稳格科技聚焦 NVIDIA Jetson Nano 系列边缘计算平台,提供低成本、高能效比的 AI 开发服务。基于 Jetson Nano 的 0.5 TOPS 算力与 5W 低功耗特性,我们为中小企业、教育机构及创新项目量身定制轻量化智能解决方案,覆盖从硬件适配、算法部署到系统集成的全流程,助力客户快速实现图像识别、语音交互、环境感知等场景的智能化升级。
Jetson Nano 硬件定制开发
根据场景需求设计 Nano 模块载板,扩展 GPIO、UART、I2C 等接口,支持多摄像头(MIPI/USB)、传感器(IMU、温湿度)接入。
开发超薄散热方案(无风扇/低噪音风扇)与低功耗电源管理模块,适配嵌入式设备、移动机器人等空间受限场景。
AI 算法部署与轻量化优化
基于 TensorRT Lite 优化模型推理性能,支持 MobileNet、Tiny-YOLOv3 等轻量级模型量化与剪枝,推理速度提升 2-5 倍。
开发 OpenCV 自定义算子与多线程处理框架,提升图像预处理效率,降低 CPU 负载 30% 以上。
边缘设备系统集成
构建 Jetson Nano 与云端(AWS/Azure/私有云)的通信架构,支持 MQTT、HTTP 协议,实现数据本地处理与关键信息上传。
开发远程配置、日志监控、OTA 升级功能,降低运维成本,提升设备管理效率。
智能零售:货架商品识别、自助结账系统、客流统计。
教育科研:AI 实验教具、机器人视觉开发、计算机视觉课程实践。
智慧农业:作物生长监测、病虫害识别、环境参数采集。
智能家居:语音助手、人脸识别门禁、跌倒检测报警。
超低功耗与成本:Jetson Nano 功耗仅 5W,硬件成本低于 $150,适合预算有限的长周期部署项目。
快速开发与部署:提供标准化开发框架与参考设计,缩短项目周期 50% 以上,典型案例 1 个月内交付。
生态资源支持:兼容 NVIDIA JetPack SDK、CUDA-X 加速库,无缝对接 PyTorch、TensorFlow 等主流框架。
场景化适配能力:针对弱光照、低分辨率、动态模糊等场景,提供算法增强方案(如超分辨率重建、运动补偿)。
需求:某连锁超市需实时监测货架商品缺货情况,要求识别准确率 ≥95%,单设备支持 8 路摄像头,并适配超市 24 小时运营环境。
解决方案:基于 Jetson Nano 开发边缘识别设备,部署轻量化 ResNet-18 分类模型,结合多线程图像处理与低功耗散热设计,集成到货架监控终端。
成果:识别准确率 97%,单设备覆盖 8 个货架,缺货预警响应时间 <2 分钟,年节省巡检人力 200 人天。
需求:某高校需为机器人实验室开发低成本视觉导航模块,要求支持实时路标识别、避障,推理延迟 <100ms,并适配开源机器人平台。
解决方案:采用 Jetson Nano 开发导航模块,部署 Tiny-YOLOv3 目标检测模型,结合 OpenCV 障碍物距离计算,设计兼容 ROS 的通信接口。
成果:推理延迟 85ms,路标识别准确率 92%,已应用于 10 个实验室教学项目,降低设备成本 60%。
需求:某农业园区需监测作物叶片健康状态(如黄化、病斑),要求单设备覆盖 500㎡温室,数据上传云端分析,并支持太阳能供电。
解决方案:基于 Jetson Nano 开发监测终端,部署 MobileNetV2 病害分类模型,结合低功耗摄像头与无线通信模块,设计防水防尘外壳与太阳能充电方案。
成果:单设备覆盖 600㎡,病害识别准确率 90%,数据上传延迟 <5s,年节省人工巡检成本 15 万元。