{"id":318942,"date":"2021-03-03T09:00:42","date_gmt":"2021-03-03T09:00:42","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=318942"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=318942","title":{"rendered":"\u0421\u0442\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0433 Edge2AI \u043d\u0430 NVIDIA JETSON Nano 2\u0413\u0431 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 MiNiFi \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 FLaNK"},"content":{"rendered":"\n
\n
<\/figcaption><\/figure>\n

\u041c\u043d\u0435 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0441\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0451 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u043a\u0438 — \u043d\u0435 \u0442\u0435\u0440\u043f\u0435\u043b\u043e\u0441\u044c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0432\u043e\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e. NVIDIA Jetson Nano 2GB \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c <\/a>\u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0437\u0430 59 \u0434\u043e\u043b\u043b\u0430\u0440\u043e\u0432!!!
\u042f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u043b \u043f\u0440\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a, \u0443 \u043d\u0435\u0433\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0440\u0430\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f Jetson, \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 2 \u0413\u0431 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0438 2 USB \u043f\u043e\u0440\u0442\u0430 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u043e\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0435\u0439\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n

\u0420\u0430\u0441\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u043a\u0430:  https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=dVGEtWYkP2c&feature=youtu.be<\/a><\/p>\n

\u041f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u0418\u0418-\u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430:<\/strong>  https:\/\/youtu.be\/2T8CG7lDkcU<\/a><\/p>\n

\u041e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u044b:   <\/strong>https:\/\/www.nvidia.com\/en-us\/autonomous-machines\/embedded-systems\/jetson-nano\/education-projects\/<\/a><\/p>\n

\u0422\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438:
\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440<\/strong>: NVIDIA Maxwell\u2122 \u0441\u043e 128 \u044f\u0434\u0440\u0430\u043c\u0438 CUDA
\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440<\/strong>: \u0427\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435\u0445\u044a\u044f\u0434\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 ARM\u00ae A57 \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 1,43 \u0413\u0413\u0446
\u041f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c<\/strong>: 2 \u0413\u0431 LPDDR4, 64-bit 25,6 \u0413\u0431\u0438\u0442\/\u0441
\u041d\u0430\u043a\u043e\u043f\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c<\/strong>: microSD (\u043d\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043b\u0435\u043a\u0442)
\u041a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e<\/strong>: 4K \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 30 \u0413\u0446 | 4 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0430 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 1080p \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 30 \u0413\u0446 | 9 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 720p \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 30 \u0413\u0446 (H.264\/H.265)
\u0414\u0435\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e<\/strong>: 4K \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 60 \u0413\u0446 | 2 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0430 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 4K \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 30 \u0413\u0446 | 8 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 1080p \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 30 \u0413\u0446 | 18 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 720\u0440 \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 30 \u0413\u0446 (H.264\/H.265)
\u0421\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435<\/strong>: \u0411\u0435\u0441\u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 Gigabit Ethernet, 802.11ac*
\u041a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430<\/strong>: 1 \u0440\u0430\u0437\u044a\u0435\u043c MIPI CSI-2
\u0420\u0430\u0437\u044a\u0435\u043c\u044b \u0434\u0438\u0441\u043f\u043b\u0435\u044f<\/strong>: \u0420\u0430\u0437\u044a\u0435\u043c HDMI
USB<\/strong>: 1x USB 3.0 Type A, 2x USB 2.0 Type A, 1x USB 2.0 Micro-B
\u041f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u044a\u0435\u043c\u044b<\/strong>: \u0420\u0430\u0437\u044a\u0435\u043c 40-\u043f\u0438\u043d (GPIO, I2C, I2S, SPI, UART)
\u0420\u0430\u0437\u044a\u0435\u043c<\/strong>: 12-\u043f\u0438\u043d (\u043f\u0438\u0442\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u044b, UART)
\u0420\u0430\u0437\u044a\u0435\u043c \u0432\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u0430<\/strong>: 40-\u043f\u0438\u043d *
\u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b<\/strong>: 100 x 80 x 29 \u043c\u043c<\/p>\n

\u0412 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0433\u0434\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e, \u0432\u0430\u043c, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u0431\u043b\u043e\u043a \u043f\u0438\u0442\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 USB WiFi.<\/p>\n

\u0412\u0441\u0435 \u043c\u043e\u0438 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0432 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u043d\u0430 2 \u0413\u0411, \u043d\u043e \u0441 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0439 \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0435\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432.  \u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430, \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0430\u044f, \u044f \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u0432\u0441\u0435\u043c, \u043a\u0442\u043e \u0438\u0449\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u043f\u043e\u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0418\u0418 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0438\u0444\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u043c\u0438 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430\u043c\u0438. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u042f \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u043b \u0441\u0432\u043e\u0439 Jetson \u043a \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0443, \u043a\u043b\u0430\u0432\u0438\u0430\u0442\u0443\u0440\u0435 \u0438 \u043c\u044b\u0448\u0438, \u0438 \u044f \u043c\u043e\u0433\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0436\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0438\u0444\u0435\u0440\u0438\u0438, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u0433\u043e \u041f\u041a. \u0421 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c MiNiFi \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 Python \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Deep Learning.<\/p>\n

