一、首先是安装必要的配置环境： 硬件平台：Jetson Nano 系统环境：ubuntu18.04 LTS OPENCV:3.3.1 CUDA: 10.0.326 CUDNN:7.5.0 二、下载darknet...框架和权重文件： 框架： git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git 权重： https://drive.google.com/open?...（图1） 根据官方的文档的说明，新版本YOLO的 AP 和 FPS 分别提高了 10% 和 12%,从检测的结果可以看出，YOLO V4 在内存较小的嵌入式设备上能够很好的运行，而且YOLO V4相较于...（图2） 对于Nano的4G内存，运行YOLO V3十分地吃力，通常到第二层就会出现死机的状况，但是对于YOLO V4，Jetson Nano却能够较为流畅的运行。...在Jetson Nano上运行YOLO V4进行目标的检测，输入的视频的分辨率大小为720*400，在检测视频目标的过程中，视频的平均处理速度值始终维持在0.9FPS左右，从检测的效果中也可以看出，对于近处的目标
$ cd darknet 接着需要修改一下Makefile，在官方的github当中有提到Jetson TX1/TX2的修改方法，Jetson Nano也是比照办理，前面的参数设定完了，往下搜寻到ARCH...这个示范只是提供了可以修改输入大小的方法，因为有时候你用的图片或影片大小不同就需要稍微修改一下；官方较推荐的大小是608以上，缩小图片可能会导致辨识结果变差： ?...6 下载并转换yolo模型 接着需要下载模型的权重，你将会看到它下载了yolo3跟yolo4的三种不同版本，并且直接放在当前文件夹当中，这边可以注意到下载的模型与刚刚的YOLOv4相同，所以其实也是可以直接用复制的方式或是直接写绝对位置进行转换...最后可以执行 yolo_to_onnx.py 将yolo的权重档转换成onnx档案，接着再编译成TRT可用的模型，在onnx_to_tensorrt.py我会建议使用 -v 来看到进度，不然看着画面没动静会有点紧张...左上角有显示FPS数值，实测下来大约都会在 4.2~4.5之间，我们这次使用的是416维度，相较没有使用TensorRT引擎的Darknet ( FPS 1.5)，快了将近3倍。
您可以考虑使用RTSP。 如果我错了，其他用户可以纠正我。 2. 在我们对其进行测试时，默认情况下Intel双频无线- ac8265模块在NX上不工作。(该模块在Nano上运行良好。)...你用的是什么载板？ 5. 总的来说，当使用darknet Yolo的cuDNN(8.0.0)时，FPS会增加。然而，在新的Jetpack 4.4中，使用cuDNN时FPS降低了。...我使用NX SoM和第三方载板。我刷JetPack 4.4 DP，添加了第三方配置。ubuntu第一次启动是可以的，但是我无法登录。其日志I确认显示“无法启动nvpmodel服务”。但是该文件不存在。...Jetson NANO 1.我刷好SD卡，插入NANO后，有时候，我发现Jetson Nano启动失败，看到绿色的led灯亮着，显示器、以太网、鼠标和键盘都没有动作。...在后者，我的显示器上没有视频信号，通过插入相同的sd卡在另一个jetson nano你可以看到视频。取决于什么?是硬件问题吗?
这个文档里很清楚地描述了目前已知的几个问题（也就是坑），我这里专门挑出跟Jetson NANO相关的，希望用户们在使用过程中注意。当然随着版本的更新，这些问题（坑）应该都会得到解决。...在Jetson Nano上，根据使用的SD卡的速度不同，用户可能会觉察到一些应用加载缓慢。例如通用的文件编辑器，和看图程序。...此时就超出了用户的期待了， 很可能和外部该引脚上所接的东西冲突，例如该引脚接地（0V你可以这样理解），然后突然因为BUG输出一个高电平，那么这会形成对地短路，发生不可预测的结果。...或者相反，该引脚上现在接的高电平，突然因为BUG而配置成的特殊功能外设，将该引脚试图拉低到GND，那么也会形成很大的sink current, 可能会损失外设和nano自己。...在Nano上，当你用DP口和HDMI口同时接了2个显示器的话，登录屏幕只会显示在HDMI的那个显示器。
在创建较小的AI项目时，存在一些解决方法，但大多数情况下，精度和速度与计算能力和价格相互矛盾。 Nvidia一直是AI领域的市场领导者，专注于将AI带给专业开发人员，推出了Jetson系列。...然后在2019年3月，Jetson Nano作为Jetson系列的低成本产品发布，旨在将AI带给大众，特别是创客和教育工作者。...使用 Jetson Nano 卓越的计算机视觉功能和 Raspberry Pi 摄像头，Nindamani 可以驾驶农作物并确定需要的植物和杂草之间的区别。...RB-0 是一款 Jetson Nano 漫游车，它基于与较新的 NASA 漫游车相同的悬架机制，即摇臂转向架系统。...Nano 上运行的图像处理和识别软件是 Joseph Redmon 的 Darknet tiny-YOLO V3 项目，因其检测速度快和内存占用少而被选中。
