格式，应用包内容及如何构建详见【第三步：构建你的第一个相机应用】章节）的上传。

运行预览

实时查看AI推理的原图与结果图数据，以及采样的数量统计，其中采样数在每次启动后，采样数将重新从零开始。

task running

点击【启动】和【停止】按钮，实现对AI应用包的启动与停止操作，并根据当前应用包的状态，对相应按钮进行动态启用。AI应用实际运行后，进行目标检测并推理产生结果，左侧为原图，右侧为推理后对应的结果图，下图为内置算法应用运行效果。

点击【设置】按钮，跳转到【成像设置】界面，对涉及到参数进行修改。注：算法应用在运行状态下，该按钮不可点击。

点击【历史记录】按钮，右侧打开弹框，展示推理后的原图和结果图的历史记录。点击其中任意一张图片，可对该图进行独立查看，并支持对图片进行【全屏】、【放大】、【缩小】、【旋转】操作。

task running

点击【返回】按钮，跳转至【应用列表】界面。

成像设置

通过对相机参数的设置调整，达到最优的成像效果。如下图所示：

task running

【触发方式】分为“连续触发”与“IO触发”两种方式。

当选择【连续触发】的触发方式，配置自动保存，操作成功后，自动打开相机，另会同时实时展示相机所拍画面。此方式支持在相机打开状态下，更新相机参数。

点击【抓取快照】按钮，会对当前可见的实时图像进行拍照存图，并展示在下方。开启【自动】按钮，会根据所设置间隔时间，自动进行拍照存图，并展示在下方。

task running

当选择【IO触发】的触发方式，配置自动保存，操作成功后，将自动打开相机。此方式下，需接入外部触发信号，一旦接收到外部信号，将会对相机画面进行拍照，对应图片及采样数都会一并展示在下方。

task running

图像获取界面栏中，可对相机的参数进行设置，包括触发设置、成像参数调节。

基本参数设置

触发方式：当选择“IO触发”时，须对“边沿设置”和“触发延时(us)”进行配置，“边沿设置”包括“上升沿”和“下降沿”两种方式；须对“输入通道”进行配置，“输入通道”分为1和2两个通道；须设置“触发延时”、“防抖”时长，“触发延时”参数默认0ms，“防抖”参数默认5ms。
曝光设置：当“自动曝光”启用时，仅可编辑“曝光补偿”；当“自定义”启用时，可编辑“曝光时长”、“曝光度”参数。
白平衡设置：仅当“自定义白平衡”启用时，不可编辑。包含“白炽灯”、“荧光灯”、“暖荧光灯”、“日光”、“阴天”、“黄昏”、“阴影”7种白平衡模式。

高级参数设置

饱和度：调整图像中颜色的纯度或鲜艳程度。饱和度越高，图像中的颜色就越鲜艳、纯正；饱和度越低，图像中的颜色就越接近灰色。
对比度：调整图像中最亮部分与最暗部分之间的差异。
锐度：调整图像中边缘清晰度的程度。锐度高的图像边缘更加清晰、锐利；锐度低的图像边缘则较为模糊。
自定义白平衡：仅当“自定义白平衡”启用时，可编辑“色彩设置模式”，“色彩设置模式”包括“色温”和“RGB增益”2种模式，当色彩设置模式选择“RGB增益”时，可编辑“R增益”、“G增益”、“B增益”。

【应用参数】按钮可对相机参数进行修改，当调整修改后所呈现的画面，不如上一次的效果后，可通过点击【恢复参数】按钮进行恢复。
快照图片，支持【一键导出zip包】，【一键删除】，【单个文件删除】功能，目前支持最大存储200张快照图片，当超过后如果有一张新的快照产生时，会同时删除最早的一张图片。

task running

点击其中一张快照图片，可对当时快照对应的相机参数进行独立查看，并支持对图片进行【全屏】、【放大】、【缩小】、【旋转】操作。

task running

点击【返回运行预览】按钮，可跳转至【运行预览】界面。

算法设置

该界面展示出对应的AI应用所涉及的阈值相关参数，不同应用涉及阈值参数各不相同，支持进行动态化的不同展示。
点击【保存配置】按钮对修改后的参数进行存储。
点击【重置】按钮，可恢复至上一次保存后的参数。
点击【导出配置至本地】按钮，可将当前页面显示的相关参数以json文件格式导出至本地。
点击【返回运行预览】按钮，切换至【运行预览】界面。

task running

结果处理设置

AI应用推理后的结果，可对集成的外部系统进行配置。如下图所示：

task running

1. 输出信号设置，与外部控制系统集成。支持三种方式OFF、IO信号和TCP。

OFF：指明不产生外部信号。
IO信号：配置1号和2号引脚信号类型，及NG信号持续时间。根据表2-2的管脚信号定义。【DO#1】对应【20-9】，【DO#2】对应【20-10】。
TCP信号：配置IP地址及端口。

