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基于Jetson Nano的人脸口罩识别系统设计
1
作者 叶光泽 童宣科 侯保冀 《电子产品世界》 2024年第1期44-47,共4页
人脸和口罩识别在许多现代应用中有广泛需求,包括安全检查、身份认证以及工业安全等方面。探讨了基于Jetson Nano的人脸口罩识别系统,旨在实现对个体是否佩戴口罩的准确判断。该系统使用先进的人脸识别算法来定位图像中的人脸区域,然后... 人脸和口罩识别在许多现代应用中有广泛需求,包括安全检查、身份认证以及工业安全等方面。探讨了基于Jetson Nano的人脸口罩识别系统,旨在实现对个体是否佩戴口罩的准确判断。该系统使用先进的人脸识别算法来定位图像中的人脸区域,然后应用深度学习模型对人脸区域进行口罩检测。所有的数据处理和模型推理均在Jetson Nano上实现,从而使系统具有较高的运行效率和可移植性。在多个不同环境和视角下进行测试,结果显示该系统在各种复杂条件下都展示出较高的识别准确率,并能处理高达30帧/s的实时图像。不仅证明了Jetson Nano在图像识别和实时数据处理方面的高性能,还为开发多种人脸识别应用提供了有力的技术支持。 展开更多
关键词 人脸识别 口罩识别 jetson Nano 深度学习
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基于嵌入式Jetson TX2的高原鼠兔目标检测 被引量：1
2
作者 陈海燕 贾明明 +1 位作者 赵文力 王婵飞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第1期98-103,共6页
高原鼠兔目标检测是对其进行种群数量统计及种群动态变化研究的基础,但传统的高原鼠兔智能监测系统的目标检测硬件设备大,在抽样采集数据时移动性较弱。针对此问题,提出一种可部署到便携式设备Jetson TX2上的基于改进YOLOv3模型的目标... 高原鼠兔目标检测是对其进行种群数量统计及种群动态变化研究的基础,但传统的高原鼠兔智能监测系统的目标检测硬件设备大,在抽样采集数据时移动性较弱。针对此问题,提出一种可部署到便携式设备Jetson TX2上的基于改进YOLOv3模型的目标检测方法。该方法将YOLOv3的主干网络DarkNet53替换成MobileNet,并利用剪枝、微调等方法构建轻量级高原鼠兔目标检测模型,再将轻量化模型部署到Jetson TX2上。自然场景下高原鼠兔目标检测实验的结果表明:所提方法的检测平均精度(AP)、每秒检测帧数(FPS)和模型大小分别为97.36%、36和14.88 MB,优于主干网络替换后未裁剪的YOLOv3模型及原始YOLOv3模型,相较于原YOLOv3模型,AP在仅下降1.05个百分点的情况下,FPS提升了620%,模型大小压缩了93.67%,能够部署在便携设备上进行实时且准确的高原鼠兔目标检测。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv3 轻量化 模型剪枝 jetson TX2 高原鼠兔
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基于YOLO v5-Jetson TX2的秸秆覆盖农田杂草检测方法 被引量：1
3
作者 王秀红 王庆杰 +3 位作者 李洪文 何进 卢彩云 张馨悦 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期39-48,共10页
