续上一篇---Jetson Xavier NX 开发板Yolov4 环境搭建和摄像头实时检测教程

最新推荐文章于 2025-05-14 09:22:16 发布
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分类专栏： 边缘部署 文章标签： YOLO
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LZL2020LZL/article/details/136396423
本文档详细介绍了在Jetson Xavier NX开发板上搭建YOLOv4环境的步骤，包括CUDA、OpenCV、cuDNN的安装，YOLOv4的下载、配置和编译。同时，展示了如何进行图片检测和摄像头实时检测，尽管摄像头输出FPS较低，但使用YOLOv4-tiny可以改善这一问题。作者预告下一篇文章将涉及YOLOv5的环境搭建和实时检测。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.已成功安装完CUDA，OpenCV，cuDNN，配置如下：
在这里插入图片描述
2.下载yolov4
自行去GitHub下载，然后再导入NX中，这样比较快且不容易出错。

https://github.com/AlexeyAB/darknet.git

3.配置
下载好包后解压缩，进入darknet-master文件夹内，打开终端。这里注意一定在darknet-master文件夹内打开终端，执行下列命令。

sudo vim Makefile #修改 Makefile

4.将 Makefile 的前三行修改一下，按i进入编辑模式，编辑完成后按住Esc接着按：打出wq后按Enter，完成。

GPU=1
CUDNN=1
OPENCV
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续上一篇---Jetson Xavier NX 开发板板载摄像头教程
LZL2020LZL的博客
03-01 928
测试摄像头，打开 NX 的终端摄像头就会起来了，想关掉摄像头的话，直接在终端输入 q 再按回车；想捕获图片的话，在终端输入 j 再按回车，图片将保存当前目录下。多个命令同时使用的话用！隔开。
Jetson Nano实现基于YOLO-V4及TensorRT的实时目标检测
qq_33287871的博客
04-15 2494
一.背景 1.英伟达SOC，2020年最新推出的Jetson Nano B01，价格亲民(99$)。支持GPU，性能高于树莓派且兼容性比较好。嵌入式平台适合验证算法的极限性能。 2.YOLO-V4是YOLO目标检测系列最新版，精度和速度较YOLO-V3都有提升，One-stage架构实时推理性能较好。相比而言，尚在开发中的YOLO-V5未被官方承认，且算法上没有太多创新，更像是YOLO-V4.5。 3.TensorRT在深度学习算法部署环节十分重要，基于GPU推理，能够成倍提升FPS。 二.资源 JetPa
TX2利用yolov4实时目标检测
qq_38522972的博客
12-28 4753
工业级别的目标检测关注的不仅仅是精度，还有速度，能达到实时是最理想状态，一般来讲，目标检测实时大于12.5fps被认为是实时，针对TX2利用yolov4检测博主做了一个详细的调研和测试。 1.下载darknet,网址如下： git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git 2.配置makefile文件 由于TX2已经刷机Jetpack4.4,TX2里面有gpu,cuda和cudnn等，修改makefile文件如下： GPU=1 CUDNN=1
探索YOLOv4 CAM：实时目标检测与可视化的新里程碑
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04-20 513
探索YOLOv4 CAM：实时目标检测与可视化的新里程碑 项目简介 是一个基于YOLOv4的目标检测和摄像机实时可视化的项目。它结合了高效的YOLOv4算法和实时视频处理能力，为用户提供了一种在实时环境中识别和定位物体的强大工具。该项目利用Python编程语言实现，并且易于安装和使用，适合科研、自动驾驶、安防监控等多种场景。 技术分析 YOLOv4算法 YOLO（You Only Look Onc...
【新手必看】YOLO目标检测入门：10分钟用摄像头实现实时物体识别（人工智能丨机器学习丨深度学习丨计算机视觉丨物体检测丨神经网络）
最新发布
2501_91798322的博客
05-14 1280
在学习目标检测的过程中，很多新手都面临着明明学了理论却调不通代码，或者看了5小时教程还未跑通demo的问题。这让大家在实践中感到十分困扰。今天带来的方法核心亮点在于无需GPU，零配置，代码直接复用。让大家能更轻松地进行目标检测的实践。以下是办公室实时检测效果的示意图（此处可插入相关效果图）。
Python+YOLO4+ZED相机实时检测
scy261983626的博客
07-26 4215
文章目录YOLO4+ZED相机实时检测系统环境环境配置代码运行图 YOLO4+ZED相机实时检测 系统环境 WIN10+Python+pycharm+pytorch+yolo4 环境配置 见博客的YOLO4配置和ZED相机配置 代码 - [ ] # -*- coding: utf-8 -*- ''' @Time : 20/04/25 15:49 @Author : huguanghao @File : demo.py @Noice : @
使用改进的YOLO-V4网络实时检测水产养殖水下图像中未吃完的饲料颗粒
Brunoaa的博客
11-24 1099
科技论文Real-time detection of uneaten feed pellets in underwater images for aquaculture using an improved YOLO-V4 network精读与思考，结合论文做了一些知识扩展。
Python实现yolov4(tiny)（摄像头实现）
略知12的博客
04-06 2100
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03-25 1348
例如，我的文件原路径是：Download/cuda-10.2, 我的指令就应该是sudo cp -r Download/cuda-10.2 /usr/local。然后将/usr/local中的cuda-10.2中的targets解压，键盘输入a将进入Insert模式，然后将下方信息复制到文件末尾。然后esc退出Insert模式，然后键盘输入:wq 保存并退出。将Cuda10.2文件移到/usr/local中。安装完成后，重启系统，可以终端输入jtop调用。将cudnn文件中的三个deb文件拷到开发板里。
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10-17 1127
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本项目聚焦于计算机视觉及深度学习模型应用，在Windows平台上通过YOLOV4、OpenCV、MFC和Visual Studio 2015开发了一个目标检测系统。具体包括使用YOLOV4进行高效的目标检测，OpenCV的DNN模块处理图像及模型推理，MFC创建用户界面展示结果，以及利用VS2015进行项目的编写和调试。此项目展示了如...
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jetson xavier NX上用CSI相机
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05-01 1392
我怀疑是不是最开始就得插着CSI相机上电，那样才有驱动（最开始插着CSI相机上电的就算拔了再插也是可以的，最开始没有插CSI相机上电的，再怎么插也没有），我这么做了下，果然nano上现在可以检测到相机并发出图像话题了！这么弄下来有两个点需要主要，一个是NX上最开始就需要插着CSI相机，第二个是用nano上启动CSI的那个功能包，也就是jetson_nano_csi_cam 而不是jetson_csi_cam。这是没插CSI相机时候的nano的dev文件夹（注意需要重启），确实少了一个文件！
【OpenCV进阶】YOLOV4模型-图像和视频检测
欢迎时常光顾我的干货超市，热衷于AIoT！！
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reference opencv进阶-YOLOV3模型-实时物体检测
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Jetson Xavier NX 是 NVIDIA 推出的一款 AI 开发板，搭载了 NVIDIA Xavier 处理器，可用于进行深度学习和计算机视觉任务。而 YOLOv5 是一种基于深度学习的目标检测算法，可用于在图像或视频中实时检测多个目标。 ...
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