2. 数据集成设置，与外部业务系统集成。

图片传输类型：AI推理结果会包括“原图”、“结果图”、“Mask图”。用户根据实际需要，选择哪些图片需要传输。
FTP集成：仅当启用FTP集成功能时，其下方的IP地址、端口、用户名、密码和根路径，可进行编辑配置。
HTTP集成：仅当启用HTTP集成功能时，REST API可进行编辑配置。系统将会HTTP方式进行传输，其content-type为multipart/form-data，参数名为files。

点击【返回运行预览】按钮，切换至【运行预览】界面。
点击【完成】按钮，对设置保存的同时自动跳转至【运行预览】界面。

四、设备维护

equipment_maintenance

1. 登录信息
点击，编辑登录信息，修改用户名、密码。修改后点击【保存】，弹出更新成功弹框，点击【确认】后跳转登录页面，重新进入sve即可。

equipment maintenance

2. 本地缓存设置

缓存路径：将默认的保存路径进行显示，不可编辑。点击【查看文件】按钮，将会触发浏览器新开一个页面，查看环境上对应的AI推理结果文件。
保存周期：对推理结果文件保存时间进行设置，最短为1天，最长为7天。
系统保留空间：指需要给操作系统本身预留的磁盘空间。系统容量根据不同硬件环境而变化，其设置的保留空间数不可大于该系统容量。
超限处理方式：包括“覆盖最旧数据”和“停止缓存最新数据”两种方式。
- 覆盖最旧数据：最新产生的结果数据，会保存的同时，会删除当前最旧的数据。
- 停止缓存最新数据：最新产生的结果数据，不再保存，但可通过FTP或者HTTP方式（需要启用对应方式）进行外部集成

3. 调试操作
点击【IO信号调试】，跳转至【IO信号调试】界面。在相机使用【IO采图】进行推理前环境调试。

equipment maintenance

第三步：运行并预览内置分割应用

以【应用示例（分割）】为例，运行并预览推理效果

预览运行效果

点击列表中的【启动/停止应用】按钮，运行应用示例。

task running

点击进入【运行预览】按钮，查看运行效果。

task running

算法设置

该界面展示出对应的AI应用所涉及的阈值相关参数，不同应用涉及阈值参数各不相同，支持进行动态化的不同展示。
点击【保存配置】按钮对修改后的参数进行存储。
点击【重置】按钮，可恢复至上一次保存后的参数。
点击【导出配置至本地】按钮，可将当前页面显示的相关参数以json文件格式导出至本地。
点击【返回运行预览】按钮，切换至【运行预览】界面。

task running

脏污： 脏污缺陷。
- 最小面积：脏污检测的最小面积
- 最小长度：脏污检测的最小长度
划伤： 划伤缺陷。
- 最小面积：划伤检测的最小面积
- 最小长度：划伤检测的最小长度
配置：
- 相机/静态图： 是否开启相机；0-关闭相机，1-开启相机
- 图片处理间隔时间（秒）： 图片处理间隔时间;单位（秒）
- 线程数： 应用实际处理图片的所用的线程数，默认1

第四步：从AI Creator一键生成并部署应用

AI应用生成

打开浏览器，登录到AI Creator。点击【项目中心】进入项目列表。找到已经训练完成的【芯片分割】项目（AICreator模型如何训练请参考AICreator用户使用说明文档），点击【进入项目】可查看模型详情。如下图所示：

注：由于模型是在 x86 平台下训练的，如果希望在智能相机或边缘端运行，还需要对模型进行优化。AICreator 内置了 AIMO 模型优化功能，支持一键优化和高级优化。针对运行模型的设备芯片型号，一键优化预设了一系列参数，用户只需选择运行模型的设备芯片型号即可。我们实验使用的智能相机芯片型号为 QCS6490，并推荐将模型转换为 QNN 格式以进行运行。