NVIDIA \u043d\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u0448\u0435\u0432\u043e\u043c \u043f\u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u043d\u043e\u043c \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0435, \u0443 \u043d\u0438\u0445 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0435\u0440\u044c\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u0440\u043f\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439: Cloudera \u043f\u0440\u0435\u0432\u043e\u0437\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442 \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u043a\u043e\u0440\u043f\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0437\u0435\u0440\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u0441\u043e\u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0441 NVIDIA<\/a>!<\/p>\n

\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong><\/p>\n

\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438:<\/strong>  https:\/\/github.com\/tspannhw\/SettingUpAJetsonNano2GB\/blob\/main\/README.md<\/a><\/p>\n

\u0423\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e NVIDIA Jetson Nano 2GB \u0432\u0435\u043b\u0438\u043a\u043e\u043b\u0435\u043f\u043d\u043e — \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043b\u0438\u0448\u043d\u0435\u0433\u043e. \u042f \u0441\u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430 MiNiFi \u0438 \u043a\u043e\u0434 \u0438\u0437 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 Jetson Nanos, Xavier NX \u0438 TX1, \u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e. \u0421\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u0442\u0438\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u042f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u044e Xavier, \u043d\u043e \u0437\u0430 \u044d\u0442\u0443 \u0446\u0435\u043d\u0443 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0434\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439\u043d\u044b\u0439. \u0414\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0435\u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f IoT\/\u0418\u0418 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0438\u0444\u0435\u0440\u0438\u0438 \u044f \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0441\u044c \u0437\u0430\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e Jetson Nano. \u042f \u0443\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b NVidia Jetson 2GB \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0440\u043e\u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u0438\u044f\u0445, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f ApacheCon, BeamSummit, Open Source Summit \u0438 AI Dev World:
https:\/\/www.linkedin.com\/pulse\/2020-streaming-edge-ai-events-tim-spann\/<\/a><\/p>\n

\u0414\u043b\u044f \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u0430 \u043d\u0435\u043f\u043e\u0434\u0432\u0438\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0445 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u044f \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b fswebcam<\/strong>.<\/p>\n

\u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0433\u0430\u0439\u0434: https:\/\/github.com\/dusty-nv\/jetson-inference<\/a>. 
\u0412\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430, \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u044e \u0441\u0432\u043e\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f\u0441\u044c \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0432\u043e\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 NVIDIA. \u042d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 Edge2AI<\/strong>-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0431\u0443\u0434\u044c \u0442\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 IoT \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0446\u0435\u043b\u0438. \u042d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 Raspberry Pi \u0438 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 USB \u0432\u0435\u0431-\u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 Logitech, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 NVIDIA.<\/p>\n

\u041f\u0440\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0446\u0435\u043d\u0435, \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043d\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d, \u043f\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0443 \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043b\u043e \u0431\u044b \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 Edge AI \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u0440\u0438\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e. <\/p>\n

\u0412\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 NetHope Global Summit, \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0443\u043c\u0430\u043b, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u0438 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0437\u0430 59 \u0434\u043e\u043b\u043b\u0430\u0440\u043e\u0432 \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u044b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u2018\u0432 \u043f\u043e\u043b\u0435\u2019.    https:\/\/www.nethopeglobalsummit.org\/agenda-2020#sz-tab-44134<\/a> <\/p>\n

\u042f \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0438 \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0433\u043b\u0430 \u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c. \u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f. \u041f\u0435\u0440\u0438\u0444\u0435\u0440\u0438\u0439\u043d\u043e\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u043e\u043c \u0437\u0430 59 \u0434\u043e\u043b\u043b\u0430\u0440\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u043e\u0439 \u0446\u0435\u043d\u0435. \u0417\u0430 59 \u0434\u043e\u043b\u043b\u0430\u0440\u043e\u0432 \u044f \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0443 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0430, \u043d\u043e \u0441\u043c\u043e\u0433\u0443 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u0438 \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0435  \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430\u043c\u0438 \u041c\u041e, DL, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u043e\u0439 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0441 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043e\u0439 \u0441 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 MiNiFi, Python \u0438 Java. \u0412\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e 2-\u043c\u044f \u0433\u0438\u0433\u0430\u0431\u0430\u0439\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0438 \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u043e\u043c.<\/p>\n

