jetson-nano项目：使用csi摄像头运行yolov3-tinydemo前言Step1:安装GStreamerStep2:配置GStreamer管道Step3:效果展示前言首先jetson-nano

使用RaspberryPiCameraModulev2官方摄像头,便宜的csi摄像头可能无法使用。看树莓派是否安装好，我们可以看一下：这表明树莓派已经安装好。输入这个指令：$gst-launch-1.0nvarguscamerasrc!'video/x-raw(memory:NVMM),width=3820,height=2464,framerate=21/1,format=NV12'!nvvid

本文介绍在Jetson-Nano上将系统及环境配置好以后，如何进行备份和克隆。具体的流程即备份系统镜像到另一台PC，之后对新的SD卡进行烧录。

qt源码二、安装xcb依赖环境三、configuremake&&install编译好的qt-5.15.2安装qt-creatorqt-creator添加kit总结前言项目需求原因，需要编译高版本qt到jetson-nano

1.系统升级ubuntu18.04-ubuntu20.04Allofoprationscommand.$uname-m&&cat/etc/release$sudoaptpurgechromium--y$sudoaptpurgelibreoffice-*-y$sudoapt-getupdate$sudoaptupgrade$history$reboot$vi/etc/update-manager/r

Azure-KincetDK相机，并显示RGB,深度图和点云图和KCF目标跟踪算法附上实现的代码地址与已经测试成功的系统本文代码地址：open_azure_kinect已经测试成功的操作系统：windows10，和jetson-nano

Jetson-Nano是老黄家19年新推的树莓派（刊误更正：口袋型边缘计算设备），最大的亮点是在树莓派基础上加上了GPU？手动滑稽护体。

插卡开机Jetson-Nano和树莓派的镜像有点不同，开机以后还有后续的安装，所以要有显示器、鼠标

JetSonNano部署开发板官网教程link查看ubuntu版本lsb_release-a查看cuda版本nvcc-V如果找不到nvcc，则sudovim~/.bashrc#在文件末尾添加环境变量exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64exportPATH=$PATH:/usr/local/cuda/binexpor

文章目录1、Tensorflow多版本安装1.1Protobuf安装1.2安装依赖包及tensorflow1.151.3安装其它常用库1.4测试python包是否安装成功1.5TensorRT和Opencv的安装1.6pycuda和onnx安装1.7Tensorflow2.3安装2、Pytorch安装2.1安装pytroch和torchvision2.2安装环境验证参考内容首先按照我的其它博客完成

文章目录1、Tensorflow多版本安装1.1Protobuf安装1.2安装依赖包及tensorflow1.151.3安装其它常用库1.4测试python包是否安装成功1.5TensorRT和Opencv的安装1.6pycuda和onnx安装1.7Tensorflow2.3安装2、Pytorch安装2.1安装pytroch和torchvision2.2安装环境验证参考内容首先按照我的其它博客完成

DeepStreamPython应用程序此存储库包含Python绑定和DeepStreamSDK的示例应用程序。支持的SDK版本：6.0新：绑定源以及构建说明现在可以在绑定下获得！从发布部分下载包含绑定和示例应用程序的最新发布包。请在DeepStreamSDK论坛上报告任何问题或错误。这使DeepStream社区能够在中心位置寻求帮助。DeepStreamPython应用程序Python绑定示例应

OfficialTensorFlowforJetsonAGXXavierOurofficialreleaseofTensorFlowforJetsonAGXXavier!Python3.6+JetPack4.5sudoapt-getinstalllibhdf5-serial-devhdf5-toolslibhdf5-devzlib1g-devziplibjpeg8-devliblapack-dev

下载Jetson-nanoSDKManager，并安装url：https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack$sudoaptinstall./sdkmanager_[version]-[build#]_amd64.deb比如：$sudoaptinstall./sdkmanager_1.8.0-10363_amd64.deb注意：1）使用sdkmanage

Jetson-nanoros-melodic环境安装构建安装ros-melodic环境1）系统准备使用ssh登陆Jetson-nanodevice，而后执行以下命令进行部署rosCar@ubuntu:~$uname-m&&cat/etc/*release#查看系统信息aarch64DISTRIB_ID=UbuntuDISTRIB_RELEASE=18.04DISTRIB_CODENAME=bion

具体可以问客服）参考操作参考文章:【Jetson-Nano】jetso

前期准备：前期准备：一台主机，系统需求：ubuntu18.04版本可以用空间需求：100G操作步骤：答主此步骤很详细，对应照着来完全ok，自己已经试过无数次。此nano板是带emmc的。除了命令烧录，还可以使用sdkmanager，进行刷机。此方法比较方便，缺点为：很容易失败，经常报一些错误。使用命令刷机是必成功的（相当于强制恢复），如果失败则是Nano板可能有问题，或者自己操作步骤出现错误。第一

视频教程国外大佬的jetsonnano视频他的博客：https://toptechboy.com/category/jetson-nano/b站视频1：https://www.bilibili.com/

这对我来说就有点麻烦了，直接给他放个工控机成本有点高而且不太专业，从网上查了一下，发现原来还有jetson-nano这个东西，价格不贵体积还小，感觉正适合我，就打算入

树莓派Jetson-NanoK210OPENMV性能对比直接上表格比较树莓派与JetsonNano性能对比K210与OPENMV性能对比总结直接上表格比较树莓派JetsonNanoK210OPENMVV4H7Cam淘宝价格(人民币/每个)650450300400CPUARMCortex-A72ARMCortex-A57RISC-V（精简指令集）DualCoreKendryteARMCortex-M