点击左侧【 模型优化 】标签，在优化发布界面，点击【一键优化】，选择 QNN 格式和 QCS6490 芯片型号，即可完成模型优化。

点击左侧【部署】标签，点击【生成智能相机应用】，填写应用ID、应用版本、应用名称等应用信息，并选择图片数据后点击确定，即可生成AI应用。

AI应用部署到相机

在节点管理页面，点击【集成节点】按钮，在弹出的表单中输入节点名称和智能相机的IP地址（关于如何查看智能相机IP，请参考《第二步：配置设备信息》）。输入完成后，点击确定。

智能相机集成成功后，返回项目的应用生成界面，选择上一小节中生成的智能相机应用并点击【部署】，然后选择已集成的智能相机节点，点击【开始部署】
点击后将会跳转到【部署记录界面】，当【部署状态】为成功后，表示该应用已部署完成。

返回智能相机界面查看应用列表，已新增一条数据，即表示部署成功。运行即可查看推理效果。

预览运行效果

点击列表中的【启动/停止应用】按钮，运行应用示例。

点击进入【运行预览】按钮，查看运行效果。

第五步：构建你的第一个相机应用

一、生成示例应用（含示例源码）

为了帮助开发者快速学习上手，Aidlux系统默认提供appc的命令行工具，可以直接生成基于SmartVision SDK的示例应用

示例代码分为C++和Python两种语言版本

appc使用说明

text

进入aidlux命令行终端，输入"appc -h"即可获取使用帮助。

(1)创建项目
可通过命令：appc init外加指定参数来创建不同的项目类型。
具体操作信息可通过appc init --help命令来获取更多帮助。

(2)打包项目
当开发完成之后，可通过命令appc package来打包具体项目。
命令格式：appc package -p <项目路径>

Camera上执行以下命令：

C++Python

bash

# 在本地目录生成C++的示例代码
  aidlux@aidlux:~$ appc init -t "cpp" -n demoApp
  aidlux@aidlux:~$ cd demoApp

bash

# 在本地目录生成python的示例代码
  aidlux@aidlux:~$ appc init -t "py" -n demoApp
  aidlux@aidlux:~$ cd demoApp

二、应用源码说明

文件结构如下：

C++Python

text

├── README.md
├── config                   #配置文件
│   ├── camera.config        #相机参数配置文件（需要补上相机参数配置的说明）
│   ├── algorithm.config     #算法参数配置文件（需要补上算法参数配置的说明）
│   ├── model.config         #模型相关配置文件
├── imgs                     #静态图片目录
├── lib                      #三方库目录
├── manager.sh               #应用启动脚本
├── model                    #模型文件目录
│   ├── Segment_V41_0
│   │   └── det_bestModelIoU_xxx_int8.serialized.bin  #模型文件
│   ├── det.txt
│   └── modelInfo.json       #模型配置文件
├── release.txt              #应用说明文件
├── src                      #应用主程序目录
│   ├── CMakeLists.txt       #cmake编译文件
│   ├── main.cpp             #应用主代码
│   ├── main.hpp             #应用主代码头文件
│   └── model.cpp            #模型加载主代码
├── svapp                    #可执行程序文件

text

├── config                   #配置文件
│   ├── camera.config        #相机参数配置文件（需要补上相机参数配置的说明）
│   ├── algorithm.config     #算法参数配置文件（需要补上算法参数配置的说明）
│   ├── model.config         #模型相关配置文件
├── lib                      #三方库目录
├── manager.sh               #应用启动脚本
├── model                    #模型文件目录
│   ├── Segment_V41_0
│   │   └── det_bestModelIoU_xxx_int8.serialized.bin   #模型文件
│   ├── det.txt
│   └── modelInfo.json       #模型配置文件
├── release.txt              #应用说明文件
├── svapp.py                 #应用主代码