\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong><\/p>\n

<\/figcaption><\/figure>\n
<\/figcaption><\/figure>\n

\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445:<\/strong><\/p>\n

{\"uuid\": \"nano_uuid_cmq_20201026202757\", \"ipaddress\": \"192.168.1.169\",
\"networktime\": 47.7275505065918, \"detectleft\": 1.96746826171875,
\"detectconfidence\": 52.8866550521850pidence \": 52.8866550521850pidence\":
52.8866550521850p , \"gputemp\": \"30.0\", \"gputempf\": \"86\", \"cputempf\": \"93\",
\"runtime\": \"169\", \"host\": \"nano5\",
\"filename\": \"\/ opt \/ demo \/images\/out_iue_20201026202757.jpg \",
\" host_name \":\" nano5 \",\" macaddress \":\" 00: e0: 4c: 49: d8: b7 \",
\" end \":\" 1603744246.924455 \",\" te \":\" 169.4200084209442 \",
\u00absystemtime\u00bb: \u00ab26.10.2020 16:30:46\u00bb, \u00abcpu\u00bb: 9,9, \u00abdiskusage\u00bb: \u00ab37100,4 \u041cB\u00bb,
\u00abMemory\u00bb: 91,5, \u00abid\u00bb: \u00ab20201026202757_64d69a82-88d8-45f8-be06 -1b836cb6cc84 \"}<\/code><\/p>\n

\n

\u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430 \u043d\u0430 Python \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0432\u0435\u0431-\u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b (\u044d\u0442\u043e Logi \u0432\u0435\u0431-\u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f, \u043d\u043e \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0443 Raspberry Pi). \u0415\u0449\u0435 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0431\u044b \u043c\u044b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0440\u044b\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0436\u0443\u0440\u043d\u0430\u043b\u0430 \u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 MiNiFi. \u0418\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0431\u044b \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0440\u0448\u0440\u0443\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438.<\/p>\n

 <\/p>\n

root@nano5:\/opt\/demo\/minifi-jetson-nano# jetson_clocks <\/p>\n

root@nano5:\/opt\/demo\/minifi-jetson-nano# python3 detect.py <\/p>\n

[gstreamer] initialized gstreamer, version 1.14.5.0<\/p>\n

[gstreamer] gstCamera — attempting to create device v4l2:\/\/\/dev\/video0<\/p>\n

[gstreamer] gstCamera — found v4l2 device: HD Webcam C615<\/p>\n

[gstreamer] v4l2-proplist, device.path=(string)\/dev\/video0, udev-probed=(boolean)false, device.api=(string)v4l2, v4l2.device.driver=(string)uvcvideo, v4l2.device.card=(string)»HD\\ Webcam\\ C615″, v4l2.device.bus_info=(string)usb-70090000.xusb-3.2, v4l2.device.version=(uint)264588, v4l2.device.capabilities=(uint)2216689665, v4l2.device.device_caps=(uint)69206017;<\/p>\n

[gstreamer] gstCamera — found 30 caps for v4l2 device \/dev\/video0<\/p>\n

[gstreamer] [0] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)1920, height=(int)1080, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction)5\/1;<\/p>\n

[gstreamer] [1] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)1600, height=(int)896, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [2] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)1280, height=(int)720, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [3] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)960, height=(int)720, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [4] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)1024, height=(int)576, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [5] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)800, height=(int)600, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [6] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)864, height=(int)480, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [7] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)800, height=(int)448, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [8] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)640, height=(int)480, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [9] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)640, height=(int)360, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [10] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)432, height=(int)240, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [11] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)352, height=(int)288, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [12] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)320, height=(int)240, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [13] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)176, height=(int)144, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [14] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)160, height=(int)120, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [15] image\/jpeg, width=(int)1920, height=(int)1080, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [16] image\/jpeg, width=(int)1600, height=(int)896, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [17] image\/jpeg, width=(int)1280, height=(int)720, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [18] image\/jpeg, width=(int)960, height=(int)720, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [19] image\/jpeg, width=(int)1024, height=(int)576, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [20] image\/jpeg, width=(int)800, height=(int)600, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [21] image\/jpeg, width=(int)864, height=(int)480, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [22] image\/jpeg, width=(int)800, height=(int)448, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [23] image\/jpeg, width=(int)640, height=(int)480, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [24] image\/jpeg, width=(int)640, height=(int)360, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [25] image\/jpeg, width=(int)432, height=(int)240, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [26] image\/jpeg, width=(int)352, height=(int)288, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [27] image\/jpeg, width=(int)320, height=(int)240, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [28] image\/jpeg, width=(int)176, height=(int)144, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [29] image\/jpeg, width=(int)160, height=(int)120, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] gstCamera — selected device profile:  codec=mjpeg format=unknown width=1280 height=720<\/p>\n

[gstreamer] gstCamera pipeline string:<\/p>\n

[gstreamer] v4l2src device=\/dev\/video0 ! image\/jpeg, width=(int)1280, height=(int)720 ! jpegdec ! video\/x-raw ! appsink name=mysink<\/p>\n

[gstreamer] gstCamera successfully created device v4l2:\/\/\/dev\/video0<\/p>\n

[gstreamer] opening gstCamera for streaming, transitioning pipeline to GST_STATE_PLAYING<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer changed state from NULL to READY ==> mysink<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer changed state from NULL to READY ==> capsfilter1<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer changed state from NULL to READY ==> jpegdec0<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer changed state from NULL to READY ==> capsfilter0<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer changed state from NULL to READY ==> v4l2src0<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer changed state from NULL to READY ==> pipeline0<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer changed state from READY to PAUSED ==> capsfilter1<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer changed state from READY to PAUSED ==> jpegdec0<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer changed state from READY to PAUSED ==> capsfilter0<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer stream status CREATE ==> src<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer changed state from READY to PAUSED ==> v4l2src0<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer changed state from READY to PAUSED ==> pipeline0<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer stream status ENTER ==> src<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer message new-clock ==> pipeline0<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer message stream-start ==> pipeline0<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer changed state from PAUSED to PLAYING ==> capsfilter1<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer changed state from PAUSED to PLAYING ==> jpegdec0<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer changed state from PAUSED to PLAYING ==> capsfilter0<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer changed state from PAUSED to PLAYING ==> v4l2src0<\/p>\n

