HorizonBox - AI 体感游戏机 | 开放代码和部署过程

上一期，我们分享了 HorizonBox - AI 体感游戏机，这个开发案例，详细内容请见：

AI 开发，不必从0开始 | 本期案例: HorizonBox - AI 体感游戏机

为了更好的让大家了解这个项目，我们在此将我们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 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

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

大家对于代码和开发过程有任何问题，欢迎留言。