nvidia Jetson下搭建yolo5运行环境教程，目前我这里nvidia Jetson的型号只能安装到python3.6版本，pytorch经反复测试选择官网编译的PyTorch v1.7.0版本是能够适配且比较稳定的版本号较高的版本

Jetson AGX Orin结合了NVIDIA的最新技术，是一款专为边缘计算设计的高性能嵌入式计算平台。它搭载了NVIDIA的Orin系统级芯片（SoC），该芯片集成了Arm架构的CPU核心、NVIDIA GPU以及专用AI处理器。这一组合使得Jetson AGX Orin能够提供强大的边缘AI处理能力，适用于各种需要本地高性能计算的应用，比如自动驾驶、机器人技术和工业物联网。 通过使用xdma驱动，开发者能够利用PCI Express（PCIe）总线实现与外部FPGA的高效数据通信。FPGA（现场可编程门阵列）是一种可以通过软件重新配置的芯片，广泛应用于需要高性能定制硬件加速的场合。在Jetson AGX Orin的环境下，xdma驱动支持开发者实现高速、低延迟的数据传输。 在操作FPGA时，内存操作是至关重要的一环。通常，FPGA会通过PCIe接口与Jetson AGX Orin进行连接。PCIe是一个高速串行计算机扩展总线标准，主要用于连接主板与高速外围设备。在Jetson AGX Orin平台上，开发者通过编程可以直接操作FPGA上的动态随机存取存储器（DDR）和基地址寄存器（BAR）地址。DDR是一种高性能的随机访问内存技术，而BAR则是PCIe设备用于报告和管理其内存区域的一种机制。开发者可以利用BAR来映射和访问FPGA内部的存储空间，从而实现更复杂的数据处理和传输任务。 为了更进一步理解如何在Jetson AGX Orin上利用xdma驱动进行内存操作，开发者需要深入了解PCIe的底层通信机制、xdma驱动的工作原理以及如何在操作系统层面上管理内存映射。此外，还需要对FPGA的内存结构有充分的认识，以便正确配置和使用DDR和BAR。 值得注意的是，这一过程还需要开发者具备一定的硬件编程能力和系统软件知识，包括但不限于对NVIDIA的CUDA编程模型、Linux操作系统以及FPGA开发工具链的理解。在进行系统设计时，还需要考虑到数据传输速率、实时性要求、电源管理以及热设计等方面的问题，以确保整个系统的稳定性和可靠性。 在硬件选择上，Zynq这个名字可能指的是Xilinx的Zynq系列芯片，这是一个将ARM处理器核心与FPGA逻辑集成在同一芯片上的产品线。在使用Jetson AGX Orin与Zynq系列FPGA的组合时，开发者能够创建出高度集成化的解决方案，适合需要在边缘执行高级AI推理任务的场景。 当开发者在Jetson AGX Orin上利用xdma驱动进行PCie操作FPGA时，涉及到的技术层面相当广泛，包括但不限于硬件选择、驱动编程、内存管理以及系统优化。这些知识的综合应用使得能够充分利用Jetson AGX Orin的计算潜能，以及将FPGA作为一种有效的硬件加速器来满足边缘计算的特定需求。