[gstreamer] gstCamera — onPreroll<\/p>\n

[gstreamer] gstCamera — map buffer size was less than max size (1382400 vs 1382407)<\/p>\n

[gstreamer] gstCamera recieve caps:  video\/x-raw, format=(string)I420, width=(int)1280, height=(int)720, interlace-mode=(string)progressive, multiview-mode=(string)mono, multiview-flags=(GstVideoMultiviewFlagsSet)0:ffffffff:\/right-view-first\/left-flipped\/left-flopped\/right-flipped\/right-flopped\/half-aspect\/mixed-mono, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, chroma-site=(string)mpeg2, colorimetry=(string)1:4:0:0, framerate=(fraction)30\/1<\/p>\n

[gstreamer] gstCamera — recieved first frame, codec=mjpeg format=i420 width=1280 height=720 size=1382407<\/p>\n

RingBuffer — allocated 4 buffers (1382407 bytes each, 5529628 bytes total)<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer changed state from READY to PAUSED ==> mysink<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer message async-done ==> pipeline0<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer changed state from PAUSED to PLAYING ==> mysink<\/p>\n

[gstreamer] gstreamer changed state from PAUSED to PLAYING ==> pipeline0<\/p>\n

RingBuffer — allocated 4 buffers (14745600 bytes each, 58982400 bytes total)<\/p>\n

jetson.inference — detectNet loading build-in network ‘ssd-mobilenet-v2’<\/p>\n

detectNet — loading detection network model from:<\/p>\n

          — model        networks\/SSD-Mobilenet-v2\/ssd_mobilenet_v2_coco.uff<\/p>\n

          — input_blob   ‘Input’<\/p>\n

          — output_blob  ‘NMS’<\/p>\n

          — output_count ‘NMS_1’<\/p>\n

          — class_labels networks\/SSD-Mobilenet-v2\/ssd_coco_labels.txt<\/p>\n

          — threshold    0.500000<\/p>\n

          — batch_size   1<\/p>\n

[TRT]    TensorRT version 7.1.3<\/p>\n

[TRT]    loading NVIDIA plugins\u2026<\/p>\n

[TRT]    Registered plugin creator — ::GridAnchor_TRT version 1<\/p>\n

[TRT]    Registered plugin creator — ::NMS_TRT version 1<\/p>\n

[TRT]    Registered plugin creator — ::Reorg_TRT version 1<\/p>\n

[TRT]    Registered plugin creator — ::Region_TRT version 1<\/p>\n

[TRT]    Registered plugin creator — ::Clip_TRT version 1<\/p>\n

[TRT]    Registered plugin creator — ::LReLU_TRT version 1<\/p>\n

[TRT]    Registered plugin creator — ::PriorBox_TRT version 1<\/p>\n

[TRT]    Registered plugin creator — ::Normalize_TRT version 1<\/p>\n

[TRT]    Registered plugin creator — ::RPROI_TRT version 1<\/p>\n

[TRT]    Registered plugin creator — ::BatchedNMS_TRT version 1<\/p>\n

[TRT]    Could not register plugin creator —  ::FlattenConcat_TRT version 1<\/p>\n

[TRT]    Registered plugin creator — ::CropAndResize version 1<\/p>\n

[TRT]    Registered plugin creator — ::DetectionLayer_TRT version 1<\/p>\n

[TRT]    Registered plugin creator — ::Proposal version 1<\/p>\n

[TRT]    Registered plugin creator — ::ProposalLayer_TRT version 1<\/p>\n

[TRT]    Registered plugin creator — ::PyramidROIAlign_TRT version 1<\/p>\n

[TRT]    Registered plugin creator — ::ResizeNearest_TRT version 1<\/p>\n

[TRT]    Registered plugin creator — ::Split version 1<\/p>\n

[TRT]    Registered plugin creator — ::SpecialSlice_TRT version 1<\/p>\n

[TRT]    Registered plugin creator — ::InstanceNormalization_TRT version 1<\/p>\n

[TRT]    detected model format — UFF  (extension ‘.uff’)<\/p>\n

[TRT]    desired precision specified for GPU: FASTEST<\/p>\n

[TRT]    requested fasted precision for device GPU without providing valid calibrator, disabling INT8<\/p>\n

[TRT]    native precisions detected for GPU:  FP32, FP16<\/p>\n

[TRT]    selecting fastest native precision for GPU:  FP16<\/p>\n

[TRT]    attempting to open engine cache file \/usr\/local\/bin\/networks\/SSD-Mobilenet-v2\/ssd_mobilenet_v2_coco.uff.1.1.7103.GPU.FP16.engine<\/p>\n

