三、Hello, TacoAI：运行第一个AI应用

本章节将以官方示例 mot(Multiple Object Tracking) 为例，带用户走通 PC 编译 -> 板载运行 -> 结果呈现 的完整开发闭环。

3.1 编译示例程序 (在 Docker 中)

请确保用户已根据 「TacoAI 应用开发入门」文档的「主机环境配置」章节 的指引进入了 Docker 容器的 bash 终端。

1. 进入示例代码目录

   cd /tps-future/ta-vsp/ta-samples/mot

2. 创建并进入 build 目录

   cd simple_demo
   mkdir build && cd build

3. 使用 cmake 配置工程

   cmake .. && make

编译成功后，可执行文件 simple_demo 会生成在 simple_demo/build/ 目录下。

3.2 部署与运行 (在开发板上)

1. 拷贝文件 用户可以使用 scp 命令来完成以下操作。

   • 将主机 Docker 容器内的可执行文件 (示例程序路径为 /tps-future/ta-vsp/ta-samples/mot/simple_demo/build/) 复制到开发板的任意位置（例如 /root）。

   • 将 config.json(示例程序路径为 /tps-future/ta-vsp/ta-samples/mot/configs/config.json) 文件复制到开发板的任意位置（例如 /root）。

   • 将模型文件 (示例程序路径为 /tps-future/ta-vsp/ta-samples/mot/models/) 复制到开发板的任意位置（例如 /root）。

   • 用户可以将自己的视频文件复制到开发板的任意位置（例如 /root）。

   💡 提示:

   • 模型文件路径和数据文件路径，请根据实际情况修改,和config.json保持一致即可。
   • 在config.json中可以配置使用ffmpeg或者opencv进行视频处理。

2. 运行程序

   在开发板的终端中，进入用户拷贝的 build 目录，并运行程序。

   
   # 运行程序，以本地视频文件为例
   ./simple_demo ./config.json

   💡 提示:

   • 不带参数运行 ./simple_demo 将会显示用法说明。

3.3 查看结果 (视频文件)

程序成功运行后，将带有 AI 标注的视频会保存output.mp4文件，用户可以拷贝回本机观看。

3.4 退出程序

程序一旦运行，视频帧未全部解码完成时只能通过强制关闭，来实现退出程序的效果。

• 强制关闭

  📝 注意：

  • 用户可以手动执行 CTRL + C ，强制关闭此程序。
  • 关闭过程中出现 [error] Error sending a packet for decoding 这种错误提示，属于正常行为，可以忽略。

• 程序打印

  📝 注意：

  • 运行过程中，程序可能会存在错误打印，可能是执行了硬件不支持的功能(如图像放大操作),失败后会自动使用CPU实现。