三、源码编译并打包部署到相机

C++ 示例

1. 确认相机cmake编译环境

执行cmake判断是否安装cmake命令。

bash

# 未安装cmake
aidlux@aidlux:~$ cmake
bash: cmake: command not found

如果没有安装，执行以下命令安装cmake。

bash

aidlux@aidlux:~$ sudo apt-get update
aidlux@aidlux:~$ sudo apt-get install cmake

安装完成后，执行cmake命令出现帮助信息即为安装成功，如图所示：

2. 编译源代码

Camera上执行：

bash

# 进入示例应用目录
aidlux@aidlux:~$ cd ~/demoApp

# 执行编译命令
aidlux@aidlux:~/demoApp$ cd src/
aidlux@aidlux:~/demoApp/src$ mkdir build
aidlux@aidlux:~/demoApp/src$ cd build/
aidlux@aidlux:~/demoApp/src/build$ cmake ..
aidlux@aidlux:~/demoApp/src/build$ make

编译完成后，会在应用根目录下生成可执行文件 svapp

3. 应用打包并部署

Camera上执行：

bash

# 执行应用打包命令
aidlux@aidlux:~$ appc package -p ~/demoApp

打包完成后，会在应用目录下生成可直接部署的应用包：

至此，整个应用打包完成，接下来进行应用部署流程，可以将应用部署在本相机直接预览效果，也可以将应用部署到其他的相机设备上

场景 1：若需要将应用部署到本相机设备上：

Camera上执行： (1) 执行sve应用安装命令

bash

# 执行sve应用安装命令
aidlux@aidlux:~$ appc install ~/demoApp.zip

💡注意：

若安装过程提示应用已存在，可以通过加入“-f”参数进行强制覆盖安装:
appc install -f ~/demoApp.zip

(2) 重启智能相机应用运行框架

💡注意：

需要重启相机应用运行框架服务后，智能相机应用列表才能重新加载，并展示解压后的应用

bash

# 进入智能相机应用框架目录
cd /opt/aidlux/cpf/aid-sve/

# 重启相机应用运行框架
sudo ./manager.sh restart

(3) 打开相机管理网页，进入【任务管理】，查看部署的应用：

若应用列表中显示出示例应用，则表示已经部署成功

场景 2：若需要将应用部署到其他相机上，需要先将应用包拷贝到 PC 上

PC上执行： (1) 将应用包拷贝到 PC 本地

bash

# 将相机上打包后的应用包拷贝到 PC 本地
scp aidlux@[camera IP]:/home/aidlux/demoApp.zip ./

(2) 打开其他相机管理网页，进入【任务管理】，点击【导入应用包】，选择 PC 上的应用包

导入后，若应用列表中显示出示例应用，则表示已经部署成功

四、预览运行效果

点击列表中的【启动/停止应用】按钮，运行应用示例。

点击进入【运行预览】按钮，查看运行效果。

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第一步：准备设备及开发环境 ​

设备配件清单 ​

设备安装 ​

设备连接 ​

第二步：配置设备信息 ​

一、初始化登录 ​

二、网络配置 ​

三、任务管理 ​

应用列表 ​

运行预览 ​

成像设置 ​

基本参数设置 ​

高级参数设置 ​

算法设置 ​

结果处理设置 ​

四、设备维护 ​

第三步：运行并预览内置分割应用 ​

以【应用示例（分割）】为例，运行并预览推理效果 ​

预览运行效果 ​

算法设置 ​

第四步：从AI Creator一键生成并部署应用 ​

AI应用生成 ​

AI应用部署到相机 ​

预览运行效果 ​

第五步：构建你的第一个相机应用 ​

一、生成示例应用（含示例源码） ​

二、应用源码说明 ​

三、源码编译并打包部署到相机 ​

C++ 示例 ​

1. 确认相机cmake编译环境 ​

2. 编译源代码 ​

3. 应用打包并部署 ​

四、预览运行效果 ​

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一、初始化登录

二、网络配置

三、任务管理

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基本参数设置

高级参数设置

算法设置

结果处理设置

四、设备维护

第三步：运行并预览内置分割应用

以【应用示例（分割）】为例，运行并预览推理效果

预览运行效果

算法设置

第四步：从AI Creator一键生成并部署应用

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AI应用部署到相机

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第五步：构建你的第一个相机应用

一、生成示例应用（含示例源码）

二、应用源码说明

三、源码编译并打包部署到相机

C++ 示例

1. 确认相机cmake编译环境

2. 编译源代码

3. 应用打包并部署

四、预览运行效果