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深度學習實務應用|雲端、行動與邊緣裝置

為了解決nvidia jetson的問題，作者AnirudhKoul,SiddhaGanju,MeherKasam 這樣論述：

使用Python、Keras與TensorFlow於人工智慧與電腦視覺專案 　　「標題中包含了實用是很有根據的。現今產業中的機器學習實務有兩個優先事項：員工需要提升技能以及模型需要微調。本書是朝向兩者的捷徑。」 -Paco Nathan，Derwen AI創辦人 　　不論您是一位渴望進入人工智慧世界的軟體工程師，還是經驗老到的資料科學家，或是夢想著要建立下一個廣受歡迎的人工智慧應用程式的愛好者，您可能都會想要知道要如何開始進行。本書一步步的教導您如何為雲端、行動裝置、瀏覽器與邊緣裝置建立實用的深度學習應用。 　 　　藉由多年來將深度學習研究轉換為獲獎應用程式的產業經驗，本書的三位作者會

指導您如何將想法創意轉換為人們可以使用的事物。 　　‧以Keras、TensorFlow、Core ML與TensorFlow Lite訓練、調校及部署電腦視覺模型 　　‧為各式裝置開發人工智慧應用，包括Raspberry Pi、Jetson Nano及Google Coral 　　‧探索有趣的專案，從矽谷的Not Hotdog應用程式到Google等級的影像搜尋，還有超過40個案例探討與產業範例 　　‧在電腦遊戲環境中模擬自動駕駛汽車，並使用增強式學習來建立微型版本 　　‧使用遷移學習在幾分鐘內訓練模型 　　‧發掘用來最大化模型準確度與時間、除錯、以及調整至數百萬使用者規模的實用指示  

nvidia jetson進入發燒排行的影片

設計與實作應用於西瓜採集無人機系統之人工智慧電腦視覺系統

為了解決nvidia jetson的問題，作者馬約瑟 這樣論述：

本文設計和實現了一種用於採集、導航和檢測西瓜的計算機視覺系統的,該系統使用無人駕駛飛機且無需人工干預。該系統實現了單板計算機Nvidia Jetson Nano和為圖像傳輸樣式(Pix2Pix)而創建的捲積神經網絡。這些元素整合在一起用於檢測,姿態估計和導航以達到目標。所有流程均由狀態機管理,該狀態機負責激活或停用在後台運行的不同流程步驟。ROS平台用於創建不同進程之間的數據交換。無人機使用稱為mavlink的標準化協議來將單板計算機與飛行計算機進行通信。ROS環境中的mavros用於解釋兩個元素之間的所有數據。無人機的目標是創建一個無監督的系統以快速便捷的方式處理繁重的任務,例如西瓜收穫。

用於檢測的神經網絡結構經設計可達到30幀FPS,可在配套計算機中滿足較高的可靠性,較低的內存使用以及快速判斷來滿足這三個條件,這些條件對於實現自主飛行是必不可少的。

初學Jetson Nano不說No：CAVEDU教你一次懂

為了解決nvidia jetson的問題，作者曾吉弘,郭俊廷 這樣論述：

　　本書前2章將依序介紹實現AI神經網路推論於邊緣運算裝置為何是目前最熱門的趨勢，並選定NVIDIA Jetson Nano 4GB開發套件作為本書主要開發環境。 　　第3章介紹多種深度學習視覺推論應用。到了第4章，說明如何存取Jetson  Nano之GPIO腳位來結合常見的周邊電子裝置，意即您可在現存的簡易家電裝置上自行整合更豐富的AI功能。 　　第5章與第6章將介紹如何使用JetBot機器人平台來實現自動駕駛車常見的功能，包含障礙物閃避與道路跟隨等。讀者將自行收集資料來建立訓練資料集來建立專屬的神經網路模型。最後於第七章，將整合Intel RealSense景深攝

影機讓Jetson Nano整合具備深度資訊的影像處理功能。 本書特色 　　本書將帶領讀者進入熱門的邊緣AI(Edge AI)領域，並直接在NVIDIA Jetson Nano 單板電腦實作各種深度學習神經網路結合機器視覺的實務性範例，並以JetBot移動式輪型機器人平台來實現障礙物閃避與道路跟隨等自動駕駛車常見的功能。 　　本書也會介紹如何透過 Intel RealSense 景深攝影機讓您的邊緣專案具備深度視覺功能。 　　"AI 不難，現在就開始吧！" 　　本書作者群為NVIDIA原廠認證之Jetson AI大使與Jetson AI專家。  

ThermalPose：基於熱影像深度學習人體姿態辨識技術之設計與實現

為了解決nvidia jetson的問題，作者蔡承翰 這樣論述：

現行的人體姿態辨識方法相當多樣，其中，多數使用RGB相機拍攝高解析度的圖像來取得人體特徵後進行骨幹評估，然而彩色圖像在人體姿態辨識容易受到燈光、環境所影響，導致無法準確的獲得關節點骨架，此外，彩色圖像的相機無法運用於具有隱私之場域，如：醫院、照護中心的廁所或浴室等。目前有許多研究為了達到去特徵化的人體姿態辨識，使用射頻訊號收發器、毫米波雷達等感測器進行人體姿態辨識，然而，這些方法雜訊過高與解析度不足，導致關節點骨架準確度低。本論文提出一種基於熱影像深度學習人體姿態辨識技術，稱為「ThermalPose」，可準確的辨識與追蹤人體關節與骨幹。ThermalPose包含兩個部分:骨幹辨識技術與動作

辨識演算法，骨幹辨識技術以熱像感測器、AI邊緣運算裝置與自蒐集熱影像資料集進行人體姿態辨識；而動作辨識演算法的目標是辨識日常生活中的動作，如:走路、跑步、坐地與彎腰。由實驗結果可證明，ThermalPose可在無RGB相機的情況下有效的使用熱影像辨識人體姿勢，因此可用於低光源與具有個人隱私環境的無人化應用。