以“赋能边缘，加速精彩”为主题的首届 NVIDIA Jetson Edge AI 开发者大赛，自 2022 年 11 月拉开序幕后，共有超过 90 支参赛队伍，近 200 人报名参加，并提交项目计划书。经过初选，以及历时 1 个月的项目准备，最终 49 个团队脱颖而出，提交完整项目，展示最终成果。这 49 个项目，涵盖智能农业、智能医疗、智能交通、智能制造、智能生活及娱乐等多个领域。
本次大赛由 NVIDIA 联合 Seeed Studio 和联强国际共同举办，号召富有创造力和实作能力的 Jetson 开发者们一起参与，并以此为契机，发掘与培养更多的创新AI 应用与优秀开发者；同时，鼓励创客以创新思维，为解决城市管理和民生服务中的难点痛点问题打造新的产品和服务模式。
本次大赛要求参加者利用 NVIDIA Jetson 产品和其它外设，设计一个原型机，实现一个或者多个 AI 功能。专家评审团通过提交方案的创新性、完整性、商业化可能性以及市场前景进行全方位评选，注重研发实作，考察参赛者如何利用 NVIDIA 深度学习库和 Jetson 硬件平台以及 SDK 实现完整的 AI 功能。
让我们一起看看Top 10获奖项目吧！
一等奖
《XEMA 开源 3D 工业相机》
来自跨维（深圳）智能数字科技有限公司。基于 Jetson Nano 为运算单元，开发一款开源的基于 DLP 投影结构光的工业 3D 相机，借助深度学习的抽象表示能力，以降低工业 3D 相机的应用成本。
《面向帕金森病的可移动脑机交互平台》
来自复旦大学类脑人工智能科学与技术研究院。利用 Jetson Nano 开发套件的丰富接口，对帕金森病人的电生理信息和运动传感信息进行智能分析，利用 TensorRT 加速模型推理，通过个性化建模实现对帕金森患者病程预测及管理。
二等奖
《空-地协同大田对靶施药机器人系统》
来自安徽农业大学工学院/东北农业大学工学院。借助Jetson NANO的计算能力，优化代码，进行喷头覆盖矩形区域（不定向）与杂草实际覆盖区域的并行计算，进一步降低杂草外的喷洒面积，提高作业分辨率，降低环境污染。
《对非标元器件进行自动焊接以及缺陷检测（lab505）》
来自杭州电子科技大学计算机学院。面向使用THT组装计算的PCB非标元器件，对其进行基于深度学习的PCB电路板焊点缺陷检测研究，构建一个基于深度学习的焊点检测以及缺陷分类双模型集成的框架，并通过NVIDIA Jetson 实现项目实施。
《无人驾驶自动收割机》
来自北京中科原动力科技有限公司。借助小巧且强大的NVIDIA Jetson边缘计算平台，实现无人驾驶和作物自主采收作业。智能农机通过摄像头、雷达获取周围环境信息，在Jetson Xavier 上完成AI运算和感知融合。
三等奖
《机器视觉儿童早教机器人》
来自成都理工大学。采用软硬件结合的思路，底层Jetson NANO搭载以Python语言为基础，整合多种类型的AI智能技术，实现基于人工智能视觉感应早教系统，可以进行AI智能点读、电视观看检测、坐姿检测、计算机使用联系、绘画、反应力锻炼等功能。
《基于实例分割的鱼计数估重系统》
来自华南理工大学自动化科学与工程学院。该项目使用深度学习实例分割算法作为鱼的目标检测模型，采用NVIDIA Jetson Xavier NX作为项目的计算中心，实现了在边缘端就能对鱼进行计算和估重的功能，并且提供和云端进行数据交互的功能。
《铁路客运站自动扶梯智能安全管控》
来自中国铁路南宁集团有限公司。该项目提出了一套自动扶梯智能监控系统，在现场使用摄像头采集自动扶梯周围图像，在Jetson Xavier NX边缘设备上使用机器视觉算法对图像进行检测分析，重点捕捉行人摔倒、出入口拥挤、婴儿车违规上自动扶梯等三类情况。
《基于 TAO 的便携式岩石分类检测系统的设计与实现》
来自湖北工程学院数学与统计学院。本项目利用Jetson NANO为载体，利用NVIDIA TAO工具包实现岩石分类检测系统，方便野外作业人员携带和操作，减少外设和负重，通过实现离线检测，解决环境局限性问题。
《古墓丽影——三维重建考古机器人》
来自西北大学信息科学与技术学院。使用Jetson NANO制作文保机器人，使用单目相机获取文物遗址图像数据，上传云端进行三位重建，最终实现移动端上监控文物遗址环境，检测视频监控等功能，减少文遗科考保护中的人力物力，提升考古效率。
所有参赛选手们都认为拥有小尺寸、轻量化、GPU 计算实力强的 Jetson 是他们理想的硬件平台，也是边做边学的理想工具。
首届 NVIDIA Jetson Edge AI 开发者大赛圆满落幕，NVIDIA 将继续深耕前瞻 AI 技术发展，促进创新应用的推广，为 Jetson 开发者们提供一个优秀人才交流和技术切磋的平台，形成一个开放的 Jetson 开发者社区！