玉米苗期杂草的实时检测和精准识别是实现精准除草和智能农业的基础和前提。针对保护性耕作模式地表环境复杂、杂草易受地表秸秆残茬覆盖影响、现有算法检测速度不理想等问题,提出一种适用于Jetson TX2移动端部署的秸秆覆盖农田杂草检... 玉米苗期杂草的实时检测和精准识别是实现精准除草和智能农业的基础和前提。针对保护性耕作模式地表环境复杂、杂草易受地表秸秆残茬覆盖影响、现有算法检测速度不理想等问题,提出一种适用于Jetson TX2移动端部署的秸秆覆盖农田杂草检测方法。运用深度学习技术对玉米苗期杂草图像的高层语义信息进行提取与分析,构建玉米苗期杂草检测模型。在YOLO v5s模型的基础上,缩小网络模型宽度对其进行轻量化改进。为平衡模型检测速度和检测精度,采用TensorRT推理加速框架解析网络模型,融合推理网络中的维度张量,实现网络结构的重构与优化,减少模型运行时的算力需求。将模型迁移部署至Jetson TX2移动端平台,并对各模型进行训练测试。检测结果表明,轻量化改进YOLO v5ss、YOLO v5sm、YOLO v5sl模型的精确率分别为85.7%、94%、95.3%,检测速度分别为80、79.36、81.97 f/s,YOLO v5sl模型综合表现最佳。在Jetson TX2嵌入式端推理加速后,YOLO v5sl模型的检测精确率为93.6%,检测速度为28.33 f/s,比模型加速前提速77.8%,能够在保证检测精度的同时实现玉米苗期杂草目标的实时检测,为硬件资源有限的田间精准除草作业提供技术支撑。 展开更多
关键词 杂草检测 秸秆覆盖 YOLO v5s模型 jetson TX2 模型迁移
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一种基于Jetson Nano深度学习的生活垃圾智能分类桶 被引量：2
4
作者 应宇航 任泰安 +3 位作者 李伟 蔡涛 葛文琪 聂梦龙 《计算技术与自动化》 2023年第2期151-157,共7页
长期以来,垃圾处理往往伴随着巨大的资源浪费和环境污染,尽管我国已经出台相关垃圾分类政策,但由于人工分类成本高、分类效率低下等一系列问题,该类政策难以大规模推行。据此,提出了一种以单片机(single chiped microcomputer,SCM)为基... 长期以来,垃圾处理往往伴随着巨大的资源浪费和环境污染,尽管我国已经出台相关垃圾分类政策,但由于人工分类成本高、分类效率低下等一系列问题,该类政策难以大规模推行。据此,提出了一种以单片机(single chiped microcomputer,SCM)为基础,围绕Jetson Nano为核心设计的生活垃圾智能分类桶。其图像识别基于深度学习设计,通过上位机和摄像头判断投入垃圾桶的垃圾类型,将分析得到的数据传递给下位机;下位机通过控制二维云台进行垃圾分类投放;采用红外测距模块进行满载检测,并在APP界面内进行满溢警报,从而完成了类型识别、分类投放、满溢检测、满载报警的完整过程,实现了生活垃圾自动分类。该装置经实测工作稳定,并有内置的学习函数保障其续航能力,具有很强的实用性。 展开更多
关键词 jetson Nano 深度学习 垃圾分类 智能垃圾桶 物联网 嵌入式系统 光伏发电
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Jetson Nano神经网络物理电磁泄漏安全研究
5
作者 吴晨曦 张洪欣 崔晓彤 《太赫兹科学与电子信息学报》 2023年第9期1144-1149,共6页
如果采用旁路攻击方法对神经网络结构、框架进行攻击,恢复出结构、权重等信息,会产生敏感信息的泄漏,因此,需要警惕神经网络计算设备在旁路攻击领域产生敏感信息泄露的潜在风险。本文基于Jetson Nano平台,针对神经网络及神经网络框架推... 如果采用旁路攻击方法对神经网络结构、框架进行攻击,恢复出结构、权重等信息,会产生敏感信息的泄漏,因此,需要警惕神经网络计算设备在旁路攻击领域产生敏感信息泄露的潜在风险。本文基于Jetson Nano平台,针对神经网络及神经网络框架推理时产生的旁路电磁泄漏信号进行采集,设计了基于深度学习方法的旁路攻击算法,对旁路进行分析研究,并对两个维度的安全进行评估。研究表明,良好的网络转换策略能够提升网络分类识别准确率5%~12%。两种评估任务中,针对同一框架下不同结构的典型神经网络推理时,电磁泄漏的分类准确率达到97.21%;针对不同神经网络框架下同一种网络推理时,电磁泄漏的分类准确率达到100%。说明旁路电磁攻击方法对此类嵌入式图像处理器(GPU)计算平台中的深度学习算法隐私产生了威胁。 展开更多
关键词 旁路攻击 电磁泄漏 深度学习 一维卷积神经网络 jetson Nano平台
