Jetson Nano实战：CSI相机配置与YOLOv物体检测全流程指南

2025年10月12日 互联网

Jetson Nano实战：CSI相机配置与YOLOv物体检测全流程指南

一、引言

Jetson Nano是NVIDIA推出的嵌入式AI开发套件，凭借其低功耗、高性能和丰富的接口，成为计算机视觉与边缘AI开发的理想平台。本文将围绕Jetson Nano套件，详细介绍如何配置CSI相机并运行YOLOv物体检测模型，帮助开发者快速实现从硬件搭建到算法部署的全流程。

二、硬件准备与系统初始化

1. Jetson Nano套件组成

Jetson Nano开发者套件包含以下核心组件：

  • Jetson Nano模块（4GB/2GB内存版本）
  • 电源适配器（5V/4A）
  • 散热器与风扇
  • 40针GPIO扩展头
  • CSI摄像头接口（支持MIPI CSI-2协议）

2. 系统安装与初始化

推荐使用JetPack SDK（NVIDIA官方SDK）进行系统安装，步骤如下：

  1. 下载JetPack镜像（L4T版本，如R32.x或R35.x）
  2. 使用balenaEtcher等工具将镜像写入MicroSD卡（建议16GB以上）
  3. 插入SD卡并启动Jetson Nano，完成初始设置（语言、时区、用户密码等）
  4. 通过sudo apt update && sudo apt upgrade更新系统包

关键点：

  • 选择与CSI相机兼容的L4T版本（如R32.7.1支持多数Raspberry Pi Camera）
  • 启用硬件加速：在/etc/nv_tegra_release中确认CUDA和TensorRT版本

三、CSI相机配置与测试

1. CSI相机类型与兼容性

Jetson Nano的CSI接口支持以下常见摄像头：

  • Raspberry Pi Camera V2（IMX219传感器，8MP）
  • Lepton FLIR热成像相机（需额外驱动）
  • Arducam系列多镜头模组

兼容性验证：
通过ls /dev/video*检查设备节点，若出现/dev/video0则表示相机被识别。

2. 安装GStreamer与V4L2工具

CSI相机通常通过V4L2（Video4Linux2）驱动工作，需安装以下工具：

  1. sudo apt install v4l-utils gstreamer1.0-tools gstreamer1.0-plugins-bad gstreamer1.0-plugins-good

3. 相机参数配置

使用v4l2-ctl调整分辨率、帧率等参数：

  1. # 列出支持的格式与分辨率
  2. v4l2-ctl --list-formats-ext
  4. # 设置分辨率（如1280x720）
  5. v4l2-ctl --set-fmt-video=width=1280,height=720,pixelformat=NV12
  7. # 设置帧率（如30FPS）
  8. v4l2-ctl --set-parm=30

4. 实时预览测试

通过GStreamer管道验证相机流：

  1. gst-launch-1.0 v4l2src device=/dev/video0 ! video/x-raw,width=640,height=480 ! videoconvert ! autovideosink

若画面正常显示，则CSI配置成功。

四、YOLOv物体检测部署

1. 环境准备

安装YOLOv依赖库（PyTorch/TensorRT）：

  1. # 安装PyTorch（官方预编译版本）
  2. wget https://nvidia.jetson.com/assets/files/torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
  3. pip3 install torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
  5. # 安装TensorRT（通过JetPack自动安装）
  6. sudo apt install tensorrt

2. YOLOv模型选择与转换

推荐使用YOLOv5或YOLOv8（Ultralytics官方实现）：

  1. 从GitHub克隆代码： 
    1. git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
    2. cd ultralytics
    3. pip install -r requirements.txt
  2. 下载预训练权重（如yolov5s.pt）
  3. 转换为TensorRT引擎（优化推理速度）： 
    1. from ultralytics.yolo.engine.exporter import export_model
    2. export_model(model='yolov5s.pt', format='engine')  # 生成yolov5s.engine

3. 实时检测脚本

编写Python脚本调用CSI相机并运行YOLOv检测：

  1. import cv2
  2. import torch
  3. from ultralytics.yolo.v8.detect import DetectionPredictor
  5. # 初始化YOLOv模型
  6. model = DetectionPredictor(model='yolov5s.engine')  # 或.pt文件
  8. # 打开CSI相机
  9. cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_V4L2)
  10. cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
  11. cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)
  13. while True:
  14.     ret, frame = cap.read()
  15.     if not ret:
  16.         break
  18.     # 推理
  19.     results = model(frame)
  21.     # 绘制检测框
  22.     annotated_frame = results[0].plot()
  23.     cv2.imshow('YOLOv Detection', annotated_frame)
  25.     if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
  26.         break
  28. cap.release()
  29. cv2.destroyAllWindows()

4. 性能优化技巧

  • 分辨率调整：降低输入分辨率（如320x320）以提升FPS
  • 半精度推理：在TensorRT引擎中启用FP16模式
  • 多线程处理：使用cv2.VideoCapture的异步模式或分离采集/推理线程

五、常见问题与解决方案

1. CSI相机无法识别

  • 原因：驱动未加载或电源不足
  • 解决： 
    1. sudo modprobe bcm2835-v4l2  # 加载RPi Camera驱动
    2. dmesg | grep video          # 检查内核日志

2. YOLOv推理速度慢

  • 原因：未启用TensorRT或模型过大
  • 解决：
    • 使用yolov5s.trt（TensorRT优化版）
    • 量化模型至INT8（需校准数据集）

3. 系统过热

  • 原因：长时间高负载运行
  • 解决：
    • 安装主动散热风扇
    • 限制CPU/GPU频率： 
      1. sudo nvpmodel -m 0  # 设置为MAX-N模式（默认）
      2. sudo jetson_clocks  # 最大化性能

六、总结与扩展应用

通过本文步骤，开发者可在Jetson Nano上实现：

  1. CSI相机无缝集成：支持多种MIPI摄像头
  2. 高性能YOLOv检测：帧率达10+FPS（640x480输入）
  3. 低功耗边缘部署：适合机器人、智能监控等场景

扩展方向：

  • 多摄像头同步检测
  • 结合ROS实现机器人视觉导航
  • 部署自定义训练的YOLOv模型（如工业缺陷检测）

Jetson Nano套件为AIoT开发提供了高性价比的解决方案，掌握CSI相机与YOLOv的集成技术，将极大提升项目开发效率。

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