scrcpy项目在Xiaomi 14设备上的输入控制问题解决方案
2025-04-28 13:00:41作者:裘旻烁
在Android设备屏幕镜像工具scrcpy的使用过程中,部分Xiaomi 14用户遇到了无法通过鼠标或键盘控制设备的问题。本文将从技术角度分析该问题的成因,并提供完整的解决方案。
问题现象
当用户尝试通过scrcpy控制Xiaomi 14设备时,控制台会显示以下关键错误信息:
ERROR: Could not invoke method
Caused by: java.lang.SecurityException: Injecting input events requires the caller to have the INJECT_EVENTS permission.
这表明scrcpy服务端在尝试注入输入事件时,被系统安全机制阻止,原因是缺乏必要的权限。
技术背景
Android系统对于输入事件注入有严格的安全限制。要注入输入事件,调用者必须满足以下条件之一:
- 具有系统签名
- 拥有INJECT_EVENTS权限
- 通过特殊授权渠道获得权限
在Xiaomi设备上,这一权限控制更为严格,需要额外的授权步骤。
解决方案
方法一:启用USB调试安全设置
- 进入设备设置
- 打开开发者选项(若未显示,需连续点击"MIUI版本"7次)
- 找到"USB调试(安全设置)"选项
- 启用该选项
这一设置允许通过USB连接进行输入事件注入,是Xiaomi设备特有的安全设置。
方法二:绑定小米账户授权
对于部分Xiaomi 14设备,还需要完成以下步骤:
- 确保设备已登录小米账户
- 在开发者选项中启用"USB调试"
- 首次连接时,设备会弹出授权提示,需确认授权
这一机制是Xiaomi设备特有的安全验证流程,旨在防止未授权的输入控制。
注意事项
- 建议同时启用"USB调试"和"USB调试(安全设置)"两个选项
- 部分设备可能需要重启ADB服务才能生效
- 如果使用无线连接,确保网络环境安全
- 授权状态可能会在系统更新后重置,需要重新授权
技术原理
当scrcpy-server在设备端运行时,它需要调用InputManager服务来注入输入事件。Xiaomi的MIUI系统对此进行了额外的权限检查,包括:
- 验证调用者身份
- 检查安全设置状态
- 必要时进行账户验证
这些额外的安全层导致了标准scrcpy工作流程在Xiaomi设备上的兼容性问题。
总结
Xiaomi设备特有的安全机制导致了scrcpy输入控制功能的异常。通过正确配置开发者选项中的相关设置,并完成必要的账户授权,可以解决这一问题。这体现了不同Android厂商在系统安全实现上的差异,也提醒开发者在跨设备兼容性测试中需要特别关注厂商定制系统的影响。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
305
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
630
226
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460
暂无简介
Dart
596
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
614
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
627
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
361
2.58 K