作为小白，近期开始上手嵌入式设备Jetson Xavier NX，系统为Ubuntu 18.04.6，而因项目开发环境需要Opencv3.4.5版本，预装系统内安装的是Opencv4.1.1，以下是本人结合网上的资料整理的一篇适合新手的环境配置opencv-3.4.5的文章，内有纰漏可私聊交流。如有侵权，联系删除。详细指令步骤可以参考下面这位老哥的博客：Jetson Xavier NX安装open
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2024-03-20 23:13:50
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1.开机插好电源，连上显示屏、键盘、鼠标后长按板子上的开关键（S4，旁边有标识POWER BTN）就可以开机。开机后屏幕上会打印一大串字符，之后会让你输入password，这里输入nvidia（有的会让输入username，这里的username也是nvidia）。 之后等屏幕不再打印东西时顺序输入： ls cd NVIDIA-INSTALLER/ sudo ./installer.sh 等屏幕不
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2024-04-03 12:02:56
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前情提要： 在使用opencv时，尝试利用cuda进行相关模型加载处理的加速，但是在实际的使用时出现以下问题：Traceback (most recent call last):
File "/home/colin/works/face_detect/detect_faces_video.py", line 70, in <module>
CatchUsbVideo("Find f
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2024-05-17 03:12:47
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1、基础设置1.1、使用sudo免密码1.打开终端，输入命令：sudo visudo2.在文档最后一行添加如下内容：xxx ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL
jetson ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL
保存退出即可,其中XXX为登入用户名1.2、终端输出IP地址打开.bashrc文件sudo vim .bashrc最后面添加以下内容alias python=python
文章目录ffmpegnginxnginx自启动附录 ffmpeg下载ffmpeg(https://launchpad.net/ubuntu/+source/ffmpeg/7:4.3.2-0+deb11u2ubuntu1)wget http://www.ffmpeg.org/releases/ffmpeg-4.3.tar.gz解压ffmpegtar -zxvf ffmpeg-4.3.tar.gz
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2024-05-07 20:44:08
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目前最新的JetPack4.4， TensorFlow版本更新到2.1.0版本，并且由原来的TensorFlow-gpu更改为tensorflow…JetsonNano平台中只支持Python3.6的TensorFlow。来源于微雪电子：Jetson Nano系列教程6：TensorFlow入门介绍(一) ①、登陆Jetson Nano，安装相关函数库； 注意：在输入第二个指令相关函数库的时候
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2024-07-23 20:02:07
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如何自己编写英伟达jetson开发板中deepstream框架插件什么是gstreamer插件？如何编写gstreamer插件编写cmake或者makefile进行编译编写deepstream app代码，将其他插件与自定义插件相连接，构成完整的pipeline。 什么是gstreamer插件？简单的说，deepstream框架是英伟达jetson系列边缘设备中的加速框架，想要在该框架中运行自己
项目需要，落实到实际系统上去，先挂一个官网网址吧。Two Days to a Demo 我觉得这个项目的流程是，有一个训练好的模型在板子里面，然后读取视频帧，每300ms这样子往网络中输送图片，图片进行测试，输出分类结果，进行判断，如果为非正常驾驶行为，则发出信号，并且保存这个时刻的前后10s的视频。 下面开始是学习记录。 这里面TensorRT是什么东西？ 就是个有良好表现的深度学习平台。 官方
文章目录前言一、镜像烧写二、PWM风扇自动调速三、使用MicroUSB在电脑打开终端四、VNC实现局域网及网线直连通信五、SSH文件传输六、状态监控软件Jtop七、检查CUDA、OpenCV及cuDNN八、USB摄像头测试软件Camorama九、CSI摄像头测试十、实现Yolov4-tiny的USB摄像头实时检测 前言最近需要用Jetson Nano实现Yolov4-tiny实时检测，这篇文章汇
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2024-01-08 21:08:03
