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Jetson Nano 上的 CSI 相机配置和 YOLO 物体检测：分步指南

人工智能

在人工智能领域的边缘计算应用中，Jetson Nano 是一个强大的平台。它以其紧凑的尺寸、低功耗和强大的计算能力而闻名。使用 Jetson Nano，可以轻松实现复杂的视觉处理任务，例如物体检测和图像分类。

本文提供了一个全面的分步指南，指导您在 Jetson Nano 上配置 CSI 相机并进行 YOLO 物体检测。我们将涵盖必要的硬件连接、软件安装和 YOLO 模型部署。

所需硬件

以下硬件组件对于此指南是必需的：

  • Jetson Nano 开发套件
  • CSI 摄像头模块（例如，IMX477）
  • HDMI 显示器
  • microSD 卡（至少 32GB）
  • 键盘和鼠标

软件安装

1. 安装 JetPack SDK

从 NVIDIA 官方网站下载并安装 JetPack SDK。JetPack SDK 包含 Jetson 系统和开发工具。

2. 安装 CSI 摄像头驱动

要使用 CSI 相机，需要安装适当的驱动程序。请按照官方 NVIDIA 文档中的说明操作。

3. 安装 OpenCV

OpenCV 是一个用于计算机视觉的开源库。要安装 OpenCV，请使用以下命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv

YOLO 模型部署

1. 下载 YOLO 模型

从 YOLO 项目网站下载预训练的 YOLOv5 模型。

2. 转换模型

将下载的模型转换为 ONNX 格式，以便在 Jetson Nano 上使用。请按照官方 YOLOv5 文档中的说明操作。

CSI 相机配置

1. 连接相机

将 CSI 摄像头连接到 Jetson Nano 的 CSI 连接器。确保正确连接电缆。

2. 配置内核

要配置内核以支持 CSI 摄像头，请添加以下行到 /boot/config.txt 文件中：

dtoverlay=imx477_mipi

3. 启动 CSI 摄像头

使用以下命令启动 CSI 摄像头：

sudo modprobe imx477

YOLO 物体检测

1. 运行 YOLO 模型

使用以下命令在 CSI 相机输入上运行 YOLO 模型：

python3 detect.py --model yolov5s.onnx --source /dev/video0

2. 查看检测结果

检测结果将显示在 HDMI 显示器上。它将包括检测到的对象及其置信度分数。

结论

通过遵循本指南，您已成功在 Jetson Nano 上配置了 CSI 相机并实现了 YOLO 物体检测。此设置可用于广泛的边缘计算应用，例如安全监控、机器人和无人机导航。