[TRT]    loading network plan from engine cache\u2026 \/usr\/local\/bin\/networks\/SSD-Mobilenet-v2\/ssd_mobilenet_v2_coco.uff.1.1.7103.GPU.FP16.engine<\/p>\n

[TRT]    device GPU, loaded \/usr\/local\/bin\/networks\/SSD-Mobilenet-v2\/ssd_mobilenet_v2_coco.uff<\/p>\n

[TRT]    Deserialize required 2384046 microseconds.<\/p>\n

[TRT]    <\/p>\n

[TRT]    CUDA engine context initialized on device GPU:<\/p>\n

[TRT]       — layers       117<\/p>\n

[TRT]       — maxBatchSize 1<\/p>\n

[TRT]       — workspace    0<\/p>\n

[TRT]       — deviceMemory 35449344<\/p>\n

[TRT]       — bindings     3<\/p>\n

[TRT]       binding 0<\/p>\n

                — index   0<\/p>\n

                — name    ‘Input’<\/p>\n

                — type    FP32<\/p>\n

                — in\/out  INPUT<\/p>\n

                — # dims  3<\/p>\n

                — dim #0  3 (SPATIAL)<\/p>\n

                — dim #1  300 (SPATIAL)<\/p>\n

                — dim #2  300 (SPATIAL)<\/p>\n

[TRT]       binding 1<\/p>\n

                — index   1<\/p>\n

                — name    ‘NMS’<\/p>\n

                — type    FP32<\/p>\n

                — in\/out  OUTPUT<\/p>\n

                — # dims  3<\/p>\n

                — dim #0  1 (SPATIAL)<\/p>\n

                — dim #1  100 (SPATIAL)<\/p>\n

                — dim #2  7 (SPATIAL)<\/p>\n

[TRT]       binding 2<\/p>\n

                — index   2<\/p>\n

                — name    ‘NMS_1’<\/p>\n

                — type    FP32<\/p>\n

                — in\/out  OUTPUT<\/p>\n

                — # dims  3<\/p>\n

                — dim #0  1 (SPATIAL)<\/p>\n

                — dim #1  1 (SPATIAL)<\/p>\n

                — dim #2  1 (SPATIAL)<\/p>\n

[TRT]    <\/p>\n

[TRT]    binding to input 0 Input  binding index:  0<\/p>\n

[TRT]    binding to input 0 Input  dims (b=1 c=3 h=300 w=300) size=1080000<\/p>\n

[TRT]    binding to output 0 NMS  binding index:  1<\/p>\n

[TRT]    binding to output 0 NMS  dims (b=1 c=1 h=100 w=7) size=2800<\/p>\n

[TRT]    binding to output 1 NMS_1  binding index:  2<\/p>\n

[TRT]    binding to output 1 NMS_1  dims (b=1 c=1 h=1 w=1) size=4<\/p>\n

[TRT]    <\/p>\n

[TRT]    device GPU, \/usr\/local\/bin\/networks\/SSD-Mobilenet-v2\/ssd_mobilenet_v2_coco.uff initialized.<\/p>\n

[TRT]    W = 7  H = 100  C = 1<\/p>\n

[TRT]    detectNet — maximum bounding boxes:  100<\/p>\n

[TRT]    detectNet — loaded 91 class info entries<\/p>\n

[TRT]    detectNet — number of object classes:  91<\/p>\n

detected 0 objects in image<\/p>\n

[TRT]    ————————————————<\/p>\n

[TRT]    Timing Report \/usr\/local\/bin\/networks\/SSD-Mobilenet-v2\/ssd_mobilenet_v2_coco.uff<\/p>\n

[TRT]    ————————————————<\/p>\n

[TRT]    Pre-Process   CPU   0.07802ms  CUDA   0.48875ms<\/p>\n

[TRT]    Network       CPU  45.52254ms  CUDA  44.93750ms<\/p>\n

[TRT]    Post-Process  CPU   0.03193ms  CUDA   0.03177ms<\/p>\n

[TRT]    Total         CPU  45.63248ms  CUDA  45.45802ms<\/p>\n

[TRT]    ————————————————<\/p>\n

[TRT]    note — when processing a single image, run ‘sudo jetson_clocks’ before<\/p>\n

                to disable DVFS for more accurate profiling\/timing measurements<\/p>\n

[image] saved ‘\/opt\/demo\/images\/out_kfy_20201030195943.jpg’  (1280×720, 4 channels)<\/p>\n

[TRT]    ————————————————<\/p>\n

[TRT]    Timing Report \/usr\/local\/bin\/networks\/SSD-Mobilenet-v2\/ssd_mobilenet_v2_coco.uff<\/p>\n

