دليل البدء السريع: Seeed Studio reCamera مع Ultralytics YOLO26#

قُدّمت reCamera لمجتمع الذكاء الاصطناعي في YOLO Vision 2024 (YV24)، وهو الحدث السنوي الهجين الذي تنظمه Ultralytics. وقد صُممت أساسًا لـتطبيقات الذكاء الاصطناعي الطرفية، إذ توفر قدرات معالجة قوية وسهولة في النشر.

وبفضل دعمها لتكوينات عتادية متنوعة وموارد مفتوحة المصدر، تُعد منصة مثالية لإنشاء النماذج الأولية ونشر حلول مبتكرة في مجال الرؤية الحاسوبية على الأجهزة الطرفية.

لماذا تختار reCamera؟#

صُممت سلسلة reCamera خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الطرفية، مع تهيئتها لتلبية احتياجات المطورين والمبتكرين. إليك ما يميزها:

• أداء مدعوم بمعمارية RISC-V: يعتمد الجهاز في جوهره على معالج SG200X المبني على معمارية RISC-V، ما يوفر أداءً استثنائيًا لمهام الذكاء الاصطناعي الطرفية مع الحفاظ على كفاءة الطاقة. وبقدرته على تنفيذ تريليون عملية في الثانية (1 TOPS)، يتعامل بسهولة مع المهام الصعبة مثل كشف الأجسام في الوقت الفعلي.

• تقنيات فيديو محسّنة: يدعم معايير ضغط الفيديو المتقدمة، بما فيها H.264 وH.265، لتقليل متطلبات التخزين وعرض النطاق الترددي من دون التضحية بالجودة. وتضمن ميزات مثل التصوير بتقنية HDR وتقليل الضوضاء ثلاثي الأبعاد وتصحيح العدسة مظهرًا بصريًا احترافيًا حتى في البيئات الصعبة.

• معالجة مزدوجة موفرة للطاقة: يتولى SG200X مهام الذكاء الاصطناعي المعقدة، بينما يدير متحكم دقيق أصغر بثماني بتات العمليات الأبسط لتوفير الطاقة، ما يجعل reCamera مثالية للأنظمة العاملة بالبطارية أو منخفضة الطاقة.

• تصميم معياري قابل للترقية: صُممت reCamera بهيكل معياري يتألف من ثلاثة مكونات رئيسية: اللوحة الأساسية ولوحة المستشعر واللوحة القاعدية. ويتيح هذا التصميم للمطورين استبدال المكونات أو ترقيتها بسهولة، ما يوفر المرونة ويضمن مواكبة المشاريع لتطور احتياجاتها مستقبلًا.

الإعداد السريع لعتاد reCamera#

يرجى اتباع صفحة البدء باستخدام reCamera واختيار جهازك (مثل سلسلة reCamera 2002 أو Gimbal أو HQ POE) لفتح دليل البدء السريع الخاص به وبدء الإعداد الأولي، مثل توصيل الجهاز بشبكة والوصول إلى واجهة الويب لـNode-RED لمعاينة نتائج الكشف بسرعة.

إجراء الاستدلال باستخدام نماذج YOLO26 المثبتة مسبقًا#

تأتي reCamera مزودة مسبقًا بأربعة نماذج Ultralytics YOLO26، ويمكنك اختيار النموذج الذي تريده مباشرةً من لوحة معلومات Node-RED.

• الكشف (YOLO26n)
• التقسيم (YOLO26n-seg)
• التصنيف (YOLO26n-cls)
• تقدير الوضعية (YOLO26n-pose)

الخطوة 1: إذا كنت قد وصلت reCamera بشبكة، فأدخل عنوان IP الخاص بها في متصفح ويب لفتح لوحة معلومات Node-RED. وإذا وصلت reCamera بحاسوب عبر USB، فيمكنك إدخال 192.168.42.1. سترى هنا أن نموذج الكشف YOLO26n محمّل افتراضيًا.

الخطوة 2: انقر على الدائرة الخضراء في الزاوية السفلية اليمنى للوصول إلى محرر التدفق في Node-RED.

الخطوة 3: انقر على العقدة model، ثم انقر على On Device.