目录识别效果图相关资源链接：操作步骤：1.安装PyTorchandTorchvision2.安装torch2trt3.安装其他支持包4.安装trt_pose5.安装jetcam6.安装installSwapfile7.下载模型8.安装jupyterlab9.安装jtop10.运行live_demo.ipynb其他识别效果图相关资源链接：deepstream_pose_estimationCreat

ubuntu18.04Failedtofetchhttp://mirrors.aliyun.com/ubuntu/dists/bonic/main/binary-arm64/Package404NotFound首先明确一点，jetson-nano

摘要：Jetson-Nano烧写系统镜像实际上，NVIDIA官方针对于如何使用JetsonNano给了比较详细的英文教程：https://developer.nvidia.com/embedded/learn

最近在搞刚出来的JetsonNano，发现用64GB的TF卡不能使用，然后在官网的帖子找到了解决办法https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1049021/jetson-nano

搬砖是真的难受。。。。可是我菜我快乐啊哈哈哈，博主前两天和老师说了说，能不能用我自己的nano做一个人脸识别(确认是主人)+手势识别(给小车提供命令)，然后stm32+2640(避障+路线规划)+声源(唤醒小车)这个东西能不能做为自己的毕业设计，老师说没问题，于是乎博主就开始搞怪啊哈哈哈，还是想唠叨几句，博主在9月份有的这个想法，然后各种碰壁各种头大，毕竟没有人给自己指路，自己摸索来还是很难受的，

0设备和环境我用设备的是：jetson-nano、一个不知道什么名字的工控机设备的环境

1镜像文件下载Jetson-nano的OS，跟树梅派等一些小型开发板卡一样，都是放在TF卡里面，插到板子上面的。

1引言：最近英伟达发布了新的硬件，号称Nvidia良心之作的99美元AI硬件Jetson-Nano:国内售价899元，可参考店家，可加群讨论，加群附上：Jetson-Nano群号193369905https

这篇文章需要使用的硬件参考https://blog.csdn.net/shajiayu1/article/details/99104132《jetson-nano开箱刷系统》。

参考自：https://www.cnblogs.com/surpassal/archive/2012/12/19/zed_webcam_lab1.htmlhttps://www.cnblogs.com/liusiluandzhangkun/p/8690604.htmlhttps://blog.csdn.net/wr132/article/details/54428144这里默认安装了基本的环境，比

目录一、jetson-nano上的SSD模型选择二、jetson-nano上模型部署三、SSD模型原理一、jetson-nano上的SSD模型选择为什么选择SSD模型？如果应用场景没有小目标检测需求。

运行方法和步骤三、各个文件目录分析四、程序注释和讲解一、运行环境和示例说明运行环境参考https://blog.csdn.net/shajiayu1/article/details/102669346《JETSON-Nano

zip.下载DeepStream4.0.1forJetsonhttps://developer.nvidia.com/deepstream-download二、烧录镜像具体刷系统的方法参考之前的博客《jetson-nano

目录一、模型训练1.数据准备，数据标注2.模型调参3.发布模型二、Jetson板卡环境搭建三、模型部署EasyDL专业版是EasyDL在2019年10月下旬全新推出的针对AI初学者或者AI专业工程师的企业用户及开发者推出的AI模型训练与服务平台，目前支持视觉及自然语言处理两大技术方向，内置百度海量数据训练的预训练模型，灵活支持脚本调参及Notebook两类开发方式，只需少量数据可达到优模型效果。我

jetson-nano的性能及用途NANO的编解码性能不错，ARM的性能也不错，支持的摄像头个数多，GPU算力和TX1一样，当然肯定不如TX2，是不是很划算。

文章目录1、打开磁盘管理系统2、打开powershell，以管理员身份运行3、输入diskpart,并按回车键4、输入listdisk,并按回车5、输入selectdisk#,并按下回车6、输入clean,并回车7、进行分区7.1、命令行方式7.2、图形界面方式8、对SD卡格式化8.1、命令行方式8.2、图形界面方式参考内容SD卡在安装某一版本的Linux系统后，会被分区，该SD卡可以被用到给树莓

来源：https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1049071/jetson-nano/pytorch-for-jetson-nano/Belowarepre-builtPyTorch1.1pipwheelinstallersforPython2.7andPython3.6onJetsonNano

目录一、更换软件源二、更新系统三、TensorFlow-GPU版的安装四、目标检测运行一、更换软件源先按照博客JETSON-Nano刷机运行deepstream4.0的demo刷系统更换清华的源sudocp

据悉，JetsonNano可以为机器人带来足够的AI运算力，号称Nvidia良心之作的99美元AI硬件Jetson-Nano:该设备使用的是Maxwell（比pascal古老一点）架构的GPU，有128

文章目录1、外观2、JetsonNano的规格3、JetsonNoao激活4、安装系统包和prerequisites4.1增加交换空间大小4.2ssh远程连接nano并设置最大功率4.2.1远程连接nano4.2.2切换高低功率4.2.3更新系统并移除无用软件4.3安装系统所需的包：4.3.1配置系统级的安装包4.3.2更新CMake4.3.3配置python环境4.3.4系统工具jtop和nvi

1、官网介绍https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-nano/image.png良心价，只要99

Jetson-Nano开箱配置及Tensorflow安装使用简介2019-03-18，世界著名核武制造厂商Nvidia发布了旗下，主打便携低功耗的平民级核武-NvidiaJetsonNano:该设备使用的是