jetson nano搭建yolo5引入人脸检测模型

## 一.基于对jetson nano上对yolov5环境的搭建：
###     1.首先先下载miniconda或者archconda（因jetson nano本身为arm不同于普通电脑，需要考虑到兼容情况）
miniconda下载链接：https://www.anaconda.com/docs/getting-started/miniconda/install
（根据自己所烧录的系统进行选择，一般ubuntu18.0下的miniconda3即可适用）
![](/media/202507/2025-07-10_104929_1198510.5948551189682763.png)
archconda下载连接：https://gitcode.com/gh_mirrors/bu/build-tools/releases

### 2.安装pytorch
官方推荐的PyTorch版本：
PyTorch 1.8.0+（建议使用1.10.0或更高版本以获得最佳兼容性）
torchvision 0.9.0+
Python 3.7-3.10

#### （1）首先创建环境：打开终端输入
conda create -n ”环境名称“ python=3.8
#### （2）激活环境：
conda activate ”环境名称“
#### （3）安装对应的pytorch（cpu版本）：

```环境
pip install torch==1.10.0 torchvision==0.11.1torchaudio==0.10.0 -f 
```
（一般默认访问官源）

```环境
pip install torch==1.10.0+cpu torchvision==0.11.1+cpu torchaudio==0.10.0+cpu \
  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple \
  -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html
```
如果不行就切换清华源或者阿里源，如若清华源没有对应为的文件则会回退到pytorch官方下载

![](/media/202507/2025-07-10_110206_0354660.3165809869032876.png)
### 3.opencv下载
安装对应的opencv版本

>i **信息提示**
>安装清单：
> 
>torch>=1.10.0
torchvision>=0.11.1
opencv-python>=4.1.2
numpy>=1.18.5

对应的安装命令

```环境
pip install torch==1.10.0 torchvision==0.11.1 torchaudio==0.10.0 opencv-python -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html
```
（若没有梯子可以更改后面下载地址换为镜像源）
安装完成后可借由脚本查看安装成功否
```python
import torch
import torchvision
import torchaudio
import cv2

print("PyTorch:", torch.__version__)
print("TorchVision:", torchvision.__version__)
print("TorchAudio:", torchaudio.__version__)
print("OpenCV:", cv2.__version__)
```
若下载无误后最后脚本的输出预期应当为

```text
PyTorch: 1.10.0
TorchVision: 0.11.1
TorchAudio: 0.10.0
OpenCV: 4.5.5.64（或者opencv的其他兼容版本皆可）
```

### 4.从github上下载文件
下载连接：https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face
如图所示Download ZIP
![](/media/202507/2025-07-10_112216_6655690.8677392275101207.png)

将其解压后下载对应的需要的权重文件
![](/media/202507/2025-07-10_113947_5400610.7998707539767896.png)
关于对人脸检测的模型的介绍，依据官网所述，其主要要在于对人的五官进行关键点检测进而对人脸进行检测。
至此已经完成对yolov5环境的搭建
## 二、模型检测人脸的使用
### 1.准备一个usb摄像头
准备好usb摄像头后，查看其插上后是否能够打开

```python
cap = cv2.VideoCapture(1)  #一般0为其自身原有的，1为外接的 
```
注意使用该输入模型，应当调整其分辨率为320*320
如图所示即为其具体参数的所在
![](/media/202507/2025-07-10_144157_6289100.3486512823563157.png)
### 2.运行模型时，在终端打开摄像头
在编译好detect.py文件以后，通过pycharm里面终端打开文件，同时打开摄像头
```bash
python detect_face.py --weights yolov5s-face.pt --source 1 --view-img
```
![](/media/202507/2025-07-10_144938_4141430.20108656973559424.png)

## 三、串口通信
1.查看设备权限

```bash
ls -l /dev/ttyTHS1
```