jetson nano部署yolov5s 手势识别

### 部署 YOLOv5s 到 NVIDIA Jetson Nano 实现手势识别 #### 安装依赖项 为了在 NVIDIA Jetson Nano 上成功运行 YOLOv5s 模型并实现手势识别功能，需先完成必要的软件和硬件准备。以下是具体的操作指南： 1. **操作系统安装** 推荐使用官方支持的 Ubuntu 版本（如 18.04 或更高版本），可以通过 NVIDIA 提供的镜像文件刷入到 Jetson Nano 设备中[^2]。 2. **CUDA 和 cuDNN 安装** Jetson Nano 自带 CUDA 支持，但仍需确认已正确安装对应版本的 cuDNN 库。通过以下命令验证 CUDA 是否可用： ```bash nvcc --version ``` 如果未安装或需要升级，请访问 NVIDIA 开发者网站下载适合 Jetson 平台的 cuDNN 包[^3]。 3. **PyTorch 环境搭建** PyTorch 是训练和推理 YOLOv5 的核心框架之一，在 Jetson Nano 上推荐使用预编译包来加速安装流程。执行如下指令： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu102 ``` 4. **YOLOv5 下载与配置** 克隆官方仓库至本地目录，并按照文档指引设置项目结构。 ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` #### 性能优化建议 由于 Jetson Nano 的资源有限，因此需要采取一些措施提升模型推断效率： 1. **降低输入分辨率** 将图像尺寸调整为更小规模（例如从默认 640×640 缩短至 320×320），从而减少 GPU 计算负担[^4]。 2. **启用 TensorRT 加速** 使用 NVIDIA TensorRT 工具链对 ONNX 文件进一步优化，显著改善 FPS 表现。参考脚本如下所示： ```python import torch from utils.torch_utils import select_device, time_sync device = select_device('cuda') model = attempt_load(weights_path, map_location=device) # Load FP32 model imgsz = (320, 320) im = torch.zeros((1, 3, *imgsz)).to(device).type_as(next(model.parameters())) # Init image tensor _ = model(im.half()) if half else None # Run once to warm up the engine with torch.no_grad(): y = model(im)[0].cpu().numpy() # Perform inference and convert output format accordingly. ``` 3. **批量处理数据流** 对连续帧采用批量化机制传输给神经网络预测模块，以此摊销固定开销带来的延迟效应[^5]。 #### 手势识别扩展思路 基于上述基础架构之上，可针对特定应用场景定制化开发手势分类逻辑。比如利用 OpenCV 抓取摄像头视频源作为输入素材；再结合姿态估计库 MediaPipe 获取手部关键点坐标信息辅助决策判断等技术手段增强鲁棒性和精确度水平。 ---