Jetson Nano:边缘AI的实战利器
2024.08.28 20:19浏览量:10简介:Jetson Nano作为一款专为AI设计的嵌入式开发板,以其小巧、强大的性能和实惠的价格,成为边缘计算领域的热门选择。本文将简明扼要地介绍Jetson Nano的基本特性、环境配置方法,并通过Opencv配置、人脸检测及二维码检测等案例,展示其在实际应用中的强大功能。
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Jetson Nano:边缘AI的实战利器
引言
随着人工智能技术的快速发展,边缘计算成为了实现AI落地应用的重要方向。Jetson Nano,作为英伟达推出的一款嵌入式AI开发板,凭借其小巧的体积、强大的性能和实惠的价格,在边缘计算领域崭露头角。本文将带您深入了解Jetson Nano,并通过实际案例展示其应用。
Jetson Nano基本特性
Jetson Nano采用了四核Cortex-A57处理器,搭配128核Maxwell GPU和4GB LPDDR内存,能够提供高达472 GFLOP的算力。这一配置使得Jetson Nano在机器人终端、工业视觉终端等场景中具有足够的AI算力,能够满足复杂的图像处理和深度学习需求。
此外,Jetson Nano还支持一系列流行的AI框架,如TensorFlow、PyTorch、Caffe/Caffe2、Keras、MXNet等,使得开发人员能够轻松地将AI模型和框架集成到产品中,实现图像识别、目标检测、姿势估计、语义分割等强大功能。
环境配置
硬件准备
购买Jetson Nano后,您还需要准备以下配件:
- 内存卡:建议选用32G及以上的内存卡,以便存储系统和相关数据。
- 电源:5V2A或5V3A直流电源。
- 显示器:HDMI接口的显示器,或购买HDMI转VGA的转换模块。
- 无线网卡(可选):如果需要无线连接网络,可购买Jetson Nano的标准配套无线Wifi模块。
- 摄像头:CSI摄像头或Linux免驱的USB摄像头。
- 其他配件:如键盘、鼠标、风扇、外壳等。
软件安装
- 安装JetPack SDK:JetPack SDK是英伟达为Jetson Nano提供的开发包,包含了深度学习、计算机视觉、GPU计算等所需的板级支持包和软件库。
- 配置OpenCV:由于Jetson Nano是基于ARM架构的,因此需要先安装支持ARM64的Python和OpenCV。可以通过
apt-get
命令安装OpenCV的Python库。 - 定义交换空间:由于Jetson Nano的内存有限(4GB),在构建大型项目时可能需要定义额外的交换空间以防止内存崩溃。
实战案例
1. OpenCV配置
在Jetson Nano上配置OpenCV主要涉及到安装Python和OpenCV的依赖库,并可能需要定义额外的交换空间。具体步骤可以参考官方文档或相关教程。
2. 人脸检测
利用OpenCV和face_recognition库,可以轻松实现人脸检测功能。首先需要下载并安装face_recognition库,然后加载预训练的人脸检测模型,对摄像头捕获的图像进行人脸检测。
示例代码(Python):
import face_recognition
import cv2
# 加载预训练的人脸检测模型
face_locations = face_recognition.load_image_file('path_to_image.jpg')
face_encodings = face_recognition.face_encodings(face_locations)[0]
# 捕获摄像头图像
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
if ret:
# 在捕获的图像中检测人脸
face_locations = face_recognition.face_locations(frame)
for (top, right, bottom, left) in face_locations:
cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('Face Detection', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
else:
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
3. 二维码检测
Jetson Nano系统自带的OpenCV4.1版本已经集成了二维码识读模块,可以直接使用QRCodeDetector
类进行二维码的检测和识别。
示例代码(Python

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