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Jetbot系列09-用键盘与摇杆控制行动

如果已经将Jetbot智能小车组装好的话,现在就可以开始执行Jetbot提供的实验,在接下来的操作都在以下环境中执行。

2022-01-18 14:34:52

Jetbot实战系列08:组装过程的注意细节

假如您的Jetbot小车是从外面采购第三方套件的话,可以跳过本文的内容。如果您是按照jetbot.org原厂的自行组装方式,那么本文所提供的一些细节点,会让您节省很多摸索的时间。

2022-01-11 17:21:58

Jetbot实战系列07:机电控制设备的安装

机电控制是智能车最重要的输出功能,假如您使用Jetbot官方的自行打印车体并用组装方式来搭建智能小车的话,就需要搭配下图这个 ”DC-Stepper-Motor” 控制板,因为3D打印车体是根据这个控制板所设计的。

2022-01-04 18:01:47

Jetbot实战系列06:I2C总线与PiOLED

在“Jetbot实战系列05-Jetson的40针引脚”一文,已经将SFIO与GPIO之间的关系分析清楚,接下来就是带着大家更深入了解I2C引脚与开发库的使用,以及调整PiOLED显示内容的方法。

2021-12-28 09:12:16

Jetbot实战系列04:CSI摄像头安装与测试

在最开始介绍Jetbot的时候有提到,这套智能小车只使用一个CSI摄像头作为全部输入的设备,因为这种设备的体积轻巧、功耗较低。

2021-12-21 15:22:04

Jetbot实战系列05:Jetson的40针引脚

嵌入式设备有个天生赋予的重点任务,就是要成为自动控制整体方案中的一员。早期市场对自动控制的需求主要集中在单纯的“机电控制”上,而具备智能计算的Jetson系列产品相对与几十元的这类控制板来说,成本是高出一个阶位。

2021-12-21 15:21:05

Jetbot实战系列03:无线WIFI的安装与调试

无线网络是操控无人车的必要设备,因为我们不可能让无人车拖着一条网路线去进行操作。要为Jetson Nano(含2GB)装上一片无线网卡是非常简单的事情,但是最复杂的问题是“设置”的细节,必须兼顾更多可能的使用场景。

2021-12-10 09:31:49

Jetbot实战系列02:软件环境安装

本次Jetbot实验全程都在 Jetson Nano 2GB 开发套件上面运行。在组装Jetbot教学系统之前,最好先把Jetbot系安装到Jetson Nano 2GB上,这样可以先对每个元件进行独立的测试,确认元件能正确工作之后再进行组装的步骤。

2021-12-07 11:37:46

Jetbot实战系列01:系统介绍

在2019年NVIDIA推出Jetson Nano边缘计算设备之后,这套开源的Jetbot智能无人车教学系统也随之而生,为市场提供一套最优性价比的教学系统。

2021-12-07 11:35:40

NVIDIA Jetson Nano 2GB 系列文章(38):nvdsanalytics视频分析插件

这是个非常有用的插件,是DeepStream 5.0添加的功能,对nvinfer(主检测器)和nvtracker附加的元数据执行分析,目前主要针对涉及感兴趣区域(ROI)的过滤、过度拥挤检测、方向检测和跨线统计等四大功能。

2021-11-02 11:41:13

NVIDIA Jetson Nano 2GB 系列文章(37):多网路模型合成功能

很多人惊艳于deepstream-app里面那个可以同时检测到车子的颜色、品牌、种类的实验,这的确是个非常亮眼的应用,在开发包范例中的deepstream-test2就是这项功能的范例代码。

2021-11-02 11:39:38

NVIDIA Jetson Nano 2GB 系列文章(36):加入USB输入与RTSP输出

本文以上一期Python版的deepstream-teat1为基础,分别在输入与输出添加功能的两个扩展应用:deepstream-teat1-usbcam与deepstream-teat1-rtsp-out,分别将输入源从视频文件变成USB摄像头,以及将输出从显示屏变成RTSP视频流。

2021-11-02 11:36:43

NVIDIA Jetson Nano 2GB 系列文章(31):DeepStream 多模型组合检测-1

前面已经介绍过关于DeepStream各种输入源的使用方式,而且Jetson Nano 2GB上开启4路输入(两个摄像头+两个视频文件),都能得到25FPS以上的实时性能。

2021-08-02 15:28:49

NVIDIA Jetson Nano 2GB系列文章(30):DeepStream 摄像头"实时性能”

前面介绍过使用deepstream-app工具,启用多个视频进行车辆与行人的识别,并且启动“追踪”功能进行物件追踪的高级功能,接下来就教大家如何在deepstream-app里调用USB与CSI摄像头,并且与先前的视频同时启用来进行物件识别的应用。

2021-08-02 15:26:57

NVIDIA Jetson Nano 2GB 系列文章(29): DeepStream 目标追踪功能

在计算机视觉的应用中,“识别”只是一个相当入门的技术,相信很多人在执行深度学习推理应用中,经常产生的质疑就是“识别出的类别,有什么用途呢”?

2021-08-02 15:23:06

NVIDIA Jetson Nano 2GB 系列文章(28): DeepStream 初体验

前一篇文章为大家讲述了DeepStream的应用定位、单机工作流、实际部署图,以及完整的软件栈的内容,可以对其有一个框架性的了解。接下来大家可以思考一下,DeepStream可以开发什么应用?

2021-08-02 15:21:38

Jetson Nano 2GB 系列文章(27): DeepStream 简介与启用

DeepStream是一套集NVIDIA最尖端技术精髓于一身的智能视频分析(Intelligent Video Analytics)套件,从深度神经网络和其他复杂的处理任务引入到流处理管道中,以实现对视频和其他传感器数据的接近实时分析工作。

2021-08-02 15:20:07

Jetson Nano 2GB 系列文章(26): "Hello AI World”物件检测的模型训练

下图就是使用labelimg这个开源工具对图像进行标注的任务,将每个标注的图框给与指定的单一分类,每张图形都可能有多个分类与多个物件,标框的原则也会影响将来的推理结果,如果标框过程比较粗糙(边界界定不清楚),后面得到的结果也会比较粗糙。

2021-07-02 15:01:52

Jetson Nano 2GB 系列文章(25): "Hello AI World”图像分类的模型训练

然而,真正要完成一个深度学习的项目,还是必须完成前面阶段的模型训练部分,本文的重点就是带着大家,利用Hello AI World所提供的资源,开始进行简单的图像分类应用的模型训练。

2021-07-02 15:00:47

Jetson Nano 2GB 系列文章(24): "Hello AI World”的物件识别应用

本系列最后一个需要说明的推理识别应用,就是语义分割(semantic segmentation)的推理识别,字面上经常造成初学者的误解,以为这是语音语义识别相关的应用。现在我们看看下面的一张图片,就比较能理解语义分割的应用是什么。

2021-07-02 14:59:44


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