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交叉编译Qt源码，移植至arm linux，网上大部分资料都是较为老的Qt版本，而且这个过程还会伴随大量问题，尤其是需要附加opengl模块的时候更是灾难，但既然第一个方案被自我否决，那就只能使用这个方案了，当然，浮夸又时尚的我们选择一个较为新颖的Qt版本：5.14.2（写于2021年），以下是我交叉编译并移植至Jetson Nano的过程。首先我们要明确目的：在x86_64架构的PC上，使用ar
功能强大的精简型单板计算机的推出催生了令人兴奋的新产品设计。在通过小型化优化成本及(或)效率的应 用中，它的效用尤为明显。另外，视觉系统可以利用功能全面的板级机器视觉摄像头进一步缩小产品总体尺寸 并实现运行灵活性，同时还支持定制或非标准光学部件。典型示例有：医疗诊断、计量、机器人技术、嵌入式 视觉、包装和印刷检查、手持式扫描仪、台式实验室和其他空间受限的系统。本文涵盖选择嵌入式视觉摄像头时需考虑的
参考文档：（官方）https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-agx-orin-devkitCheck your L4T version first to see if you have a unit flashed with older version of the BSP.cat /etc/nv_tegra_re
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原创
2023-01-25 20:53:02
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Hello AI World! —— 部署深度学习1. Hello AI World1.1 系统安装1.2 推理1.3 训练1.4 附录2. 视频演练3. API 参考4. 代码示例5. 预训练模型6. 推荐系统要求7. 额外资源8. 两天的演示（数字） 欢迎使用我们的教学指南，了解NVIDIA Jetson Nano/TX1/TX2/Xavier NX/AGX Xavier的推理和实时DNN视
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2024-08-20 15:33:29
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日前，Raspberry 基金会发布了开发者为之兴奋的 Raspberry Pi 4，其不仅在性能上进行了全面的升级，而且价格也继续与旧版保持一致，仅为 35 美元起。那么这一款嵌入式开发板和极客们常用的另一款 NVIDIA Jetson Nano Developer Kit作者 | Chris Pietschmann译者 | 弯月，责编 | 屠敏
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2024-06-22 12:55:56
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JetsonTX2+miniforge+pytorch+pycharm安装第一次使用jetson，安装环境都是泪，搞了快两天。大家觉得有用的话，可以点个赞 ，收藏下！ Jetson TX2+ miniforge+pytorch+pycharm安装JetsonTX2+miniforge+pytorch+pycharm安装1、miniforge 安装2、虚拟环境创建，jetson版本查询3、jetso
Jetson nano 安装opencv3.4.5经验分享 一、更新nano的镜像源二、安装OpenCV依赖项三、安装依赖项报错解决方法四、下载编译OpenCV参考链接： 一、更新nano的镜像源之前一直用Ubuntu的PC系统，最近刚接触Jetson nano开发板，以为和之前的Ubuntu系统是一样的，但是直到最近要自己安装OpenCV才发现，两者其实是有区别的。 通过查看etc文件夹中的os
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2024-04-19 08:09:29
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文章目录一：Anaconda安装二：Cuda、Cudnn安装三：Pytorch安装四：Tensorrt安装 一：Anaconda安装Jetson系列边缘开发板，其架构都是arm64，而不是传统PC的amd64，深度学习的环境配置方法大不相同。想要看amd64的相关环境安装，可以参考这篇文章。下面步入正题：对于Anaconda的安装其实和之前差不多，只是寻找aarch64的shell包安装即可，下
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2024-04-26 13:39:09
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1.查看jetson的原始环境，当前环境组件版本和使用状态。使用该命令需要下载 jetson-stats。pip install jetson-statsjetson_release该命令是一个脚本文件。如果没有可以自行添加，文件说明中有说是jetson_stats包的一部分。因为我使用的是亚博配置好 的镜像。并没有验证下载这个包后是否可以使用。创建脚本文件#创建文件,添加权限
touc
简介1.1 背景与意义简介目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题，目前广泛应用在体育赛事转播、安防监控和无人机、无人车、机器人等领域。在篮球比赛的场景中，主要是针对篮球和运动员的检测。通过对这些目标的检测，进一步实现摄像头对比赛主体的位置跟踪或是放大。JetsonNano是NVIDIA推出的高性能边缘端部署小型计算设备可以在JetsonNano上实现录制球场比赛视频，实时或延时进行推理处理，完成目