[TRT]    ————————————————<\/p>\n

[TRT]    Pre-Process   CPU   0.07802ms  CUDA   0.48875ms<\/p>\n

[TRT]    Network       CPU  45.52254ms  CUDA  44.93750ms<\/p>\n

[TRT]    Post-Process  CPU   0.03193ms  CUDA   0.03177ms<\/p>\n

[TRT]    Total         CPU  45.63248ms  CUDA  45.45802ms<\/p>\n

[TRT]    ————————————————<\/p>\n

[gstreamer] gstCamera — stopping pipeline, transitioning to GST_STATE_NULL<\/p>\n

[gstreamer] gstCamera — pipeline stopped<\/p>\n

\n

\u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u044f, \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 detect.py<\/strong>. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u043d\u0438\u043c\u043e\u043a \u0432\u0435\u0431-\u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e:   camera = jetson.utils.gstCamera(width, height, camera)<\/p>\n

\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0438 \u0434\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0442\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e.<\/p>\n

\"\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f
\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u043d\u0430 Jetson Nano 2GB<\/figcaption><\/figure>\n

\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438:<\/strong><\/p>\n

\u00b7         https:\/\/github.com\/tspannhw\/minifi-jetson-nano<\/a><\/p>\n

\u00b7         https:\/\/youtu.be\/fIESu365Sb0<\/a><\/p>\n

\u00b7         https:\/\/developer.nvidia.com\/blog\/ultimate-starter-ai-computer-jetson-nano-2gb-developer-kit\/<\/a><\/p>\n<\/div>\n

\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 https:\/\/habr.com\/ru\/company\/cloudera\/blog\/543116\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n

\n
<\/figcaption><\/figure>\n

\u041c\u043d\u0435 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0441\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0451 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u043a\u0438 — \u043d\u0435 \u0442\u0435\u0440\u043f\u0435\u043b\u043e\u0441\u044c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0432\u043e\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e. NVIDIA Jetson Nano 2GB \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c <\/a>\u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0437\u0430 59 \u0434\u043e\u043b\u043b\u0430\u0440\u043e\u0432!!!
\u042f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u043b \u043f\u0440\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a, \u0443 \u043d\u0435\u0433\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0440\u0430\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f Jetson, \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 2 \u0413\u0431 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0438 2 USB \u043f\u043e\u0440\u0442\u0430 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u043e\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0435\u0439\u0441\u043e\u0432.<\/p>\n

\u0420\u0430\u0441\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u043a\u0430:  https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=dVGEtWYkP2c&feature=youtu.be<\/a><\/p>\n

\u041f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u0418\u0418-\u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430:<\/strong>  https:\/\/youtu.be\/2T8CG7lDkcU<\/a><\/p>\n

\u041e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u044b:   <\/strong>https:\/\/www.nvidia.com\/en-us\/autonomous-machines\/embedded-systems\/jetson-nano\/education-projects\/<\/a><\/p>\n

\u0422\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438:
\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440<\/strong>: NVIDIA Maxwell\u2122 \u0441\u043e 128 \u044f\u0434\u0440\u0430\u043c\u0438 CUDA
\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440<\/strong>: \u0427\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435\u0445\u044a\u044f\u0434\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 ARM\u00ae A57 \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 1,43 \u0413\u0413\u0446
\u041f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c<\/strong>: 2 \u0413\u0431 LPDDR4, 64-bit 25,6 \u0413\u0431\u0438\u0442\/\u0441
\u041d\u0430\u043a\u043e\u043f\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c<\/strong>: microSD (\u043d\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043b\u0435\u043a\u0442)
\u041a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e<\/strong>: 4K \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 30 \u0413\u0446 | 4 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0430 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 1080p \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 30 \u0413\u0446 | 9 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 720p \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 30 \u0413\u0446 (H.264\/H.265)
\u0414\u0435\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e<\/strong>: 4K \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 60 \u0413\u0446 | 2 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0430 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 4K \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 30 \u0413\u0446 | 8 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 1080p \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 30 \u0413\u0446 | 18 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 720\u0440 \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 30 \u0413\u0446 (H.264\/H.265)
\u0421\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435<\/strong>: \u0411\u0435\u0441\u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 Gigabit Ethernet, 802.11ac*
\u041a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430<\/strong>: 1 \u0440\u0430\u0437\u044a\u0435\u043c MIPI CSI-2
\u0420\u0430\u0437\u044a\u0435\u043c\u044b \u0434\u0438\u0441\u043f\u043b\u0435\u044f<\/strong>: \u0420\u0430\u0437\u044a\u0435\u043c HDMI
USB<\/strong>: 1x USB 3.0 Type A, 2x USB 2.0 Type A, 1x USB 2.0 Micro-B
\u041f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u044a\u0435\u043c\u044b<\/strong>: \u0420\u0430\u0437\u044a\u0435\u043c 40-\u043f\u0438\u043d (GPIO, I2C, I2S, SPI, UART)
\u0420\u0430\u0437\u044a\u0435\u043c<\/strong>: 12-\u043f\u0438\u043d (\u043f\u0438\u0442\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u044b, UART)
\u0420\u0430\u0437\u044a\u0435\u043c \u0432\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u0430<\/strong>: 40-\u043f\u0438\u043d *
\u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b<\/strong>: 100 x 80 x 29 \u043c\u043c<\/p>\n