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基于Nvidia Jetson的自主环境探测机器人的设计与实现
6
作者 闫存莹 王福康 田存伟 《现代计算机》 2023年第1期81-87,共7页
移动探测机器人通常需要进入危险复杂的未知环境,代替人进行侦察、取样、救援救灾和应急处置等任务,可以大大降低甚至避免人员伤亡。基于任务需求,设计并实现了一款可用于复杂环境的移动探测机器人。该机器人采用履带作为移动机器人的... 移动探测机器人通常需要进入危险复杂的未知环境,代替人进行侦察、取样、救援救灾和应急处置等任务,可以大大降低甚至避免人员伤亡。基于任务需求,设计并实现了一款可用于复杂环境的移动探测机器人。该机器人采用履带作为移动机器人的移动结构以适应复杂的地形,硬件系统包括Nvidia Jetson NANO主控、STM32底盘控制主控、激光雷达传感器等。软件系统基于ROS操作系统和Ubuntu18操作系统开发,可以实现复杂环境下机器人自主扫描环境信息并建立精确地图。 展开更多
关键词 Nvidia jetson SLAM 机器人 自主 环境探测
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基于Jetson的视力保护系统
7
作者 王玉莹 杨蕾 王浩震 《信息与电脑》 2023年第7期192-194,共3页
本设计以Jetson Xavier NX为主控模块,与测距模块、环境检测模块等结合实现了人眼与摄像头之间距离测量、人体与桌子边沿之间的距离测量、环境因素的检测等功能,从而全方位地保护使用者的视力。经过测试,该系统能够对使用者进行全方位... 本设计以Jetson Xavier NX为主控模块,与测距模块、环境检测模块等结合实现了人眼与摄像头之间距离测量、人体与桌子边沿之间的距离测量、环境因素的检测等功能,从而全方位地保护使用者的视力。经过测试,该系统能够对使用者进行全方位的视力检测和提醒,有效保护人们的视力。 展开更多
关键词 视力保护 jetson Xavier NX 神经网络 MediaPipe框架 环境检测
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基于Jetson TX2的路面病害检测应用
8
作者 张宇昂 李琦 《信息技术与信息化》 2023年第9期112-115,共4页
针对目前路面病害检测方法存在落地应用难与成本高的问题,基于低功耗嵌入式平台Jetson TX2对深度学习路面病害检测模型进行落地应用。首先采用YOLOv5目标检测网络训练路面病害目标检测模型;进一步使用TensorRT方法进行模型优化与引擎模... 针对目前路面病害检测方法存在落地应用难与成本高的问题,基于低功耗嵌入式平台Jetson TX2对深度学习路面病害检测模型进行落地应用。首先采用YOLOv5目标检测网络训练路面病害目标检测模型;进一步使用TensorRT方法进行模型优化与引擎模型转换;最后将路面病害检测模型部署到嵌入式平台Jetson TX2。在实际路面环境中进行实验,结果表明:在Jetson TX2嵌入式平台,对比选择兼顾准确率与检测速度的YOLOv5s作为路面病害目标检测模型,引擎模型推断精度达到了90.5%,且推理速度较原模型提高了35.1%,检测速度达到了30.7 ms,漏检率仅为0.13%。基于Jetson TX2的路面病害检测达到了准确且实时的检测效果,并有效地降低路面病害检测成本,实现了深度学习模型的落地应用,提高了路面病害检测的效率与自动化程度。 展开更多
关键词 深度学习 路面病害 TensorRT jetson TX2
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基于YOLOv7与Jetson Orin的路面破损检测系统的设计与实现 被引量：1
9
作者 涂宙霖 陈涵深 《电脑知识与技术》 2023年第9期50-52,共3页
