菊花链检测与姿态估计

gst-ai-daisychain-detection-pose 对视频流执行级联推理：先用 目标检测 定位人体，再对检测到的每个人体执行 姿态检测，绘制骨架连线。

前提条件

• 已完成 QIM SDK 安装 和 模型下载

步骤

1. 确认模型文件

应用复用检测和姿态模型，均由 download_artifacts.sh 自动下载：

ls -l /etc/models/yolox_quantized.tflite /etc/models/hrnet_pose_quantized.tflite

2. 查看配置

cat /etc/configs/config-daisychain-detection-pose.json

3. 运行

radxa@airbox$

gst-ai-daisychain-detection-pose --config-file=/etc/configs/config-daisychain-detection-pose.json

按 Ctrl + C 停止。

预期输出

终端输出：

Using DSP delegate with TFLITE for Pose
Using DSP delegate with TFLITE for Detection
VERBOSE: Replacing 329 out of 329 node(s) with delegate (TfLiteQnnDelegate) node
VERBOSE: Replacing 518 out of 518 node(s) with delegate (TfLiteQnnDelegate) node
Pipeline state changed from PAUSED to PLAYING

显示器上播放测试视频，检测到的人体周围显示边界框并绘制骨架连线。

验证

• 检测模型（YOLOX, 329 节点）和姿态模型（HRNet, 518 节点）同时在 DSP 上运行
• Pipeline 进入 PLAYING 状态
• 显示器同时显示边界框和人体骨架

工作原理

Pipeline 分两级：

filesrc → qtdemux → h264parse → v4l2h264dec
                ↓                        ↓
           (分流)               qtimlvconverter
                                        ↓
                           qtimltflite (YOLOX 检测, DSP)
                                        ↓
                                  qtimlvdetection
                                        ↓
                           qtimlvconverter (ROI 裁剪)
                                        ↓
                           qtimltflite (HRNet 姿态, DSP)
                                        ↓
                                   qtimlvpose
                                        ↓
                                  qtivcomposer
                                        ↓
                                   waylandsink

与 菊花链检测与分类 的区别在于第二级使用姿态估计而非分类。