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一、總體設計解紹
1. 軟件平臺(tai)所(suo)采用Jetson Nano開拓套件
2. 能提供了意式AI的厲害功(gong)能模塊(kuai)。系(xi)統的小(xiao)軟(ruan)件可(ke)代碼編程性。Jetson Nano用到四核64位(wei)ARM CPU和(he)128核集成型NVIDIA GPU，可(ke)能提供了472 GFLOPS的估算的性能。它還(huan)例如4GB LPDDR4內(nei)存(cun)器，用到高質量，低(di)耗電量封口，兼具5W / 10W電機功(gong)率經營模式和(he)5V DC鍵盤(pan)輸入。
3. 完完全(quan)全(quan)兼容這結構和NVIDIA最前沿的(de)AI網站(zhan)，能(neng)比往年(nian)更便捷(jie)地將立于AI的(de)偵探邏(luo)輯題工作任務(wu)負(fu)載電(dian)阻構建到(dao)Jetson。Jetson Nano為(wei)(wei)不同縝密的(de)角度運動深度神經網咯(ge)數據（DNN）整治給予(yu)時(shi)時(shi)測算機(ji)(ji)視野和偵探邏(luo)輯題。這功能(neng)模(mo)塊搭載多感測器(qi)器(qi)自(zi)行(xing)機(ji)(ji)機(ji)(ji) 人，還具有(you)智慧邊部分折的(de)智能(neng)物(wu)連接(jie)網咯(ge)機(ji)(ji) 和較(jiao)為(wei)(wei)先進的(de)AI軟件系統。或者傳遞培訓也能(neng)運用ML結構在Jetson Nano上(shang)本土(tu)壞點重新訓練(lian)課網咯(ge)數據。
4. Jetson Nano發展套件的(de)拆遷賠償占地約僅為80x100mm，有十個高USB 3.0接口(kou)，MIPI CSI-2拍照(zhao)頭(tou)(tou)連入器(qi)(qi)，HDMI 2.0和(he)DisplayPort 1.3，千兆以太網，M.2 Key-E控(kong)制模(mo)塊，MicroSD卡(ka)插槽，和(he)40引腳GPIO接線頭(tou)(tou)。接口(kou)和(he)GPIO接線頭(tou)(tou)拆箱即(ji)(ji)用，有很(hen)多興起的(de)外(wai)邊(bian)設(she)備，感應器(qi)(qi)器(qi)(qi)和(he)即(ji)(ji)用型(xing)該項(xiang)目。
5、Jetson Nano可(ke)不可(ke)以加(jia)載很(hen)多多種多樣的(de)(de)中高級(ji)在(zai)(zai)線數(shu)據，涉(she)及到風靡(mi)的(de)(de)ML三(san)層(ceng)架構的(de)(de)刪改(gai)原生態(tai)版本(ben)的(de)(de)，如TensorFlow，PyTorch，Caffe / Caffe2，Keras，MXNet等。用(yong)做到圖片面部(bu)識別，關鍵字(zi)檢則和品牌定(ding)位，睡姿預測，語義(yi)裁切，視頻圖片不斷增強(qiang)和智能化概述等有(you)(you)力功(gong)能表，這一些在(zai)(zai)線數(shu)據可(ke)以用(yong)在(zai)(zai)于(yu)建(jian)設方案自(zi)己絲機和有(you)(you)難度AI設計(ji)。
硬件軟(ruan)件資源共享及枝術參數值
清理 | |
中間解決器 | 64位四核ARM A57 @ 1.43GHz |
GPU | 128核(he)NVIDIA Maxwell @ 921MHz |
記憶能力 | 4GB 64位LPDDR4 @ 1600MHz | 25.6 GB / s |
視(shi)頻圖片識別碼器* | 4Kp30 | （4x）1080p30 | （2x）1080p60 |
視頻圖(tu)片轉碼器* | 4Kp60 | （2x）4Kp30 | （8x）1080p30 | （4x）1080p60 |
電源接口 | |
USB | 4x USB 3.0 A（服務器主機(ji)）| USB 2.0 Micro B（環保設備(bei)） |
照相機 | MIPI CSI-2 x2（15位Flex聯(lian)系器） |
顯視 | HDMI | DisplayPort的 |
登陸 | 千兆以太(tai)網(wang)（RJ45） |
無線數字 | M.2中帶PCIe x1的(de)Key-E |
儲存 | MicroSD卡(ka)（推薦 極低16GB UHS-1） |
其他的I / O. | （3x）I2C | （2x）SPI | UART | I2S | 個GPIO |
首要試驗好項目
軟件(jian)提供(gong)(gong)數(shu)據OpenCV、機器學(xue)習、深度學(xue)習和端側AI模(mo)型(xing)部署(shu)(shu)等教學(xue)資源，并提供(gong)(gong)從神經(jing)網絡模(mo)型(xing)訓練、模(mo)型(xing)轉換(huan)到模(mo)型(xing)部署(shu)(shu)的(de)完整文檔教程。配(pei)套豐富(fu)的(de)實訓案例(li)以及(ji)開(kai)發手冊(ce)等。
1、掌握基礎上例程
保持RGB燈
調節蜂鳴器
基本操作控住舵機
讀取硬盤舵機的位置
保持所以舵機
管控自動(dong)化氣動(dong)機(ji)械(xie)手做(zuo)一定健身動(dong)作
實操機(ji)械設備制造臂遺(yi)忘操作
機制臂夾方塊
2、OpenCV基礎框(kuang)架例(li)程
圖片讀(du)取硬盤與出現；
圖片繪圖；
畫像ROI提取；
圖相平面幾何改變；
圖形底部形態學作業；
圖案輪廓線條導入
3、機械學基礎性例程
(1)回到百(bai)度算法；
(2)聚類分析(xi)法數(shu)學模型；
(3)分類管理svm算法；
(4)策略樹；
(5)支持(chi)系(xi)統向(xiang)量機(ji)；
4、深淺學習成(cheng)績基(ji)本例程(cheng)
面神經網波形回到；
運動神經無線(xian)網絡非平滑(hua)重歸；
全聯系中樞神(shen)經網路判別筆寫字母；
卷積精神互聯(lian)網(wang)面部辨(bian)別(bie)的辨(bian)別(bie)的
面神(shen)經wifi網(wang)絡模板的(de)保存圖片與(yu)實用；
5、高度掌握(wo)合理例程
(1)手式辨別測試
(2)有(you)顏色識(shi)別圖片實驗(yan)所
(3)彩色識別系統并提取積木實(shi)驗(yan)設計
(4)設(she)計(ji)產品定位(wei)研(yan)究
(5)拉圾分類管理實驗(yan)室
(6)受眾定位跟蹤實(shi)驗(yan)
(7)人像表達掌握APP經典案例
(8)牌照掌握用途例案(an)
(9)面(mian)膜查重應用軟件例
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