NVIDIA Jetson ORIN系列开发板是NVIDIA推出的高性能、低功耗的人工智能计算平台，特别适用于边缘计算和嵌入式系统。在处理图像和视频数据时，摄像头是重要的输入设备之一。GMSL（Gigabit Multimedia Serial Link）是一种高速串行通信技术，被广泛应用于车载摄像头和工业视觉系统中，用于连接摄像头和处理器，能够支持高分辨率和高速数据传输。ADI MAX9296和MAX9295是Analog Devices公司推出的GMSL串行器和解串器，而IMX390则是SONY生产的一款高性能CMOS图像传感器。 在调试NVIDIA Jetson ORIN NANO/NX与GMSL摄像头的集成过程中，需要进行一系列的步骤来确保摄像头能够正常工作并传输图像数据。需要正确安装NVIDIA Jetson ORIN系列开发板的操作系统，并确保所有驱动程序都是最新的，特别是GPU和网络通信相关的驱动。然后，需要根据GMSL摄像头的硬件接口和数据协议，编写或修改内核源代码（kernel_src），以支持摄像头模块的识别和通信。 调试过程可能涉及硬件连接测试、数据链路层的通信检验、视频流的解码和显示等。在硬件连接方面，需要将摄像头通过GMSL链路正确连接到Jetson ORIN开发板上的相应接口，并确保电源和信号线没有问题。接下来，开发者可能需要利用Linux内核中的设备树（Device Tree）来配置摄像头模块，将摄像头硬件信息正确地映射给操作系统，这样系统才能够识别摄像头并加载相应的驱动程序。 在软件层面，调试工作包括检查内核源代码中是否有对GMSL摄像头支持的代码段，确保这些代码段能够被正确编译进内核，并且在启动时能够正确初始化摄像头。同时，还需要配置Linux内核的视频驱动模块，以确保能够正确处理来自摄像头的视频流。在某些情况下，还可能需要修改或创建相应的V4L2（Video for Linux 2）接口代码，以便应用程序能够通过标准的视频捕获API接口来访问摄像头数据。 对于调试中可能出现的问题，开发者可能需要使用各种工具和命令来进行故障排除，如dmesg查看内核启动信息、使用ifconfig查看网络连接状况、利用gst-launch等GStreamer工具进行视频流的测试，以及使用GPIO调试工具来检测硬件信号等。整个调试过程需要开发者对Linux内核、GMSL协议以及摄像头硬件有深入的理解。 一旦摄像头调试完成，还需要进行一系列的功能性测试，以验证摄像头在不同环境和使用场景下的性能表现，确保在最终应用中可以提供可靠和高质量的图像数据。

synergy1.14版本，键盘鼠标共享，使用于arm64（jetson、瑞芯微等开发板）

NVIDIA Jetson平台是专为边缘计算设计的高性能计算机模块，具备机器学习推理能力，并适用于机器人、无人机、车载系统等嵌入式设备。Jetson-OrinNano、OrinNX、XavierNX系列载板的设计和硬件开发资料为我们提供了丰富的参考和指导。 Jetson-OrinNano和OrinNX系列载板是NVIDIA的最新边缘计算产品，提供了更强大的计算能力和能效比，旨在满足机器学习和其他复杂计算任务的需求。XavierNX载板则作为一款高性能、低功耗的计算机模块，特别针对移动和嵌入式设备进行了优化。这些载板的硬件设计参考手册和开发指南是开发者快速了解和实现项目的重要工具。 硬件开发者可以参考jetson-orin-baseboard-schematic.pdf中的电路设计原理图，来理解载板的基本电子结构和功能布局。Jetson-Orin-NX-Nano-Design-Guide则详细说明了如何设计和集成NVIDIA Jetson Orin NX模块，包括硬件接口和系统集成的关键信息。此外，Jetson-Orin-Nano-NX-Series-Modules-Tuning-Compliance-Guide为开发者提供了性能调优和合规性的详细指南，确保系统能够达到最优的运行状态。 Jetson-Orin-Nano-DevKit-Carrier-Board-Specification详细列出了开发套件载板的规格和特性，而Jetson-Orin-NX-Series-Modules-Datasheet提供了模块的技术参数和性能指标，是评估和选择合适模块的重要参考文档。开发者还可以通过Jetson_OrinNano_OrinNX_XavierNX_Interface_Comparison_Migration来了解不同系列载板间的接口差异及迁移指南，这在进行产品升级或替换时显得尤为重要。 在硬件设计中，正确理解和运用各种接口和引脚功能至关重要。Jetson_Orin_NX_Orin_Nano_Pin_Function_Names_Guide为此提供了清晰的指导，方便开发者查阅。对于那些关注产品合规性和标准的开发者而言，Jetson-Orin-Nano-NX-Series-Module-Product-Marking-Specification为产品标记提供了标准指南。 Jetson-Orin-Nano-NX-CoV是一份特定于COVID-19疫情相关的产品文档，可能涉及相关的硬件适应措施或应用。而github.com_antmicro_jetson-orin-baseboard.zip包含了开源社区Antmicro提供的Jetson-Orin载板相关的资源和工具，开发者可以通过这些资源进一步探索和贡献于Jetson生态系统。 随着人工智能技术的不断发展，NVIDIA Jetson系列载板硬件开发资料的重要性不言而喻。它们不仅为开发者提供了硬件级别的详细指导，还促进了相关技术的快速应用和创新。通过这些资料，开发者可以加快产品开发周期，提高开发效率，从而将更多精力投入到产品创新和应用开发中去。

