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【博客】在骁龙X2 Elite上实现端侧实时目标追踪与行为识别(2): 行为识别与联合管线集成
本文为骁龙 X2 Elite 端侧 AI 系列第二篇，在 ByteTrack 多目标追踪基础上，集成 YOLOv8n-Pose 骨架提取与 ST-GCN 行为识别模型，搭建追踪 - 识别 - 摔倒告警全管线。经负载均衡、卡尔曼平滑、持续帧判定优化后，连续稳定运行 17.5FPS，摔倒检出率近 9 成、误报率 6.3%，实现端侧隐私合规的实时行为感知。
时间：2026-11-02 14:52:52来源：CSDN 博客
【资讯】第九届中国国际进口博览会即将开幕 高通邀您共赴6G前沿与AI生态新未来
高通将连续第九年参展 2026 年 11 月上海进博会，以 “让智能计算无处不在” 为主题，全球首展符合 3GPP 最新定义的 6G 终端原型机，集中展示端侧智能体 AI、骁龙旗舰终端、XR 及物理 AI 创新成果，展位位于 3 号馆 3A4-05。
时间：2026-11-02 12:26:44来源：CSDN 资讯
【博客】带你上手高通跃龙 QCS8550 (3): YOLOv8 部署零基础实战
本文介绍 YOLOv8 在高通 QCS8550 NPU 上的部署：YOLOv8 具备无锚框与解耦头优势；依托 NPU 硬件加速实现高能效推理。教程给出模型下载、ONNX 导出、Python 推理脚本全流程，在犀牛派 X1 开发板完成目标检测，可复现端侧视觉感知业务。
时间：2026-10-30 11:47:32来源：CSDN 博客
【资讯】当STL无法满足需求时：构建性能可预测的实时图形系统
QRE 是高通开源 C/C++ 库，面向实时图形开发。STL 存在动态分配、内存碎片化、性能不可预测等短板，且缺少 SIMD 图形数学能力。QRE 提供固定容量容器、SIMD 优化数学库、图像工具等，跨 Windows/Android/Linux，保障性能可预测。
时间：2026-10-30 10:24:27来源：CSDN 资讯
【资讯】AI模型如何接入Hexagon NPU：详解QAIRT、FastRPC、Stub与Skel
本文解答 AI 模型接入高通 Hexagon NPU 的原理，核心依托 FastRPC 跨域 RPC 通信，通过 stub、skel 完成 AP 与 HTP 交互。介绍移动端、Windows on Snapdragon、IoT 平台差异，讲解 QAIRT 版本兼容、模型编译流程及 skel 加载失败等常见问题排查方案。
时间：2026-10-29 11:10:25来源：CSDN 资讯
【博客】在骁龙X2 Elite上实现端侧实时目标追踪与行为识别(1): ByteTrack端侧部署与多目标跟踪
本文在骁龙 X2 Elite 平台部署 ByteTrack 多目标跟踪，采用 YOLOv8n+QNN 量化，异构协同实现 30.3FPS、端到端 33ms 实时追踪。介绍算法实现、性能测试，同时梳理 NPU 降频、拥挤场景 ID 跳变等坑点与优化方案，下篇将接入 ST-GCN 做行为识别。
时间：2026-10-29 10:25:08来源：CSDN 博客
【博客】带你上手高通跃龙 QCS8550 (2): QNN底座与QAI AppBuilder完整安装指南
原生 Ubuntu22.04 无高通 AI 驱动生态，需搭建两层软件栈：底层 QNN SDK 提供操作 Hexagon NPU 的库与工具；高层 QAI AppBuilder 对 QNN 做 Python 封装，屏蔽底层复杂 API。本文将跨平台完成通信打通，完整安装二者。
时间：2026-10-28 10:43:05来源：CSDN 博客
【博客】犀牛派X1+中科深谷六轴机械臂：Diffusion Policy全流程部署攻略；平台：高通跃龙 QCS8550
本文介绍在犀牛派 X1 部署 Diffusion Policy 控制中科深谷六轴机械臂，涵盖硬件接线、环境配置、模型导出推理全流程，同时说明 ARM64 解码、NPU 部署等坑点及对应解决方案。
时间：2026-10-28 10:38:16来源：CSDN 论坛
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