Table des matières:
- Étape 1: Faites fabriquer des PCB pour votre projet
- Étape 2: À propos du Jetson Nano
- Étape 3: Mise en route: Pièces
- Étape 4: Préparation de la carte SD
- Étape 5: Démarrage du Jetson Nano
- Étape 6: Installation des démos:
- Étape 7: Plus d'étapes
Vidéo: Tutoriel Nvidia Jetson Nano - Premier aperçu avec l'IA et le ML : 7 étapes
2024 Auteur: John Day | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-30 09:06
Hé, quoi de neuf les gars ! Akarsh ici de CETech.
Aujourd'hui, nous allons jeter un œil à un nouveau SBC de Nvidia qui est le Jetson Nano, le Jetson Nano se concentre sur les techniques d'intelligence artificielle comme la reconnaissance d'image, etc. Nous allons d'abord démarrer ce bébé, puis voir comment pouvons-nous fonctionner dessus. Regardez la vidéo ci-dessus qui pourrait vous rendre les choses plus claires:) Maintenant, commençons.
Étape 1: Faites fabriquer des PCB pour votre projet
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Étape 2: À propos du Jetson Nano
Quelques spécifications:
- Processeur graphique: processeur graphique NVIDIA Maxwell™ 128 cœurs
- Processeur: processeur quadricœur ARM® A57
- Mémoire: 4 Go LPDDR4 64 bits
- Stockage: 16 Go eMMC 5.1 flash
- Encodeur vidéo: 4K @30(H.264/H.265)
- Décodeur vidéo: 4K @60(H.264/H.265)
- Caméra: 12 voies (3×4 ou 4×2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1(1.5Gbps)
- Connectivité: Gigabit Ethernet
- Affichage: HDMI 2.0 ou DP1.2 |eDP 1.4| DSI (1x2)
- UPHY: 1x1/2/4 PCIE, 1xUSB3.0, 3xUSB2.0
- E/S: 1xSDIO/2xSPI/6xI2C/2xI2S/GPIO
- Dimensions: 100 x 80 x 29 mm/3,94 x 3,15 x 1,14"
Étape 3: Mise en route: Pièces
Pour commencer et démarrer le Jetson Nano, vous avez besoin des matériels suivants:
- Le Jetson Nano: Lien
- Écran HDMI, j'ai utilisé un écran tactile de 7 pouces de DFRobot
- Clavier et souris, j'ai un combo sans fil de DFRobot
- Carte SD d'au moins 16 Go et classe 10
- Un minimum d'alimentation micro USB 5V 2Amp
- Câble Ethernet ou une carte WiFi pour ajouter un accès Internet au Jetson Nano
Étape 4: Préparation de la carte SD
1) Téléchargez l'image de la carte SD du kit de développement Jetson Nano et notez où elle a été enregistrée sur l'ordinateur.
2) Téléchargez un logiciel de flashage d'image pour votre système d'exploitation, j'ai utilisé l'outil d'imagerie de disque Win32 sur Windows pour flasher la carte SD avec l'image téléchargée à l'étape 1.
3) Connectez votre carte SD à votre ordinateur/ordinateur portable, puis à l'aide de l'outil clignotant sur votre ordinateur, flashez l'image téléchargée sur la carte SD.
4) Une fois l'image flashée sur la carte SD, la carte est prête à être insérée dans le Jetson Nano
Étape 5: Démarrage du Jetson Nano
Une fois que tous les fils sont connectés au Jetson et que l'alimentation est allumée, vous verrez des scripts de configuration s'exécuter à l'écran.
Vous devez suivre des étapes de configuration simples telles que la configuration de la zone/langue/heure et le système redémarrera pour afficher le logo Nvidia.
Étape 6: Installation des démos:
Tout d'abord, mettez à jour et mettez à niveau le logiciel:
- sudo apt-get mise à jour
- s udo apt mise à niveau
Une fois les mises à jour effectuées, nous allons maintenant installer la démo de VisionWorks, pour l'installer, nous devons d'abord naviguer vers le dossier contenant le script d'installation par la commande suivante:
cd /usr/share/visionworks/sources/
Nous devons copier le script à l'emplacement racine et naviguer jusqu'à l'emplacement racine:
- ./install-samples.sh ~
- disque ~
Dans le dossier racine, vous trouverez le dossier visionworks works dans lequel vous devez exécuter la commande make.
- cd /VisionWorks-1.6-Échantillons/
- Fabriquer
Une fois la commande make exécutée, vous pouvez accéder au chemin suivant pour exécuter les démos
- cd /bin/aarch64/linux/release/
- ls
Dans ce dossier, vous verrez les multiples démos que vous pouvez exécuter de la manière suivante:
./nvx_demo_feature_tracker
Une fois la commande exécutée, vous verrez une fenêtre comme celle des images.
Étape 7: Plus d'étapes
Une fois cela fait, vous pouvez jouer avec d'autres fonctionnalités du Jetson. À l'avenir, nous ajouterons un module de caméra Raspberry Pi au Jetson et réaliserons des projets de reconnaissance d'images.
Restez à l'écoute de ma chaîne pour en savoir plus!
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