视频超分辨率

gst-ai-superresolution 使用 AI 模型对低分辨率视频进行超分辨率重建，生成高分辨率输出帧。

使用 QuickSRNet Small 模型（约 42 KB），适合实时推理。

前提条件

• 已完成 QIM SDK 安装 和 模型下载

步骤

1. 确认模型

radxa@airbox$

ls -l /etc/models/quicksrnetsmall_quantized.tflite

超分辨率应用不需要标签文件。

2. 查看配置

radxa@airbox$

cat /etc/configs/config-superresolution.json

关键字段：

字段	默认值	说明
input-file-path	/etc/media/video.mp4	输入视频路径

注意：超分辨率配置使用 input-file-path（而非 file-path）。

3. 运行

radxa@airbox$

gst-ai-superresolution --config-file=/etc/configs/config-superresolution.json

按 Ctrl + C 停止。

预期输出

终端输出：

Running app with model: /etc/models/quicksrnetsmall_quantized.tflite
VERBOSE: Replacing 10 out of 13 node(s) with delegate (TfLiteQnnDelegate) node, yielding 3 partitions for the whole graph.
Pipeline state changed from PAUSED to PLAYING

显示器显示超分辨率处理后的视频画面，细节比原始输入更清晰。

验证

• Replacing 10 out of 13 node(s)：10 个算子委派到 DSP，3 个回退 CPU
• Pipeline 进入 PLAYING 状态
• 显示器显示超分后画面

部分算子（Reshape、Transpose）不支持 DSP，自动回退到 CPU 执行。不影响整体功能。

工作原理

QuickSRNet 是专为移动和嵌入式设备设计的超轻量级超分辨率网络。Pipeline 流程：

filesrc → qtdemux → h264parse → v4l2h264dec
                                       ↓
                               qtimlvconverter
                                       ↓
                          qtimltflite (DSP + CPU)
                                       ↓
                                qtivcomposer
                                       ↓
                                 waylandsink