Nvidia Jetson Nano Урок - Първи поглед с AI & ML: 7 стъпки

2024 Автор: John Day | [email protected]. Последно модифициран: 2024-01-30 07:51

Хей, какво става момчета! Akarsh тук от CETech.

Днес ще разгледаме нов SBC от Nvidia, който е Jetson Nano, Jetson Nano е фокусиран върху техники с изкуствен интелект като разпознаване на изображения и т.н. Първо ще заредим това бебе и след това ще разгледаме как можем да работим върху него. Вижте видеото по -горе, което може да ви направи нещата по -ясни:) Сега нека започнем.

Стъпка 1: Вземете печатни платки за вашия проект

Трябва да проверите PCBGOGO, за да поръчате печатни платки онлайн евтино!

Получавате 10 печатни платки с добро качество, произведени и изпратени до прага ви за 5 $ и малко доставка. Също така ще получите отстъпка при доставка при първата поръчка. PCBGOGO има възможност за производство на печатни платки и производство на шаблони, както и за поддържане на добри стандарти за качество.

Проверете ги, ако трябва да произведете или сглобите печатни платки.

Стъпка 2: За Jetson Nano

Някои спецификации:

• GPU: 128-ядрен NVIDIA Maxwell ™ GPU
• Процесор: Четириядрен процесор ARM® A57
• Памет: 4 GB 64-битов LPDDR4
• Съхранение: 16GB eMMC 5.1 флаш
• Видеокодер: 4K при 30 （H.264/H.265）
• Видео декодер: 4K при 60 （H.264/H.265）
• Камера: 12 ленти (3 × 4 или 4 × 2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 （1.5Gbps）
• Свързване: Gigabit Ethernet
• Дисплей: HDMI 2.0 или DP1.2 | eDP 1.4 | DSI (1x2)
• UPHY: 1x1/2/4 PCIE, 1xUSB3.0, 3xUSB2.0
• I /O: 1xSDIO /2xSPI /6xI2C /2xI2S /GPIO
• Размери: 100 x 80 x 29 мм/3,94x3,15x1,14"

Стъпка 3: Първи стъпки: Части

За да започнете и да стартирате Jetson Nano, имате нужда от следния хардуер:

• Jetson Nano: Връзка
• HDMI екран, използвах 7 -инчов сензорен екран от DFRobot
• Клавиатура и мишка, получих безжична комбинация от DFRobot
• SD карта с поне 16 GB и клас 10
• Най -малко 5V 2Amp микро USB захранване
• Ethernet кабел или WiFi карта за добавяне на достъп до интернет към Jetson Nano

Стъпка 4: Подготовка на SD картата

1) Изтеглете изображението на SD картата на Jetson Nano Developer Kit и отбележете къде е записано на компютъра.

2) Изтеглете софтуер за мигане на изображения за вашата операционна система, използвах Win32 Disk imager tool на windows, за да флашвам SD картата с изображението, изтеглено в стъпка 1.

3) Свържете вашата SD карта с вашия компютър/лаптоп и след това с помощта на мигащия инструмент на вашия компютър прехвърлете изтегленото изображение на SD картата.

4) След като изображението мига на SD картата, картата е готова за поставяне в Jetson Nano

Стъпка 5: Стартиране на Jetson Nano

След като всички проводници са свързани към Jetson и захранването е включено, тогава ще видите скриптове за настройка, работещи на екрана.

Трябва да следвате прости стъпки за настройка като настройка на област/език/време и системата ще се рестартира, за да покаже логото на Nvidia.

Стъпка 6: Инсталиране на демонстрациите:

Първо актуализирайте и надстройте софтуера:

• sudo apt-get update
• s udo apt ъпгрейд

След като актуализациите приключат, сега ще инсталираме демонстрация на VisionWorks, за да инсталираме, първо трябва да преминем към папката с скрипта за инсталиране чрез следната команда:

cd/usr/share/visionworks/sources/

Трябва да копираме скрипта в кореновото местоположение и да отидем до него:

• ./install-samples.sh ~
• cd ~

В главната папка ще намерите папката на visworksworks works, в която трябва да изпълните командата make.

• cd /VisionWorks-1.6-Samples/
• направете

След като командата make се изпълни, можете да преминете към следния път, за да стартирате демонстрациите

• cd/bin/aarch64/linux/release/
• ls

В тази папка ще видите множество демонстрации, които можете да стартирате по следния начин:

./nvx_demo_feature_tracker

След като командата се изпълни, ще видите прозорец като този на снимките.

Стъпка 7: Още стъпки

След като това стане, можете да си поиграете с други функции на Jetson, като напредваме, ще добавим модул за камера Raspberry Pi към Jetson и ще направим някои проекти за разпознаване на изображения.

Очаквайте повече в моя канал!