NVIDIA-Deepstream-Azure-IoT-Edge-on-a-NVIDIA-Jetson-Nano:此示例显示了如何使用通过Azure IoT Edge连接到Azure的NVIDIA DeepStream进行实时视频分析。 它使用NVIDIA Jetson Nano设备,可同时处理多达8个实时视频流。

时间:2024-05-21 11:11:15
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文件名称:NVIDIA-Deepstream-Azure-IoT-Edge-on-a-NVIDIA-Jetson-Nano:此示例显示了如何使用通过Azure IoT Edge连接到Azure的NVIDIA DeepStream进行实时视频分析。 它使用NVIDIA Jetson Nano设备,可同时处理多达8个实时视频流。

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更新时间:2024-05-21 11:11:15

页面类型 语言 产品 样本 C 天蓝色边缘 天蓝色机器学习服务 天蓝色iot-hub 天蓝色的自定义视觉 NVIDIA Jetson Nano上的NVIDIA Deepstream + Azure IoT Edge 此示例显示了如何在通过连接到Azure的 上使用进行实时视频分析。 Deepstream是高度优化的视频处理管道,能够运行深度神经网络。 每当您具有复杂的视频分析要求时,无论是实时还是级联的AI模型,它都是必备工具。 IoT Edge使您可以在生成视频数据的摄像头旁边运行此管道,从而降低了带宽成本,并实现了互联网连接性差或隐私问题很严重的情况。 使用此解决方案,您可以将摄像头转换为传感器,以了解何时有可用的停车位,零售商店货架上缺少的产品,太阳能电池板上的异常情况,接近危险区域的工人等。 要完成此示例,您需要。 该设备功能强大,可以使用resnet10模型以1080p的


【文件预览】:
NVIDIA-Deepstream-Azure-IoT-Edge-on-a-NVIDIA-Jetson-Nano-master
----DeepstreamOnIoTEdge()
--------.gitignore(12B)
--------modules()
--------deployment.template.json(4KB)
----.gitignore(5KB)
----SECURITY.md(3KB)
----assets()
--------IoTCentral.png(268KB)
--------sodaCans.png(822KB)
--------IoTShowVideo.png(3.52MB)
--------DeepstreamArchitecture.png(326KB)
--------4VideosProcessedVLC.png(5.71MB)
--------sodaCansVLC.png(4.46MB)
--------8VideosProcessedVLC.png(7.02MB)
--------4VideosProcessed.png(1.26MB)
--------JupyterNotebook.png(57KB)
--------CV-Labelling.png(2.22MB)
--------8VideosProcessed.png(1.74MB)
--------Telemetry.png(177KB)
--------JetsonNano.png(1.28MB)
--------DeepstreamInMarketplace.png(7KB)
----CODE_OF_CONDUCT.md(453B)
----LICENSE(1KB)
----README.md(35KB)

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