（1）提供tensorrt-8.2.3.0-cp38-none-linux_aarch64.whl和onnxruntime_gpu-1.16.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl，严格匹配JetPack4.6（CUDA10.2+Python3.8）环境，规避手动编译耗时与依赖冲突问题‌。 （2）支持YOLOv8/v11模型的TensorRT加速推理，集成ONNX模型转换工具链（ONNX→TensorRT引擎），提升推理速度3倍+‌。

Jetson Nano部署yolov8或11【致命三连坑】 1.JetPack4.6自带的Python3.6根本跑不动YOLOv11（最低得python3.8） 2.CUDA10.2根本找不到对应PyTorch版本 3.自己编译环境各种报错，opencv/numpy版本连环冲突 【救命锦囊】 编译了适配JetPack4.6的： Python3.8环境 CUDA10.2专属PyTorch1.11 完整依赖项的whl安装包 （终于不用自己配环境配到哭） 随着人工智能技术的不断发展，边缘计算和智能视觉应用越来越受到重视。NVIDIA Jetson Nano作为一款面向边缘计算的微型计算机，因其出色的性价比和性能，被广泛应用于小规模的人工智能项目中。在这些项目中，实时目标检测算法的部署尤为关键，YOLO（You Only Look Once）作为一种流行的目标检测算法，其最新版本yolov8和yolov11在性能和速度上都有显著提升，但部署这些高版本YOLO到Jetson Nano上面临着诸多挑战。 Jetson Nano出厂预装的JetPack4.6版本自带Python3.6，而YOLOv11至少需要Python3.8版本才能顺利运行。这意味着用户需要升级系统自带的Python环境，以确保兼容性和性能。CUDA10.2版本在官方渠道难以找到与其适配的PyTorch版本，这对于需要深度学习支持的YOLO来说是一个大问题。手动编译环境时会遇到各种依赖项冲突，尤其是opencv和numpy等关键库的版本不兼容问题，这会大大增加部署的复杂度和失败的风险。 为了解决这些难题，开发者精心编译了一套适配JetPack4.6的软件包。这个软件包包括了Python3.8环境，专门为CUDA10.2适配的PyTorch1.11版本，以及所有必需依赖项的预编译whl安装包。通过这种方式，开发者确保了环境的一致性和稳定性，大大降低了用户在部署YOLOv8或YOLOv11时的技术门槛。 有了这套预编译的whl包，开发者和用户可以更加快速和便捷地在Jetson Nano上部署YOLO，享受GPU加速带来的实时目标检测的便利。这对于希望在边缘设备上部署高性能AI应用的开发者而言，无疑是一个巨大的福音。 这个资源包对于希望在NVIDIA Jetson Nano上部署最新版YOLO的开发者来说，提供了一个简化的解决方案。它不仅解决了版本不兼容的头疼问题，还极大地提升了部署效率和成功率，使得在边缘计算设备上实现高效的实时目标检测成为可能。

官网可下载 https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx

nvidia jetson pytorch文件 torch-1.12.0a0+torchvision-0.13.0-cp38-cp38m-linux_aarch64

这是一个Python代码示例，通过opencv与nvidia优化的gstreamer，实时读取网络摄像头的RTSP视频流，并流畅播放。播放延时保持在200~300ms之间。使用时，请根据实际需求自行修改RTSP地址和分辨率。此代码采用H264编码格式。