视觉道路智导系统
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案例介绍
本系统构建于 Ubuntu 18.04系统的Jetson Nano开发板之上，选用搭载TC264的机器车作为运动控制的底盘。在视觉功能的实现方面，我们采用了 Pvtorch框架进行模型的开发和训练。为了更高效的性能，我们通过 TensorRT对模型进行了部署，并利用 CUDA进行了设备的加速计算。在这一过程中，我们应用了YOLOv5
-7.0模型来实现视觉识别功能。
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本系统构建于 Ubuntu 18.04系统的Jetson Nano开发板之上，选用搭载TC264的机器车作为运动控制的底盘。在视觉功能的实现方面，我们采用了 Pvtorch框架进行模型的开发和训练。为了更高效的性能，我们通过 TensorRT对模型进行了部署，并利用 CUDA进行了设备的加速计算。在这一过程中，我们应用了YOLOv5
-7.0模型来实现视觉识别功能。
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