\u0412 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0433\u0434\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e, \u0432\u0430\u043c, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u0431\u043b\u043e\u043a \u043f\u0438\u0442\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 USB WiFi.<\/p>\n

\u0412\u0441\u0435 \u043c\u043e\u0438 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0432 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u043d\u0430 2 \u0413\u0411, \u043d\u043e \u0441 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0439 \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0435\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432.  \u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430, \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0430\u044f, \u044f \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u0432\u0441\u0435\u043c, \u043a\u0442\u043e \u0438\u0449\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u043f\u043e\u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0418\u0418 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0438\u0444\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u043c\u0438 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430\u043c\u0438. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u042f \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u043b \u0441\u0432\u043e\u0439 Jetson \u043a \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0443, \u043a\u043b\u0430\u0432\u0438\u0430\u0442\u0443\u0440\u0435 \u0438 \u043c\u044b\u0448\u0438, \u0438 \u044f \u043c\u043e\u0433\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0436\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0438\u0444\u0435\u0440\u0438\u0438, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u0433\u043e \u041f\u041a. \u0421 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c MiNiFi \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 Python \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Deep Learning.<\/p>\n

NVIDIA \u043d\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u0448\u0435\u0432\u043e\u043c \u043f\u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u043d\u043e\u043c \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0435, \u0443 \u043d\u0438\u0445 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0435\u0440\u044c\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u0440\u043f\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439: Cloudera \u043f\u0440\u0435\u0432\u043e\u0437\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442 \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u043a\u043e\u0440\u043f\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0437\u0435\u0440\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u0441\u043e\u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0441 NVIDIA<\/a>!<\/p>\n

\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong><\/p>\n

\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438:<\/strong>  https:\/\/github.com\/tspannhw\/SettingUpAJetsonNano2GB\/blob\/main\/README.md<\/a><\/p>\n

\u0423\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e NVIDIA Jetson Nano 2GB \u0432\u0435\u043b\u0438\u043a\u043e\u043b\u0435\u043f\u043d\u043e — \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043b\u0438\u0448\u043d\u0435\u0433\u043e. \u042f \u0441\u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430 MiNiFi \u0438 \u043a\u043e\u0434 \u0438\u0437 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 Jetson Nanos, Xavier NX \u0438 TX1, \u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e. \u0421\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u0442\u0438\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u042f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u044e Xavier, \u043d\u043e \u0437\u0430 \u044d\u0442\u0443 \u0446\u0435\u043d\u0443 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0434\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439\u043d\u044b\u0439. \u0414\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0435\u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f IoT\/\u0418\u0418 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0438\u0444\u0435\u0440\u0438\u0438 \u044f \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0441\u044c \u0437\u0430\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e Jetson Nano. \u042f \u0443\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b NVidia Jetson 2GB \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0440\u043e\u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u0438\u044f\u0445, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f ApacheCon, BeamSummit, Open Source Summit \u0438 AI Dev World:
https:\/\/www.linkedin.com\/pulse\/2020-streaming-edge-ai-events-tim-spann\/<\/a><\/p>\n

\u0414\u043b\u044f \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u0430 \u043d\u0435\u043f\u043e\u0434\u0432\u0438\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0445 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u044f \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b fswebcam<\/strong>.<\/p>\n

\u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0433\u0430\u0439\u0434: https:\/\/github.com\/dusty-nv\/jetson-inference<\/a>. 
\u0412\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430, \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u044e \u0441\u0432\u043e\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f\u0441\u044c \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0432\u043e\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 NVIDIA. \u042d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 Edge2AI<\/strong>-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0431\u0443\u0434\u044c \u0442\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 IoT \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0446\u0435\u043b\u0438. \u042d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 Raspberry Pi \u0438 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 USB \u0432\u0435\u0431-\u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 Logitech, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 NVIDIA.<\/p>\n

\u041f\u0440\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0446\u0435\u043d\u0435, \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043d\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d, \u043f\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0443 \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043b\u043e \u0431\u044b \u0438\u043c\u0435\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 Edge AI \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u0440\u0438\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e. <\/p>\n

\u0412\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 NetHope Global Summit, \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0443\u043c\u0430\u043b, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u0438 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0437\u0430 59 \u0434\u043e\u043b\u043b\u0430\u0440\u043e\u0432 \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u044b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u2018\u0432 \u043f\u043e\u043b\u0435\u2019.    https:\/\/www.nethopeglobalsummit.org\/agenda-2020#sz-tab-44134<\/a> <\/p>\n