道路破损对于道路安全有着巨大威胁,准确检测道路破损对道路养护修缮具有重要意义。针对人工检测方法检测效率低、成本高,国内外公司开发的商用路面检测系统成本高、性价比低的等问题,文章设计并实现一种基于YOLOv7模型与边缘检测设备Je... 道路破损对于道路安全有着巨大威胁,准确检测道路破损对道路养护修缮具有重要意义。针对人工检测方法检测效率低、成本高,国内外公司开发的商用路面检测系统成本高、性价比低的等问题,文章设计并实现一种基于YOLOv7模型与边缘检测设备Jetson Orin的路面破损检测系统,通过USB摄像头或工业相机采集道路图像,边缘计算设备Jetson Orin进行图像处理,利用YOLOv7模型进行路面破损检测,可检测出裂缝、井盖、坑槽、修补四种类型的缺陷。系统体积小,成本低、性能强、算法准确率高,可部署在普通的家用汽车进行道路缺陷实时检测。 展开更多
关键词 YOLOv7 jetson Orin 路面破损检测 深度学习
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基于Jetson Nano的智能分类垃圾桶设计
10
作者 申健 王明鑫 +1 位作者 周鑫 吴阳 《科技与创新》 2023年第3期61-63,共3页
随着经济的发展,人民对社会可持续发展及资源再利用的关注度日益增加,垃圾分类理念也被大众广泛认可。智能分类垃圾桶的设计可以准确且有效地进行垃圾分类,无需人工分拣垃圾,继而实现后续垃圾回收资源化及再利用。设计主要以Jetson Nano... 随着经济的发展,人民对社会可持续发展及资源再利用的关注度日益增加,垃圾分类理念也被大众广泛认可。智能分类垃圾桶的设计可以准确且有效地进行垃圾分类,无需人工分拣垃圾,继而实现后续垃圾回收资源化及再利用。设计主要以Jetson Nano的YOLOv4图像识别技术为主,通过摄像采集垃圾图像,根据图像的特征信息进行垃圾类别识别,并利用自动控制完成垃圾分类。 展开更多
关键词 垃圾分类 jetson Nano 图像识别 自动控制
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Jetson TK1平台实现快速红外图像背景预测算法 被引量：7
11
作者 吴鑫 张建奇 杨琛 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期2615-2621,共7页
红外弱小目标的探测与跟踪对运算硬件和算法的性能提出较高的要求。针对传统背景预测算法串行运算耗时较长的问题,以及经典的通用GPU(Graphic Processing Unit)体积与功耗过大难于整合到红外设备中的问题,提出在嵌入式GPU平台NVIDIA Jet... 红外弱小目标的探测与跟踪对运算硬件和算法的性能提出较高的要求。针对传统背景预测算法串行运算耗时较长的问题,以及经典的通用GPU(Graphic Processing Unit)体积与功耗过大难于整合到红外设备中的问题,提出在嵌入式GPU平台NVIDIA Jetson TK1中实现并行分离卷积的方法,利用CUDA(Compute Unified Device Architecture)实时执行背景预测算法,实现了在嵌入式GPU平台上高效的红外背景预测算法。实验结果表明,在保证正确预测背景的前提下,利用小体积、低功耗的嵌入式GPU平台可以将运算性能提高到串行运算的15倍以上。 展开更多
关键词 红外探测 快速运算 背景预测 jetson TK1 CUDA
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基于Jetson TK1和深度卷积神经网络的行人检测 被引量：8
12
作者 冯帅 张龙 贺小慧 《信息技术》 2017年第10期62-64,68,共4页
近几年随着ADAS(高级驾驶辅助系统)以及无人驾驶等技术的逐渐兴起,作为ADAS和无人驾驶的关键技术,行人检测成为计算机视觉领域的热点问题。文中针对目前汽车电子系统大多是低功耗的嵌入式系统,提出采用低功耗嵌入式设备为平台配合深度... 近几年随着ADAS(高级驾驶辅助系统)以及无人驾驶等技术的逐渐兴起,作为ADAS和无人驾驶的关键技术,行人检测成为计算机视觉领域的热点问题。文中针对目前汽车电子系统大多是低功耗的嵌入式系统,提出采用低功耗嵌入式设备为平台配合深度卷积神经网络实现行人检测系统。实验结果表明该系统具有较高的识别率和较快的检测速度,基本满足实时性。 展开更多