الخطوة 4: اختر أحد نماذج YOLO26n الأربعة المثبتة مسبقًا، ثم انقر على Done. سنختار هنا، على سبيل المثال، YOLO26n Pose.

الخطوة 5: انقر على Deploy، وبعد اكتمال النشر، انقر على Dashboard.

يمكنك الآن مشاهدة نموذج تقدير الوضعية YOLO26n أثناء العمل!

التصدير إلى cvimodel: تحويل نموذج YOLO26#

إذا أردت استخدام نموذج YOLO26 مدرّب خصيصًا مع reCamera، فاتبع الخطوات أدناه.

سنحوّل أولًا نموذج PyTorch إلى ONNX، ثم نحوّله إلى تنسيق النموذج MLIR. وأخيرًا، سيُحوّل MLIR إلى cvimodel لإجراء الاستدلال على الجهاز.

التصدير إلى ONNX#

صدّر نموذج Ultralytics YOLO26 إلى تنسيق نموذج ONNX.

التثبيت#

لتثبيت الحزم المطلوبة، شغّل:

pip install ultralytics

للاطلاع على التعليمات التفصيلية وأفضل الممارسات المتعلقة بعملية التثبيت، راجع دليل تثبيت Ultralytics. إذا واجهت أي صعوبات أثناء تثبيت الحزم المطلوبة لـ YOLO26، فراجع دليل المشكلات الشائعة للاطلاع على الحلول والنصائح.

الاستخدام#

from ultralytics import YOLO

# ⁨تحميل نموذج YOLO26⁩
model = YOLO("yolo26n.pt")

# ⁨تصدير النموذج إلى تنسيق ONNX⁩
model.export(format="onnx", opset=14)  # ⁨ينشئ 'yolo26n.onnx'⁩

لمزيد من التفاصيل حول عملية التصدير، تفضّل بزيارة صفحة وثائق Ultralytics حول التصدير.

تصدير ONNX إلى MLIR وcvimodel#

بعد الحصول على نموذج ONNX، راجع صفحة تحويل نماذج الذكاء الاصطناعي وتكميمها لتحويل نموذج ONNX إلى MLIR، ثم إلى cvimodel.

المعايير المرجعية#

قريبًا.

التطبيقات الواقعية لـ reCamera#

تجعل إمكانات الرؤية الحاسوبية المتقدمة والتصميم المعياري في reCamera منها خيارًا مناسبًا لمجموعة واسعة من السيناريوهات الواقعية، إذ تساعد المطورين والشركات على مواجهة التحديات الفريدة بسهولة.

• اكتشاف السقوط: صُممت reCamera لتطبيقات السلامة والرعاية الصحية، ويمكنها اكتشاف حالات السقوط في الوقت الفعلي، ما يجعلها مثالية لرعاية المسنين والمستشفيات والمنشآت الصناعية التي تكون فيها الاستجابة السريعة بالغة الأهمية.

• اكتشاف معدات الوقاية الشخصية: يمكن استخدام reCamera لضمان السلامة في مكان العمل من خلال اكتشاف الالتزام بارتداء معدات الوقاية الشخصية (PPE) في الوقت الفعلي. وتساعد على تحديد ما إذا كان العمال يرتدون الخوذات أو القفازات أو غيرها من معدات السلامة، ما يقلل المخاطر في البيئات الصناعية.

• اكتشاف الحرائق: تجعل إمكانات المعالجة في الوقت الفعلي لدى reCamera منها خيارًا ممتازًا لـ اكتشاف الحرائق في المناطق الصناعية والسكنية، إذ توفر إنذارات مبكرة للوقاية من الكوارث المحتملة.

• اكتشاف النفايات: يمكن استخدامها أيضًا في تطبيقات اكتشاف النفايات، ما يجعلها أداة ممتازة للرصد البيئي وإدارة النفايات.

• اكتشاف قطع السيارات: تساعد reCamera في قطاعي التصنيع والسيارات على اكتشاف قطع السيارات وتحليلها لضبط الجودة ومراقبة خطوط التجميع وإدارة المخزون.

الأسئلة الشائعة#