\u042f \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0430\u0440\u0438\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0438 \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0433\u043b\u0430 \u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c. \u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f. \u041f\u0435\u0440\u0438\u0444\u0435\u0440\u0438\u0439\u043d\u043e\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u043e\u043c \u0437\u0430 59 \u0434\u043e\u043b\u043b\u0430\u0440\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u043e\u0439 \u0446\u0435\u043d\u0435. \u0417\u0430 59 \u0434\u043e\u043b\u043b\u0430\u0440\u043e\u0432 \u044f \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0443 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0430, \u043d\u043e \u0441\u043c\u043e\u0433\u0443 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u0438 \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0435  \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430\u043c\u0438 \u041c\u041e, DL, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u043e\u0439 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0441 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043e\u0439 \u0441 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 MiNiFi, Python \u0438 Java. \u0412\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e 2-\u043c\u044f \u0433\u0438\u0433\u0430\u0431\u0430\u0439\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0438 \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u043e\u043c.<\/p>\n

\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong><\/p>\n

<\/figcaption><\/figure>\n
<\/figcaption><\/figure>\n

\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445:<\/strong><\/p>\n

{\"uuid\": \"nano_uuid_cmq_20201026202757\", \"ipaddress\": \"192.168.1.169\",
\"networktime\": 47.7275505065918, \"detectleft\": 1.96746826171875,
\"detectconfidence\": 52.8866550521850pidence \": 52.8866550521850pidence\":
52.8866550521850p , \"gputemp\": \"30.0\", \"gputempf\": \"86\", \"cputempf\": \"93\",
\"runtime\": \"169\", \"host\": \"nano5\",
\"filename\": \"\/ opt \/ demo \/images\/out_iue_20201026202757.jpg \",
\" host_name \":\" nano5 \",\" macaddress \":\" 00: e0: 4c: 49: d8: b7 \",
\" end \":\" 1603744246.924455 \",\" te \":\" 169.4200084209442 \",
\u00absystemtime\u00bb: \u00ab26.10.2020 16:30:46\u00bb, \u00abcpu\u00bb: 9,9, \u00abdiskusage\u00bb: \u00ab37100,4 \u041cB\u00bb,
\u00abMemory\u00bb: 91,5, \u00abid\u00bb: \u00ab20201026202757_64d69a82-88d8-45f8-be06 -1b836cb6cc84 \"}<\/code><\/p>\n

\n

\u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430 \u043d\u0430 Python \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0432\u0435\u0431-\u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b (\u044d\u0442\u043e Logi \u0432\u0435\u0431-\u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f, \u043d\u043e \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0443 Raspberry Pi). \u0415\u0449\u0435 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0431\u044b \u043c\u044b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0440\u044b\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0436\u0443\u0440\u043d\u0430\u043b\u0430 \u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 MiNiFi. \u0418\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0431\u044b \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0440\u0448\u0440\u0443\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438.<\/p>\n

 <\/p>\n

root@nano5:\/opt\/demo\/minifi-jetson-nano# jetson_clocks <\/p>\n

root@nano5:\/opt\/demo\/minifi-jetson-nano# python3 detect.py <\/p>\n

[gstreamer] initialized gstreamer, version 1.14.5.0<\/p>\n

[gstreamer] gstCamera — attempting to create device v4l2:\/\/\/dev\/video0<\/p>\n

[gstreamer] gstCamera — found v4l2 device: HD Webcam C615<\/p>\n

[gstreamer] v4l2-proplist, device.path=(string)\/dev\/video0, udev-probed=(boolean)false, device.api=(string)v4l2, v4l2.device.driver=(string)uvcvideo, v4l2.device.card=(string)»HD\\ Webcam\\ C615″, v4l2.device.bus_info=(string)usb-70090000.xusb-3.2, v4l2.device.version=(uint)264588, v4l2.device.capabilities=(uint)2216689665, v4l2.device.device_caps=(uint)69206017;<\/p>\n

[gstreamer] gstCamera — found 30 caps for v4l2 device \/dev\/video0<\/p>\n

[gstreamer] [0] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)1920, height=(int)1080, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction)5\/1;<\/p>\n

[gstreamer] [1] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)1600, height=(int)896, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [2] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)1280, height=(int)720, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [3] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)960, height=(int)720, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [4] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)1024, height=(int)576, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [5] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)800, height=(int)600, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [6] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)864, height=(int)480, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [7] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)800, height=(int)448, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [8] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)640, height=(int)480, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [9] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)640, height=(int)360, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [10] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)432, height=(int)240, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [11] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)352, height=(int)288, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [12] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)320, height=(int)240, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [13] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)176, height=(int)144, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [14] video\/x-raw, format=(string)YUY2, width=(int)160, height=(int)120, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [15] image\/jpeg, width=(int)1920, height=(int)1080, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [16] image\/jpeg, width=(int)1600, height=(int)896, pixel-aspect-ratio=(fraction)1\/1, framerate=(fraction){ 30\/1, 24\/1, 20\/1, 15\/1, 10\/1, 15\/2, 5\/1 };<\/p>\n

[gstreamer] [17] image\/jpeg, width=(int)1280, height=(int)720,<\/p>\n<\/hr>\n

<\/br><\/br><\/br><\/br><\/br><\/br><\/br><\/code><\/p>\n<\/p>\n

<\/br><\/br><\/br><\/br><\/br><\/br><\/br><\/br><\/br><\/br><\/br><\/br><\/br><\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-318942","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/318942","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=318942"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/318942\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=318942"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=318942"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=318942"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}