NVIDIA Jetson（以及台式机！）...上的神经网络。它可以很容易地使用 Python 进行使用和扩展。 用NVIDIA的话说：“JetNet 附带的工具可让您轻松构建、分析和演示模型。...JetNet 使用定义明确的配置来明确描述自动重新生成模型所需的所有步骤。...这包括下载权重、下载校准数据和使用 TensorRT 进行优化等步骤，这些步骤通常不会包含在开源模型定义中。...这些配置是使用 JSON 可序列化的 pydantic 定义的，因此可以轻松验证、修改、导出和重用。
在最新的研究结果中，深度学习算法在根茎特征的识别和定位方面取得了97%的准确率。 当前深度学习的发展有两个方向。一是向高精度方向发展，二是向高效率方向发展。...此外，该模型还可以部署在嵌入式移动设备上，如Jetson Nano或移动智能手机。轻量级网络极大地促进了模型在边缘计算设备上的部署过程。...通过对PC和Jetson纳米器件的推理，得到了相应的速度。同时，将PTH格式模型转换为TRT序列化格式模型，然后加载到Jetson Nano上，如图1所示。...在用于目标定位和检测的包围盒标注中，使用不同颜色的矩形边界分别标记成熟草莓、未成熟草莓和花朵3个不同的对象。所有标签都是使用LabelImg软件手动创建的。...综上所述，所提出的RTSD网络在智能草莓收获机械中具有良好的应用潜力，而重新设计神经网络结构和减少参数以提高深层神经网络的检测率的思想有望在边缘计算中得到很好的应用。
使用GPU的浮点权重，以及CPU和Coral Edge TPU的8bit量化tflite版本。 首先，加载模型以及一张喜鹊图像。...对所有分类使用相同的图像，能够确保在整个测试过程中保持接近的数据总线。...对比结果 先来看最终的结果： 线性刻度，FPS 对数刻度，FPS 线性刻度，推理时间（250x） Sam发现使用CPU的量化tflite模型得分是不同的，但似乎它总是返回与其它产品相同的预测结果，他怀疑模型有点奇怪...NVIDIA Jetson Nano 尽管Jetson Nano并没有在MobileNetV2分类器中表现出令人印象深刻的FPS率，但它的优势非常明显： 它很便宜，能耗低，更重要的是，它运行TensorFlow-gpu...i7-7700K在Coral和Jetson Nano上的速度都会更快一些，但仍然无法和后两者比肩。因此推测瓶颈是数据速率，不是Edge TPU。
完整的高清图像可以在不到0.8秒的时间内得到处理，这是配备GTX1080Ti显卡的台式计算机所需时间的两倍多。考虑到Jetson的最大功耗为30瓦，远远低于是台式机的耗能，这更加令人惊讶。...） 遮盖输入图像以融合框的边缘，该框的边缘有时会显示零件的反射 使用推理来检测螺母的A和B侧（位于B侧的零件必须翻转） 使用OpenCV准确检测孤立螺母的边缘 使用OpenCV确定在夹持器不与周围的螺母碰撞的情况下是否可以夹持螺母...该服务器包括一个HTTP服务器，该HTTP服务器允许访问所有配置数据，日志和图像。这些功能被实现为插件，每个插件都通过标准API提供访问权限，该API包括输入和输出图像以及一系列潜在目标。...比较方式 此列表将尽快更新： 我们对Jetson™Nano的评估已经完成 我们的模型已转换为TensorRT，这将是进一步博客的主题 结论 此基准测试应用程序并不假装代表完美的零件拣选解决方案。...尚未对其进行严格的优化。它使我们能够使用相同的代码，输入图像和模型将开发系统的性能与Jetson™系统的测量性能进行比较。
本文将展示如何使用myAGV Jetson Nano移动平台搭载Jetson Nano BO1主板，结合RTAB-Map和3D相机，实现更加立体和细致的环境建图。...所以有没有办法，来解决这个问题呢，能够保证相对完整的建图。答案是当然有。那就是ROS的多机通讯！解决办法ROS多机通讯ROS多机通信指的是在多个计算设备之间通过ROS网络共享信息和任务的能力。...简而言之就是，Jetson Nano主板负责处理slam的一些计算，用一台性能强的PC来处理深度相机得到图形处理。1. 配置网络● 确保PC和Jetson Nano在同一个网络下，并可以互相通信。...● Jetson Nano端（图形处理）：Jetson Nano运行传感器驱动节点（如深度相机），并发布图像和深度数据。● 同时，可以运行图形处理节点，处理订阅的SLAM结果或地图数据。4....数据传输通过ROS topics在PC和Jetson Nano之间传递数据。