关键词 行人检测 深度学习 卷积神经网络 jetson TK1
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基于改进SSD和Jetson Nano的口罩佩戴检测门禁系统 被引量：9
13
作者 毛晓波 徐向阳 +4 位作者 李楠 魏刘倩 刘玉玺 董梦超 焦淼鑫 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2021年第6期85-92,共8页
为了减少疫情期间人们未佩戴口罩造成的交叉感染概率,设计一款基于改进的SSD和Jetson Nano的口罩佩戴检测门禁系统,以快速检测进出口行人是否佩戴口罩,控制闸机的开合。首先,从MAFA和WIDER FACE这2个数据集中抽取适合用于该系统的训练图... 为了减少疫情期间人们未佩戴口罩造成的交叉感染概率,设计一款基于改进的SSD和Jetson Nano的口罩佩戴检测门禁系统,以快速检测进出口行人是否佩戴口罩,控制闸机的开合。首先,从MAFA和WIDER FACE这2个数据集中抽取适合用于该系统的训练图片,其中6000张作为训练集,2000张作为测试集;其次,利用随机色相、饱和度等像素级变换和随机扩展、随机裁剪等几何级变换,对数据集中的小目标进行数据增强,使数据集更加多样,增强该检测网络的泛化能力;再次,将原始SSD的VGG特征提取网络替换为MobileNet-V3,利用其深度可分离卷积的速度优势,以及计算量较小的H-Swish激活函数、轻量化的注意力机制等优化策略,加速检测、提高精度;最后,将该检测网络移植到计算能力有限的人工智能边缘计算设备Jetson Nano上,加装高清显示器,并设计可折叠的平行四边形挡板,选择合适的外围设备,构成了一个具有防疫价值的快速检测公共场所进出口行人是否佩戴口罩的多功能门禁系统。在该嵌入式设备上的测试结果表明:以MobilNet-V3为特征提取网络的目标检测算法SSD,取得了78%的MAP,FPS为12,与以VGG为特征提取网络的原始SSD算法(FPS为2)相比,检测速度是原始SSD算法的6倍。该系统在保证实时性的同时也兼顾了检测精度,达到了精度和速度的平衡。 展开更多
关键词 口罩佩戴检测 门禁系统 目标检测SSD jetson Nano MobileNet-V3
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基于Jetson-TX2的输电线路设备实时巡检系统 被引量：1
14
作者 杨学杰 陈文栋 +2 位作者 许荣浩 李宋林 李建业 《山东科学》 CAS 2021年第2期81-89,共9页
针对输电线路及设备巡检效率低的问题,设计了一种基于Jetson-TX2的输电线路设备实时巡检系统。该系统包括基于YOLO v3算法的Jetson-TX2主控模块和云台相机控制模块。Jetson-TX2主控模块通过TensorRT加速库,对YOLO v3算法模型进行优化加... 针对输电线路及设备巡检效率低的问题,设计了一种基于Jetson-TX2的输电线路设备实时巡检系统。该系统包括基于YOLO v3算法的Jetson-TX2主控模块和云台相机控制模块。Jetson-TX2主控模块通过TensorRT加速库,对YOLO v3算法模型进行优化加速,完成视频流目标实时识别与定位;采用PID算法控制云台(PTZ)相机,实现设备的高清图像采集。该系统对输电线路设备整体识别准确率达95%,可实现对视频流的实时检测,有效提高输电线路巡检效率。 展开更多
关键词 输电线路巡检 视频实时检测 算法加速 云台控制 jetson-TX2 YOLO v3 目标定位
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基于Jetson Nano处理器的大蒜鳞芽朝向调整装置设计与试验 被引量：8
15
作者 李玉华 刘全程 +3 位作者 李天华 吴彦强 牛子孺 侯加林 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期35-42,共8页
