jetson nano 实现
时间: 2025-04-06 09:11:42 浏览: 37
### 如何在 Jetson Nano 上实现特定功能或项目的示例教程
#### 使用 GPIO 接口控制硬件设备
Jetson Nano 提供了丰富的 GPIO 针脚用于硬件控制,这使得它非常适合 DIY 物联网项目。要使用这些 GPIO 接口,可以借助 Python 的 `jetson-gpio` 库来编程和操作硬件设备[^2]。
以下是设置 GPIO 并点亮 LED 的简单代码示例:
```python
import jetson.GPIO as GPIO
import time
# 设置使用的针脚编号模式(BOARD 或 BCM)
GPIO.setmode(GPIO.BOARD)
# 定义所用的 GPIO 针脚号
led_pin = 7
# 将该针脚配置为输出模式
GPIO.setup(led_pin, GPIO.OUT)
try:
while True:
# 输出高电平到 LED 针脚使其亮起
GPIO.output(led_pin, GPIO.HIGH)
time.sleep(1) # 延迟一秒
# 输出低电平使 LED 熄灭
GPIO.output(led_pin, GPIO.LOW)
time.sleep(1) # 延迟一秒
except KeyboardInterrupt:
pass
# 清理 GPIO 资源
GPIO.cleanup()
```
此代码展示了如何通过周期性切换高低电平让连接至指定 GPIO 针脚上的 LED 实现闪烁效果。
---
#### 搭建 YOLOv5 环境并运行目标检测
如果计划利用 Jetson Nano 进行计算机视觉任务,比如物体识别,则可考虑部署基于深度学习的目标检测模型——YOLOv5。其安装过程如下所示[^3]:
1. **克隆仓库**
执行命令下载官方存储库中的最新版本:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
```
2. **创建虚拟环境 (推荐)**
创建一个新的 Conda 或 Pipenv 环境以隔离依赖项。
对于 Conda 用户来说,
```bash
conda create -n yolov5 python=3.8
conda activate yolov5
pip install -r requirements.txt
```
3. **测试预训练权重文件**
下载预定义好的权重参数后即可调用推理函数完成图片标注工作。
```bash
python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images/
```
上述流程能够帮助开发者迅速启动自己的定制化应用开发阶段。
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#### 总结
无论是基础级的操作如驱动外部组件还是高级别的 AI 计算框架集成,Jetson Nano 都提供了强大的支持平台。对于初学者而言,按照文档指南逐步实践是非常有效的入门方式之一[^1]。
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