高通跃龙IQ-9100平台上工业缺陷检测实战(4): 性能与量化
上一篇已经给出一套可长期运行的工程骨架（latest-only 采集、并行流水线、事件截图与 JSON 上报、systemd 部署）。本篇将在该骨架上完成两项工作：通过 profiling 拆解端到端耗时并定位瓶颈；基于 QNN/HTP 推理链路完成 INT8 量化与精度回归。
Qualcomm IQ-9100 QNN/HTP时间：2026-03-30 10:28:54
高通跃龙IQ-9100平台上工业缺陷检测实战(3): 端到端工程化
前一篇已经完成 QAIRT/QNN 的基础环境搭建与板端推理跑通验证。本篇将在该基础上，把“能跑通”推进到“可长期运行”：实现采集、推理、输出三段解耦的流水线结构，并落地事件截图与结构化结果落盘/上报。
Qualcomm ONNXRuntime时间：2026-03-26 09:49:44
高通跃龙IQ-9100平台上工业缺陷检测实战(2): 安装 QAIRT/QNN，并把 ONNX 跑到 HTP/NPU
本篇将完成两项工作：在 Host 端完成 QAIRT/QNN 环境搭建与模型转换，并在高通跃龙IQ-9100平台设备端使用 HTP backend 跑通一次推理执行，得到稳定的输出结果。
Qualcomm QAIRT QNN时间：2026-03-26 09:47:28
高通跃龙IQ-9100平台上工业缺陷检测实战(1): 从摄像头到端侧推理的最小闭环
本文先使用 ONNXRuntime（CPU） 完成闭环，目的是优先把“摄像头/预处理/后处理/可视化输出”链路固定下来；在此基础上，第二篇再切换到 QNN/HTP。
Qualcomm IQ-9100 CPU时间：2026-03-26 09:43:48
将训练好的BERT分类模型部署到高通跃龙IQ-9075边缘平台（INT8量化+NPU加速）
本文将基于我的实际部署经验，手把手示范如何将训练好的PyTorch BERT分类模型，通过ONNX导出、INT8量化和QNN工具链编译，最终在IQ-9075平台设备上利用Hexagon NPU实现高效推理。通过本文的方案，模型体积可压缩至1/4，推理延迟可降至CPU的1/15。
Qualcomm NPU NLP时间：2026-03-26 09:35:59
大语言模型系列(6): Qwen3-embedding-0.6B 使用指南
本文详解 Qwen3-embedding-0.6B 模型在 Windows 与 Android 平台的部署与使用流程。内容涵盖基于 QAI AppBuilder 的底层环境搭建、依赖安装及推理测试，并重点提供了 Android 端 QNN 推理、Java 前后处理以及 JNI C++ 调用的核心代码示例，助力开发者快速落地文本嵌入功能。
Qualcomm QAI AppBuilder时间：2026-03-23 16:40:13
YOLOv8 模型移植到高通机器人RB5平台详细指南
本文将详细介绍如何将 Ultralytics YOLOv8 训练后的目标检测模型移植到高通跃龙RB5平台设备上运行，涵盖从 PyTorch 模型到最终部署的完整流程，并提供常见问题的解决方案和性能优化建议。
Qualcomm RB5时间：2026-03-19 17:34:34
骁龙座舱平台核心解析(8): 从ALSA到AudioHAL的车载多通道音频系统开发实战
本文基于高通旗舰级车载SoC–第四代骁龙座舱平台(SA8295P)作为我们的硬件环境，从ALSA到AudioHAL介绍车载多通道音频系统开发，与Hexagon DSP图像处理编程共同展示SA8295P在图像加速和音频处理方面的强大能力。
Qualcomm 汽车时间：2026-03-18 09:00:00
骁龙座舱平台核心解析(7): Hexagon DSP图像处理编程实战
文基于高通旗舰级车载SoC –第四代骁龙座舱平台(SA8295P)作为我们的硬件环境，整合了Hexagon DSP图像处理编程及HVX向量化优化，展示SA8295P在图像加速方面的强大能力。
Qualcomm 汽车时间：2026-03-17 14:59:15
骁龙座舱平台核心解析(6): 车载摄像头驱动开发与360°全景环视(AVM)系统实战
本文以第四代骁龙座舱平台(SA8295P)的环境为例，进行车载摄像头驱动开发与360°全景环视(AVM)系统实战。
Qualcomm 汽车时间：2026-03-16 09:46:06
骁龙座舱平台核心解析(5): 基于DRM/KMS框架的多屏异显开发实战
第四代骁龙座舱平台(SA8295P)最核心的座舱能力之一就是多屏异显——用一颗 SoC 同时驱动中控屏、仪表盘、副驾娱乐屏、HUD 等多个屏幕，且各屏幕显示不同内容。
Qualcomm 汽车时间：2026-03-12 14:07:44
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