为满足大蒜定向播种的农艺要求,针对现有大蒜鳞芽调整方法对杂交蒜适应性差的问题,该研究设计了一种基于Jetson Nano处理器的大蒜鳞芽朝向自动调整装置。采用双卷积神经网络模型结构,其中一个神经网络模型对大蒜是否被喂入进行实时监测... 为满足大蒜定向播种的农艺要求,针对现有大蒜鳞芽调整方法对杂交蒜适应性差的问题,该研究设计了一种基于Jetson Nano处理器的大蒜鳞芽朝向自动调整装置。采用双卷积神经网络模型结构,其中一个神经网络模型对大蒜是否被喂入进行实时监测,检测到大蒜喂入调整装置后,一个ResNet-18网络模型对蒜种鳞芽朝向进行判断,当鳞芽朝上时大蒜鳞芽调整机构打开Y型料斗使大蒜以鳞芽朝上的姿态直接落下,当鳞芽朝下时大蒜鳞芽调整机构翻转180°带动大蒜一起翻转后以鳞芽朝上的姿态落下,实现大蒜鳞芽朝向实时调整。神经网络模型推理及舵机控制采用英伟达边缘计算处理器Jetson Nano进行处理。利用离散元分析软件EDEM结合正交试验方法对调整装置的关键结构参数进行优化,并以杂交大蒜为试验对象进行台架试验,试验结果表明:大蒜鳞芽调整成功率为96.25%,模型推理时间0.045 s,平均每粒大蒜调整时间为0.785 s,满足大蒜播种机播种要求。该文研究结果可为解决杂交大蒜直立播种问题及边缘计算在精密播种设备中的应用提供有益参考。 展开更多
关键词 机器视觉 深度学习 边缘计算 jetson Nano处理器 大蒜 鳞芽朝向
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基于Jetson Nano+YOLO v5的哺乳期仔猪目标检测 被引量：12
16
作者 丁奇安 刘龙申 +2 位作者 陈佳 太猛 沈明霞 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期277-284,共8页
针对仔猪个体小、易被遮挡且仔猪目标检测方法不易在嵌入式端部署等问题,提出一种适用于Jetson Nano端部署的哺乳期仔猪目标检测方法,在准确检测哺乳期仔猪目标的同时,使模型实地部署更加灵活。使用哺乳期仔猪图像建立数据集,数据量为14... 针对仔猪个体小、易被遮挡且仔猪目标检测方法不易在嵌入式端部署等问题,提出一种适用于Jetson Nano端部署的哺乳期仔猪目标检测方法,在准确检测哺乳期仔猪目标的同时,使模型实地部署更加灵活。使用哺乳期仔猪图像建立数据集,数据量为14000幅,按8∶1∶1划分训练集、测试集和验证集。利用深度学习网络提取哺乳期仔猪特征,构建仔猪目标检测模型。融合推理网络中的Conv、BN、Activate Function层,合并相同维度张量,删除Concat层,实现网络结构量化,减少模型运行时的算力需求。将优化后模型迁移至Jetson Nano,在嵌入式平台进行测试。实验结果表明,在嵌入式端,量化后YOLO v5中4种模型的单帧图像平均运行时间分别为65、170、315、560 ms,检测准确率分别为96.8%、97.0%、97.0%和96.6%,能够在Jetson Nano设备上对哺乳期仔猪目标实现精准检测,为仔猪目标检测的边缘计算模式奠定基础。 展开更多
关键词 哺乳期仔猪 目标检测 YOLO v5 jetson Nano 边缘计算 嵌入式端
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基于Jetson nano的改进MobileNet人脸识别系统 被引量：12
17
作者 胡佳玲 施一萍 +2 位作者 谢思雅 陈藩 刘瑾 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第3期102-105,共4页
现有的大多数人脸识别算法均采用深度学习中各种改进的卷积神经网络算法。但算法存在参数多,训练时间长等问题。因此,为了减少训练过程所消耗的时间和分类过程中的计算量,设计运用了改进的MobileNet算法来实现人脸识别,并将其移植到Jets... 现有的大多数人脸识别算法均采用深度学习中各种改进的卷积神经网络算法。但算法存在参数多,训练时间长等问题。因此,为了减少训练过程所消耗的时间和分类过程中的计算量,设计运用了改进的MobileNet算法来实现人脸识别,并将其移植到Jetson nano设备上构成完整的室外安防系统。将MobileNet模型中原本的Soft Max分类器进行了改进,通过对比实验,发现使用A-SoftMax分类器的效果要好于Soft Max。实验结果表明:本文提出的模型在LFW人脸数据库上达到97.4%的准确率,计算时间减少为传统卷积神经网络的1/9,计算参数减少为传统卷积神经网络的1/7。 展开更多