本文使用 Jetson nano 开发套件进行 IMX477 CSI 相机配置和 Yolov5 物体检测。...准备工作： 与 Jetson Nano 一起使用的最常见的相机之一是 树莓派 V2，但如果您需要更高的分辨率怎么办？...最后，在尝试了几种不同的方法后，我想出了一个简单的过程，并决定与其他人分享。本文由硬件、驱动程序和python库安装等几个部分组成，最后是Yolov5。...（编者注：安装方式参考 菜鸟手册（2）：给Jetson Nano安装树莓派摄像头 ） 相机驱动 默认情况下，NVIDIA JetPack 支持多个具有不同传感器的摄像头，其中最著名的摄像头之一是...您可以在Asset部分（https://github.com/ultralytics/yolov5/releases ）找到可用模型。使用以下命令下载模型并将其移动到权重文件夹。
话虽如此，请注意Jetson Nano上GPIO扩展接头的电气特性与Raspberry Pi不同。特别是，Jetson Nano在GPIO引脚上的流动电流远低于RPi。...在我们的示例中，基极电流由位于Jetson GPIO引脚和晶体管基极之间的基极电阻决定。基极电阻的功能与LED上的限流电阻大致相同。注意，晶体管的饱和度由电流决定，而不是由BJT中的电压决定。...结果是，在我们需要考虑的基极和发射极之间有0.7V的落差。这种下降是由于晶体管基极到发射极的N-P结造成的。所以: ? 在该电路中，基极电阻的13000Ω值是集电极可以达到20mA的最大电阻。...对于晶体管，集电极在正极，发射极在负极。引脚的排列取决于所选的特定零件。 根据上面的原理图，这里有一个接线图: ? 你需要检查你的晶体管。收集器、基极和发射器是不同的，这取决于您拥有的部件号。...主要：除了电源引脚、地引脚、IIC和UART的引脚外，其他的所有插针引脚，在默认的Jetson配置下，都是GPIO。
在本报告中，我们将使用不同的框架和模型对五个新颖的边缘设备进行基准测试，以查看哪种组合效果最好。特别是，我们将重点关注边缘机器学习的性能结果。 什么是边缘计算？...为此，我们评估了ImagenetV2特定子集的所有类别的top-1推理准确性，并将其与某些ConvNets模型进行了比较，并在可能的情况下使用了不同的框架和优化的版本。...Jetson NANO是最灵活的，当它来选择和使用预编译模型和框架。英特尔记忆棒排名第二，因为它们提供了良好的库，许多模型和出色的项目。此外，第一版和第二版之间的棍棒已经大大改进。...在方面的准确性，该杰特森纳米再次取得了很大成绩，但结果是相对的。 鉴于Jetson Nano的整体性能，它无疑是我们的赢家。?...但是，必须指出的是，由于设计不同，我们无法使用相同的型号测试Jetson Nano和Coral。我们相信，根据要完成的特定任务，每种设备都会有自己的最佳情况。
人工智能（AI）在医疗保健、自动驾驶车辆、机器人技术、交通监控和农业等多个领域得到了广泛应用。...ILASH模型通过在不同任务之间共享中间计算结果（层输出）来降低能源利用和二氧化碳排放。而作者提出的AI引导的神经架构搜索（ILASHNAS）则使得构建这些ILASH模型变得极为高效。...B、Jetson Orin Nano、Jetson Nano和Jetson AGX nano作为目标边缘设备。...在不同的边缘设备（NVIDIA Jetson AGX Orin、Orin Nano、Jetson Nano 和 Raspberry Pi 4 Model B）上，使用标准数据集（UTKFace、MTFL...作者在四款不同的边缘设备（NVIDIA Jetson AGX Orin、Orin Nano、Jetson Nano 和 Raspberry Pi 4 Model B）上进行了广泛测试。
通过使用更多的图像样本进行拼接，Mosaic9增强技术可以提供更多的视觉上下文信息，使得模型在训练过程中能够更好地理解不同目标之间的相互关系。...通过将多个场景和不同角度的图像合并到一张训练图像中，模型可以学习到更多的变化和复杂性，从而更好地适应各种不同的测试数据。...于是我选择了jetson Nano这块开发板进行部署 考虑到行人检测的实际应用场景和需求，选择将模型部署于嵌入式开发平台，其中NVIDIA公司的jetson Nano是一个理想的选择。...这使得它非常适合部署在资源有限的嵌入式设备中，如智能摄像头等，实现高效的行人检测任务。 Jetson Nano搭载的是Ubuntu系统，烧录的是英伟达的镜像。...运行代码缺谁装谁，在安装完成以后开始测试环境是否搭建成功，使用YOLO官方提供的权重和图片进行测试，测试结果如下，YOLOv5代码运行正常，表示部署成功。 接着把代码部署在上面即可。
