
上QQ阅读APP看本书,新人免费读10天
设备和账号都新为新人
2.1.3 开发步骤与验证
2.1.3.1 开发项目部署
1)硬件部署
(1)准备好AiCam平台,将边缘计算网关正确连接Wi-Fi、摄像头、电源。
(2)为边缘计算网关上电,启动Ubuntu操作系统。
(3)启动Ubuntu操作系统后,连接Wi-Fi,记录边缘计算网关的IP地址,如192.168.100.200。
2)工程部署
(1)运行MobaXterm工具,通过SSH登录到边缘计算网关。
(2)在SSH终端中创建项目工作目录,命令如下:

(3)通过SSH终端将本项目的工程代码和aicam工程包(DISK-AILab\02-软件资料\02-综合应用\aicam.zip)上传到~/aicam-exp目录下。
(4)在SSH终端中输入以下命令解压缩本项目的aicam工程包:

2.1.3.2 单元测试
在SSH终端中输入以下命令进行单元测试,本项目将打开摄像头并在视窗内实时显示图像,图2.1所示。


图2.1 单元测试中实时显示的图像
2.1.3.3 工程运行
(1)在SSH终端中输入以下命令运行本项目的案例工程:

(2)在客户端或者边缘计算网关端打开Chrome浏览器,输入页面地址并访问http://192.168.100.200:4001/static/image_capture/index.html,即可查看运行结果。
2.1.3.4 图像采集
(1)本项目通过AiCam平台的推流服务,可以将边缘计算网关摄像头实时采集的图像推送到Web前端进行展示。
(2)单击AiCam平台界面中的“实验截图”按钮即可保存当前视窗中的图像,如图2.2所示,也可以单击鼠标右键来保存图像。

图2.2 保存当前视窗中的图像