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使用 NE503 和 Claude Code 构建边缘 AI 逗留警报
大多数 AI 编码演示仅停留在生成的 Python 代码层面。真正的嵌入式部署通常会遇到问题：错误的摄像头流无法返回可用帧，占位符模型 ID 始终无法开始推理，缺少沙盒权限会阻断运行时访问，即使构建干净，也无法证明应用确实已在硬件上运行。
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使用YOLOv8和NE503构建边缘AI安全头盔摄像头
一台NE503边缘AI摄像头正在监控一个建筑工地的实时画面。它需要实时统计佩戴头盔和未佩戴头盔的工人数量，而无需将图像帧发送到云端。训练YOLOv8模型来完成这项任务是简单的部分。但要让训练好的模型真正运行在NE503内部的Hailo-15H NPU上，实现非零检测结果，并成功通过设备内置的后处理流程，却花了整整十项工程难题才得以解决。
