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一、總體目標介紹
1. 機構運用Jetson Nano開(kai)發管理套件(jian)
2. 作(zuo)為新現(xian)代AI的(de)更強功(gong)效(xiao)(xiao)(xiao)。完善(shan)的(de)電腦軟件可編寫程序(xu)性。Jetson Nano主要(yao)涉及到四核(he)64位ARM CPU和128核(he)一體化NVIDIA GPU，可作(zuo)為472 GFLOPS的(de)計算方(fang)式功(gong)效(xiao)(xiao)(xiao)。它還涉及到4GB LPDDR4隨意調(diao)節(jie)器(qi)，主要(yao)涉及到效(xiao)(xiao)(xiao)率，低熱效(xiao)(xiao)(xiao)率裝(zhuang)封，具5W / 10W熱效(xiao)(xiao)(xiao)率基本模(mo)式和5V DC輸入。
3. 就能(neng)夠(gou)(gou)(gou)兼(jian)容(rong)此(ci)類結(jie)(jie)構框(kuang)架圖和(he)(he)NVIDIA優勢的AI品臺，就能(neng)夠(gou)(gou)(gou)比已往更快些地(di)將針對(dui)AI的邏輯工作上(shang)額定負載推進到Jetson。Jetson Nano為一些多(duo)樣化的寬度腦(nao)神經手(shou)機手(shou)機網(wang)絡（DNN）整治提高時時計算出來機觀(guan)感和(he)(he)邏輯。此(ci)類實用(yong)功(gong)能(neng)能(neng)夠(gou)(gou)(gou)多(duo)調(diao)節(jie)器(qi)(qi)器(qi)(qi)數字(zi)化機器(qi)(qi)專用(yong)設備(bei)(bei)人，兼(jian)有智(zhi)力頂部分折(zhe)的智(zhi)能(neng)物高速聯網(wang)專用(yong)設備(bei)(bei)和(he)(he)先進典(dian)型(xing)的AI系統化。以至于轉出的學習也就能(neng)夠(gou)(gou)(gou)操作ML結(jie)(jie)構框(kuang)架圖在(zai)Jetson Nano上(shang)本(ben)地(di)人再練手(shou)機手(shou)機網(wang)絡。
4. Jetson Nano搭建(jian)套件的占房屋地(di)占地(di)面(mian)(mian)占地(di)面(mian)(mian)僅為80x100mm，體現了十(shi)二個繞城高速USB 3.0端口處(chu)(chu)處(chu)(chu)，MIPI CSI-2紅外(wai)攝像頭(tou)頭(tou)相防水連接器，HDMI 2.0和DisplayPort 1.3，千兆以太網，M.2 Key-E控(kong)制模塊，MicroSD卡插(cha)槽，和40引腳GPIO插(cha)頭(tou)。端口處(chu)(chu)處(chu)(chu)和GPIO插(cha)頭(tou)拆(chai)封(feng)即(ji)用(yong)，體現了各式(shi)時(shi)髦的外(wai)邊裝備，調(diao)節器器和即(ji)用(yong)型項(xiang)目流程。
5、Jetson Nano可(ke)能正常運行很(hen)多五花(hua)八門(men)的(de)(de)高檔系(xi)統(tong)(tong)的(de)(de)，涉及到時尚的(de)(de)ML結(jie)構的(de)(de)完整詳細(xi)原本舊(jiu)版本，如(ru)TensorFlow，PyTorch，Caffe / Caffe2，Keras，MXNet等。能夠 實(shi)現了圖片快速(su)精(jing)確，喜歡的(de)(de)人(ren)探測和精(jing)準定位，資式(shi)大概，語義裁切，視頻(pin)播放開展和自(zi)動(dong)式(shi)化進行分析等強(qiang)有(you)力功能模塊(kuai)，等系(xi)統(tong)(tong)的(de)(de)該用于倡(chang)導自(zi)動(dong)式(shi)機器人(ren)和復雜的(de)(de)AI系(xi)統(tong)(tong)的(de)(de)。
計算機硬件資原(yuan)及技(ji)術(shu)工(gong)藝參數設置
處理 | |
中心(xin)地(di)方(fang)進行電腦處理器(qi) | 64位四核(he)ARM A57 @ 1.43GHz |
GPU | 128核NVIDIA Maxwell @ 921MHz |
記住 | 4GB 64位LPDDR4 @ 1600MHz | 25.6 GB / s |
視(shi)頻圖(tu)片標(biao)識號器* | 4Kp30 | （4x）1080p30 | （2x）1080p60 |
視(shi)頻音頻解碼(ma)器器* | 4Kp60 | （2x）4Kp30 | （8x）1080p30 | （4x）1080p60 |
接口協議 | |
USB | 4x USB 3.0 A（主(zhu)機產品）| USB 2.0 Micro B（產品） |
照像機 | MIPI CSI-2 x2（15位Flex接連(lian)器） |
顯示信息 | HDMI | DisplayPort的(de) |
連接 | 千(qian)兆以太網(wang)（RJ45） |
無線wifi | M.2包含(han)PCIe x1的Key-E |
存放 | MicroSD卡（提議低(di)16GB UHS-1） |
某個I / O. | （3x）I2C | （2x）SPI | UART | I2S | 個GPIO |
包括實驗設計該項目
平臺網站(zhan)具備OpenCV、機器學習(xi)、深(shen)度學習(xi)和端(duan)側AI模型(xing)部署等(deng)教學資源，并提供從神(shen)經網絡模型(xing)訓練、模型(xing)轉換到模型(xing)部署的(de)(de)完整文檔教程。配(pei)套豐富的(de)(de)實訓案例以及開發手(shou)冊等(deng)。
1、控制(zhi)基礎知識例程(cheng)
控(kong)住RGB燈
調控蜂鳴器
操作方法設定舵機
導入舵機所在位置
設定大部分舵機
把控自動化臂(bei)做一個姿勢(shi)
操作的(de)機械(xie)廠(chang)臂記憶法姿(zi)態
機械制造臂夾方塊
2、OpenCV基礎框(kuang)架例(li)程(cheng)
圖象讀出與表明；
畫面生成；
圖(tu)象ROI提取；
圖像文件結合改換；
畫面狀態學方法；
彩色圖像形狀添加
3、機子深造基礎(chu)條件例程
(1)歸來(lai)神經網絡算法；
(2)聚(ju)類神(shen)經網絡(luo)算(suan)法(fa)神(shen)經網絡(luo)算(suan)法(fa)；
(3)幾大類優化算法(fa)；
(4)戰略樹；
(5)支持系(xi)統向量機；
4、長度深造知識基礎例程
周圍神經數據網絡平滑回歸祖國；
腦神(shen)經系統非直線再(zai)戰；
全接(jie)周圍神經線上辨(bian)識(shi)書寫(xie)加數；
卷積(ji)中樞神經(jing)網格(ge)臉部(bu)認別(bie)認別(bie)
中(zhong)樞(shu)BP神經網絡信(xin)息建模 的存儲與采(cai)用；
5、厚度學(xue)校綜和例程
(1)手(shou)勢(shi)判斷實驗性
(2)色彩自動(dong)識別檢(jian)測(ce)
(3)顏色(se)分辨并獲取積木實驗性(xing)
(4)看上去追蹤定位(wei)科學實驗
(5)廢物類別工作
(6)對方監視工作
(7)臉部表白判(pan)斷app例子
(8)車輛牌(pai)照(zhao)辨別使用案列(lie)
(9)面膜檢測工具廣泛應用真實(shi)案例
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