camera-v4l2-dev-node
时间：2022-03-17 12:03:01 | 来源：行业动态
时间：2022-03-17 12:03:01 来源：行业动态
的部分，前面检查出来这台Jetson Nano 2GB上的USB摄像头编号为1，请按照实际状况修改。
将上面三地方修改完后，就可以直接执行以下指令去启动摄像头：
deepstream-app -c source2_csi_usb_dec_infer_resnet_int8.txt
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由于配置文件里面原本设定使用INT8的精度去做推理，但是Jetson Nano 2GB并不支持，因此DeepStream自动切换成FP16精度，这需要重新生成对应的TensorRT引擎，会花点时间。
执行之后就能看的画面上出现类似以下的画面，上下分别是CSI摄像头与USB摄像头的显示，由于选择的模型是检测Car与Person的，所以在这里没有检测到任何目标物件。
另外看一下先前下指令的终端上，显示在Jetson Nano 2GB上的执行性能如下截屏
两个摄像头都能达到18FPS左右性能，总性能在36FPS左右，已经非常接近实时识别的速度，非常好。您可以试试旋转摄像头或者将手放在前面晃一晃，看看延迟状况如何？应该是很流畅的。
接下来，再添加两个视频文件一起进来执行检测，我们以系统上提供的视频文件做示范：
- /opt/nvidia/deepstream/deepstream/samples/streams/sample_1080p_h264.mp4
- /usr/share/visionworks/sources/data/pedestrians.h264
将这两个的设定添加到文件里的
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