如何在Jetson Nano上部署YOLOv5模型以实现实时工地防护检测，并确保系统稳定运行？

要在Jetson Nano上部署YOLOv5模型并实现实时工地防护检测，同时确保系统稳定运行，你需要经历几个关键步骤来确保模型的高效运行和稳定性能。

参考资源链接：[基于YOLOv5实现Jetson Nano工地安全检测系统](https://wenku.csdn.net/doc/2p9pj4dz06?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要在Jetson Nano上准备环境，包括安装JetPack，这是一个包含CUDA、cuDNN和TensorRT等组件的软件开发包，这些是训练和运行深度学习模型的必要条件。

接下来，安装YOLOv5依赖。YOLOv5是用Python编写的，因此你首先需要安装Python和pip。然后，通过Git克隆YOLOv5的官方仓库以获取模型代码及其相关依赖。

之后是数据收集和标注。你需要收集大量的工地防护相关图片数据，使用例如LabelImg这样的标注工具对数据进行标注，生成YOLO格式的标签文件。这些标签文件记录了图片中对象的位置和类别信息，对于模型训练至关重要。

数据集准备好之后，需要按照YOLOv5要求的格式组织数据，并配置YOLOv5的data.yaml文件，这包含了训练和验证数据路径以及类别信息。

开始训练模型之前，你需要使用YOLOv5提供的训练脚本，通过命令行指令启动训练过程。训练完成后，为了在资源有限的Jetson Nano上高效运行模型，可以将训练好的模型转换为TensorRT格式，这可以通过YOLOv5提供的脚本轻松完成。

实现实时视频流检测时，使用YOLOv5的推理脚本，并利用Jetson Nano处理视频流的能力，可以实时检测视频流中的工地防护情况。对于性能优化，建议使用较小的YOLOv5模型变种（如YOLOv5s）以获得更好的性能，并通过TensorRT加速推理。

最后，为了确保系统稳定运行，你可以考虑电源管理。将Jetson Nano设置为高性能模式（MAXN模式）可以提高设备的处理能力，这对于实时检测场景尤为重要。

通过遵循上述步骤，你可以在Jetson Nano上部署YOLOv5模型，实现并维持稳定运行的工地防护检测系统。为了进一步深入学习YOLOv5模型在Jetson Nano上的部署和优化，建议参阅《基于YOLOv5实现Jetson Nano工地安全检测系统》一书。该资源不仅能够帮助你完成当前项目，还能提供更深入的理论知识和实践经验，帮助你在深度学习和边缘计算领域不断进步。

参考资源链接：[基于YOLOv5实现Jetson Nano工地安全检测系统](https://wenku.csdn.net/doc/2p9pj4dz06?spm=1055.2569.3001.10343)