SDK e Aplicativo Mínimo
Esta página explica como preparar um ambiente host para compilar aplicativos nativos da reCamera Pro e como funciona um ciclo completo de compilação e implantação. As etapas são demonstradas com o projeto Visual Wake and Offline Speech Recognition, um aplicativo real de RKNN + GStreamer que roda inteiramente no dispositivo.
Para o contrato geral de desenvolvimento (versões de toolchain, formatos de modelo, linguagens), consulte Choose a Development Path. Se você preferir que um agente de codificação com IA conduza esse fluxo de trabalho, consulte Develop with AI Coding Agents.
Pré-requisitos
- Uma reCamera Pro (RV1126B, aarch64) acessível via Ethernet virtual USB (padrão
192.168.42.1) ou LAN - Um computador Linux, ou um computador Windows com WSL, para conversão de modelos e cross-compilação
- Um SDK da reCamera Pro funcional no host
- RKNN-Toolkit2 2.3.2 e RKNN Runtime 2.3.2 — não misture versões arbitrárias de RKNN Runtime
Configurar o Caminho do SDK
Scripts de compilação em projetos da reCamera Pro normalmente localizam o SDK por meio de uma variável de ambiente. Para o projeto Visual Wake, scripts/build_recamera.sh procura o SDK em um caminho local padrão; aponte-o para o seu próprio checkout do SDK em vez disso:
export RECAMERA_PRO_SDK=/absolute/path/to/recamera-pro-sdk
O script de compilação também valida librknnrt.so. Se o seu SDK ou runtime o armazenar em outro lugar, atualize o caminho qualified_rknnrt no script para um runtime RKNN 2.3.2 verificado, mantendo a etapa de validação de checksum.
Obter um Projeto e Fazer a Cross-Compilação
Clone o repositório do projeto e execute seu script de cross-build a partir da raiz do projeto:
git clone https://github.com/yyling0101-a11y/recamera_pro_face_stt.git
cd recamera_pro_face_stt
bash scripts/build_recamera.sh
O script valida o SDK, carrega seu ambiente de compilação e produz um pacote de implantação:
build-recamera/deploy/
├── visual_wake_app
├── models/
│ ├── scrfd_500m_640_fp16.rknn
│ ├── pfld_98_112_fp16.rknn
│ └── stt/ # encoder, decoder, joiner, and vocabulary
└── web/dashboard.html
Um aplicativo mínimo próprio segue o mesmo formato: um executável aarch64, seus arquivos de modelo RKNN e quaisquer recursos web ou de configuração, todos organizados em um único diretório.
Implantar no Dispositivo
Copie o conteúdo do diretório de implantação para um único diretório no dispositivo, depois conecte via SSH e torne o binário executável:
scp -r build-recamera/deploy/* [email protected]:/userdata/visual-wake/
ssh [email protected]
cd /userdata/visual-wake
chmod +x visual_wake_app
Mantenha os diretórios models/ e web/ em seus caminhos relativos. O aplicativo carrega seus recursos usando esses caminhos relativos padrão.
Executar e Verificar
Execute o aplicativo a partir de seu diretório de implantação:
./visual_wake_app
Durante a operação normal, eventos acionáveis aparecem no terminal:
VISUAL_WAKE track=1
STT_RESULT 打开灯
Use --help para listar todas as opções de runtime. Por exemplo, este comando verifica apenas o pipeline visual e desativa os serviços de rede:
./visual_wake_app --no-stt --no-rtsp --no-web --debug
Uma implantação bem-sucedida significa: o binário inicia no dispositivo, carrega seus modelos RKNN, abre a câmera e imprime eventos reconhecíveis ou saída de inferência.
Problemas Comuns de Ambiente
| Problema | Possível causa | Solução |
|---|---|---|
| A compilação não encontra OpenCV ou RKNN | O ambiente do SDK está ausente ou o runtime é incompatível | Verifique RECAMERA_PRO_SDK, carregue o env.sh do SDK e use RKNN 2.3.2 |
| Os arquivos de modelo não podem ser encontrados em tempo de execução | O layout de implantação não foi preservado | Confirme que models/ e web/ existem no diretório de execução |
| O executável é x86-64 | O compilador do host foi usado em vez do compilador cruzado aarch64 | Recompile com um compilador compatível com o alvo e o sysroot da reCamera Pro |
| O binário não consegue carregar uma biblioteca | Sysroot, ABI ou caminho de busca do runtime não correspondem à placa | Inspecione as dependências ELF e compare cada biblioteca de destino com o dispositivo |
Próximas Etapas
- Camera, Audio, and Inference Development — detalhes de captura de câmera com GStreamer, áudio ALSA e saída RTSP
- Develop with AI Coding Agents — automatize a conversão de modelos e compilações nativas com um agente de IA
- Visual Wake and Offline Speech Recognition — o exemplo completo utilizado nesta página
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