关键词 jetson nano 卷积神经网络 MobileNet算法 深度可分离卷积 人脸识别
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基于Jetson TK1的普通列车车票识别的设计与实现
18
作者 邱晓欢 陈勇 《科技与创新》 2018年第2期107-108,共2页
针对普通客运列车卧铺车票管理过程中主要采用的人工管理模式,提出了一种基于Jetson TK1开发板,利用车票拍照识别,实现了卧铺列车车票智能识别、管理的设计与实现。测试结果表明,该设计识别准确率高,能满足列车员的车票管理需求。
关键词 jetson TK1 字符识别 车票 规划设计
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基于Jetson Nano的无接触测温与口罩佩戴识别防疫系统设计
19
作者 廖任秀 王添添 《金华职业技术学院学报》 2022年第6期54-60,共7页
新冠肺炎疫情防控期间,对进入火车站、医院、学校等公共场所的人员进行体温测量及口罩佩戴检查成为阻断疫情的重要手段。开发了一套检测防疫系统。该系统以Jetson Nano处理器为核心,采用Face_recognition项目对人脸进行识别,识别正确率... 新冠肺炎疫情防控期间,对进入火车站、医院、学校等公共场所的人员进行体温测量及口罩佩戴检查成为阻断疫情的重要手段。开发了一套检测防疫系统。该系统以Jetson Nano处理器为核心,采用Face_recognition项目对人脸进行识别,识别正确率达到96%;采用Opencv3级联分类器训练口罩佩戴识别模型,口罩佩戴识别正确率达到95.6%;运用MLX90614测温模块实现无接触测温,测温绝对误差为±0.2℃,温度超过设定值发出报警;人脸识别、口罩佩戴情况及体温测量等信息通过图形用户界面显示,后台数据库对检测信息进行统计与管理。该系统将无接触测温、超温报警、人脸识别、口罩检测和数据管理功能结合,大大提高了检测效率,对防疫工作具有重要意义。 展开更多
关键词 jetson Nano 无接触测温 口罩识别
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基于NVIDIA Jetson TX2的道路场景分割 被引量：3
20
作者 李诗菁 卿粼波 +1 位作者 何小海 韩杰 《计算机系统应用》 2019年第1期239-244,共6页
图像语义分割是计算机视觉领域重要研究方向之一,其中基于深度学习的语义分割相较于传统分割算法更为高效可靠,可应用于交通监控、自动驾驶等领域的场景理解阶段.但复杂的分割网络在嵌入式平台上的推理速度较低,难以进行实际应用.因此... 图像语义分割是计算机视觉领域重要研究方向之一,其中基于深度学习的语义分割相较于传统分割算法更为高效可靠,可应用于交通监控、自动驾驶等领域的场景理解阶段.但复杂的分割网络在嵌入式平台上的推理速度较低,难以进行实际应用.因此针对交通监控、无人驾驶等应用背景,在嵌入式平台NVIDIA Jetson TX2上,采用基于深度卷积编解码器结构的图像分割网络,对道路场景进行语义分割,并基于NVIDIA的推理加速器TensorRT2,完成网络模型简化、网络自定义层添加与CUDA并行优化,实现了对网络推理阶段的加速.实验结果表明,加速引擎在TX2上的推理速度约为原模型的10倍,为复杂分割网络在嵌入式平台上的应用提供了支持. 展开更多
关键词 场景理解 深度学习 TENSOR RT2语义分割 NVIDIA jetson TX2
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