基于YOLOv10的Jetson Nano无人机目标检测：深度学习实现与UI界面开发

1. 引言

1.1 无人机目标检测的重要性

无人机（UAV）已经成为现代技术应用中的重要组成部分，广泛应用于农业、物流、环境监测、安全巡逻等多个领域。尤其在军事和安防领域，无人机的应用为监视、侦察以及目标识别提供了全新的解决方案。无人机的目标检测系统是其关键技术之一，它能够实时识别空中或地面的目标并提供精准定位，帮助无人机执行任务。

随着深度学习的快速发展，目标检测技术在图像识别和实时检测任务中取得了显著的突破。YOLO（You Only Look Once）系列模型，尤其是YOLOv10，因其高速与高精度，成为无人机目标检测领域的主流选择。

本博客将介绍如何利用YOLOv10模型在Jetson Nano平台上实现无人机目标检测，并通过UI界面使其更加用户友好。我们将使用一个通用的无人机数据集进行训练，并提供完整的代码实现。

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2. Jetson Nano与目标检测

2.1 Jetson Nano简介

Jetson Nano 是NVIDIA推出的一款嵌入式AI开发平台，专为边缘计算和低功耗设备设计。其强大