HorizonBox-AI体感游戏机的开放代码和部署过程
上一篇文章分享了HorizonBox-AI体感游戏机这个开发案例，具体可见：AI开发，不必从0开始—基于地平线AI芯片与天工开物平台的HorizonBox-AI体感游戏机案例拆解。为了更好的让大家了解这个项目，在此将开发部署的可执行文件上传开放。
运行过程相对简单：
1) 在 CP（协处理器）端运行可执行代码
2) AI 模型便开始根据摄像头不断流入的视频帧进行动作识别
3) 并且启动websocket服务，将每视频帧检测到的结果发送到websocket客户端
在此我们也上传了几款游戏，这几款游戏已经做好了适配，直接打开，可监听到CP端发送到行为检测信号，并驱动游戏。
开发环境、所需硬件、软件等
开发硬件为地平线 X2 AI开发板，同时需要一台可联网的PC。 以上方案的所有开发代码将以可执行文件提供，除此之外，无需其他软硬件。
软件库 & 代码、下载与安装
相关程序见 Github Repo：https://github.com/HorizonDeveloper/HorizonBox
过程讲解
CP 端 （AI 开发板）:
1）将git库中的xppcp_smart_sample文件夹拷贝到96board任意目录，一般建议放在/userdata/目录下
2）运行xppcp_smart_sample目录下的xpp_start.sh即可启动CP端服务
PC： 我们目前开发了两款游戏，位于web_frontend中
CrappyBird:
1）修改ip地址及端口号（需要和CP对应）CrappyBird-master/index.html 272行
2）在启动CP端以后, 用浏览器打开CrappyBird-master/index.html
Panda_Run：
1）修改ip地址及端口号（需要和CP对应）Panda_Run/c2runtime.js 18652行
2）在启动CP端以后，cd Panda_Run; python -m http.server 8080; 在浏览器打开对应ip链接
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本文由zc转载自地平线，原文标题为:HorizonBox - AI 体感游戏机 | 开放代码和部署过程，本站所有转载文章系出于传递更多信息之目的，且明确注明来源，不希望被转载的媒体或个人可与我们联系，我们将立即进行删除处理。
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