传统的信号系统使用定时电路，该电路与时间无关，并且在没有任何当前流量估计的情况下变为红色和绿色，并让车辆从一个交叉路口流出，却不知道下游交叉路口的交通拥堵，从而阻塞了大面积区域与洪水车辆。...为方便起见，我们使用了第三方服务（Firebase）在交通信号灯和我们位于远程位置的已实现系统之间传输数据。...最初，我们尝试了标准的数字视频处理算法，例如使用高斯混合模型和密集光流的自适应背景减法。由于恶劣的天气条件，遮挡和相机晃动，他们在本地化方面的结果并不可靠。...与yolov3-tiny相比，Yolov3 prn的精度与yolov3 tiny相同，但内存减少了37％，计算量减少了38％。 它在Jetson NANO上以45fps的速度运行。 ?...为了识别交通拥堵，我们需要每个阶段两台摄像机的视图以获取该阶段的完整视图。因此，我们需要同时处理来自Jetson nano的两个通道的图像。
我们直接测量从电源吸收的电流，从而得到整个系统的功耗。 由于Jetson板允许用户选择不同的工作条件，因此我们对所有这些板进行了测试。结果如表5所示。...使用在Jetson Nano上，在10W模式下，帧速率下降到8fps，这对于软实时环境来说仍然是一个可接受的值。随着树莓Pi和英特尔的NCS，性能进一步降低。...在相同的运行条件下，更先进的NCS2在帧速率和功耗方面都能超越前代。然而，尽管更灵活，这些USB加速器在最好的情况下不能超过5 fps。...如果我们在性能和成本之间寻求平衡，Jetson Nano似乎是最佳选择。另一方面，AGX Xavier具有更高的比率，因为它是具有最高质量的板，但肯定不适合低成本解决方案。...准确度结果表明，在不同大小的目标出现时，召回率和准确度都有提高。为了突出所选择的不同嵌入式解决方案在推理速度和功耗方面所取得的性能，进行了实验评估。
至此，您已经导出了带有权重的Keras模型以及用于测试和训练的pickle文件。/ Captioning文件夹下的所有数据都可以使用WinSCP上传到Jetson Nano上。...Jetson NANO相机设定 ? 第二阶段包括使用相机设置Jetson Nano。此项目使用了USB摄像机。...为了避免兼容性问题，需要在Jetson Nano上安装相同版本的Tensorflow 2.0，Python和Keras。...AI视频字幕 现在，我们已经在Nano上运行了基本的图像管线，我们将复制已编码的pickle文件和Jetson Nano上的 Glove，并加载经过图像说明的训练的网络权重。...总结 可以看出，网络仅在图像内容与训练图像相似的情况下执行OK。 为了改善描述，需要使用更大的文本语料库和更大的带注释的数据集。
可以在许多实际场景中应用这种方法。你有没有想过有多少人对你的交易会展位或商店展览感兴趣，又有多少人只是路过?你想知道路过的人对什么感兴趣吗?...在活动期间实时跟踪人们的兴趣 Jetson Nano是不久前发布的，所以它是一个相对较新的设备。我们还使用过Jetson家族其它产品，比如TX2....我们决定实现一个小的概念验证(PoC)来测试和演示Jetson Nano的功能。我们的想法是进行实时视频流分析，在展会期间，会议期间，甚至是在商场里的商店展览期间统计人数。但是如何在现实生活中使用呢?...Jetson TX2开发套件具有1.5 TFLOPS的计算性能，几乎是Jetson Nano的三倍。另一方面，它体积大，不便于携带。我们使用上述的目标检测和跟踪算法对这两种设备进行了相同的测试。...这种edge AI设备的另一个优点是体积小，可以在任何地方进行计算。 Jetson的应用程序之一是实时视频分析。检测、跟踪和计数人或其他物体将在许多商业和工业领域得到应用。
至此，您已经导出了带有权重的Keras模型以及用于测试和训练的pickle文件。/ Captioning文件夹下的所有数据都可以使用WinSCP上传到Jetson Nano上。...Jetson NANO相机设定 第二阶段包括使用相机设置Jetson Nano。此项目使用了USB摄像机。...为了避免兼容性问题，需要在Jetson Nano上安装相同版本的Tensorflow 2.0，Python和Keras。...AI视频字幕 现在，我们已经在Nano上运行了基本的图像管线，我们将复制已编码的pickle文件和Jetson Nano上的 Glove，并加载经过图像说明的训练的网络权重。...总结 可以看出，网络仅在图像内容与训练图像相似的情况下执行OK。 为了改善描述，需要使用更大的文本语料库和更大的带注释的数据集。
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