دليل البدء السريع: Seeed Studio reCamera مع Ultralytics YOLO26#

تم تقديم reCamera لمجتمع الذكاء الاصطناعي في YOLO Vision 2024 (YV24)، وهو الحدث الهجين السنوي لـ Ultralytics. وهي مصممة أساساً لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على الحافة، حيث توفر إمكانيات معالجة قوية ونشراً سهلاً.

مع دعم تكوينات الأجهزة المتنوعة والموارد مفتوحة المصدر، تُعد منصة مثالية لبناء النماذج الأولية ونشر حلول رؤية الكمبيوتر المبتكرة على الحافة.

لماذا تختار reCamera؟#

سلسلة reCamera مصممة خصيصاً لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على الحافة، ومصممة لتلبية احتياجات المطورين والمبتكرين. إليك سبب تميزها:

• أداء مدعوم بمعمارية RISC-V: يكمن في جوهرها معالج SG200X المبني على معمارية RISC-V، والذي يوفر أداءً استثنائياً لمهام الذكاء الاصطناعي على الحافة مع الحفاظ على كفاءة استهلاك الطاقة. بفضل قدرته على تنفيذ تريليون عملية في الثانية (1 TOPS)، يتعامل بسهولة مع المهام المتطلبة مثل اكتشاف الكائنات في الوقت الفعلي.

• تقنيات فيديو محسّنة: تدعم معايير ضغط الفيديو المتقدمة، بما في ذلك H.264 و H.265، لتقليل متطلبات التخزين وعرض النطاق الترددي دون التضحية بالجودة. ميزات مثل تصوير HDR، وتقليل الضوضاء ثلاثي الأبعاد، وتصحيح العدسة تضمن الحصول على صور احترافية، حتى في البيئات الصعبة.

• معالجة ثنائية موفرة للطاقة: بينما يتعامل معالج SG200X مع مهام الذكاء الاصطناعي المعقدة، يدير متحكم دقيق أصغر بحجم 8 بت عمليات أبسط لتوفير الطاقة، مما يجعل reCamera مثالياً للإعدادات التي تعمل بالبطارية أو منخفضة الطاقة.

• تصميم معياري وقابل للترقية: تم بناء reCamera بهيكل معياري يتكون من ثلاثة مكونات رئيسية: اللوحة الأساسية، لوحة المستشعر، واللوحة القاعدية. يسمح هذا التصميم للمطورين بتبديل المكونات أو ترقيتها بسهولة، مما يضمن المرونة ومواكبة المستقبل للمشاريع المتطورة.

إعداد الأجهزة السريع لـ reCamera#

يرجى اتباع صفحة reCamera Getting Started واختيار جهازك (مثل سلسلة reCamera 2002 أو Gimbal أو HQ POE) لفتح دليل البدء السريع الخاص به للتهيئة الأولية للجهاز، مثل توصيل الجهاز بششبكة والوصول إلى واجهة الويب لـ Node-RED للمعاينة السريعة لنتائج الاكتشاف.

الاستدلال باستخدام نماذج YOLO26 المثبتة مسبقاً#

يأتي reCamera مثبتاً مسبقاً بأربعة نماذج Ultralytics YOLO26 ويمكنك ببساطة اختيار النموذج الذي تريده من داخل لوحة تحكم Node-RED.

• الاكتشاف (YOLO26n)
• التجزئة (YOLO26n-seg)
• التصنيف (YOLO26n-cls)
• تقدير الوضعيات (YOLO26n-pose)

الخطوة 1: إذا قمت بتوصيل reCamera بشبكة، أدخل عنوان IP الخاص بـ reCamera في متصفح الويب لفتح لوحة تحكم Node-RED. إذا قمت بتوصيل reCamera بجهاز حاسوب عبر USB، يمكنك إدخال 192.168.42.1. ستري هنا أن نموذج الاكتشاف YOLO26n مُحَمَّل بشكل افتراضي.

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

الخطوة 3: انقر فوق عقدة model وانقر فوق On Device.

الخطوة 4: اختر واحداً من نماذج YOLO26n الأربعة المختلفة المثبتة مسبقاً وانقر فوق Done. على سبيل المثال، سنقوم هنا بتحديد YOLO26n Pose

الخطوة 5: انقر فوق Deploy وعندما ينتهي النشر، انقر فوق Dashboard.

الآن ستتمكن من رؤية نموذج تقدير الوضع YOLO26n قيد التشغيل!

التصدير إلى cvimodel: تحويل نموذج YOLO26 الخاص بك#

إذا كنت ترغب في استخدام نموذج YOLO26 مُدرب مخصصاً مع reCamera، فاتبع الخطوات أدناه.

هنا، سنقوم أولاً بتحويل نموذج PyTorch إلى ONNX ثم تحويله إلى تنسيق نموذج MLIR. أخيراً، سيتم تحويل MLIR إلى cvimodel لتشغيل الاستدلال على الجهاز.

التصدير إلى ONNX#

قم بتصدير نموذج Ultralytics YOLO26 إلى تنسيق نموذج ONNX.

التثبيت#

لتثبيت الحزم المطلوبة، قم بتشغيل:

pip install ultralytics

للحصول على إرشادات مفصلة وأفضل الممارسات المتعلقة بعملية التثبيت، راجع دليل تثبيت Ultralytics. أثناء تثبيت الحزم المطلوبة لـ YOLO26، إذا واجهت أي صعوبات، فاستشر دليل المشكلات الشائعة للحصول على الحلول والنصائح.

الاستخدام#

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Export the model to ONNX format
model.export(format="onnx", opset=14)  # creates 'yolo26n.onnx'

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

تصدير ONNX إلى MLIR و cvimodel#

بعد الحصول على نموذج ONNX، راجع صفحة Convert and Quantize AI Models لتحويل نموذج ONNX إلى MLIR ثم إلى cvimodel.

المقارنات المعيارية#

قريباً.

تطبيقات reCamera في العالم الحقيقي#

تجعل قدرات الرؤية الحاسوبية المتقدمة والتصميم المعياري لـ reCamera مناسباً لمجموعة واسعة من سيناريوهات العالم الحقيقي، مما يساعد المطورين والشركات على معالجة التحديات الفريدة بسهولة.

• اكتشاف السقوط: تم تصميم reCamera من أجل تطبيقات السلامة والرعاية الصحية، ويمكنه اكتشاف السقوط في الوقت الفعلي، مما يجعله مثالياً لرعاية المسنين، والمستشفيات، والبيئات الصناعية حيث تكون الاستجابة السريعة أمراً بالغ الأهمية.

• اكتشاف معدات الوقاية الشخصية: يمكن استخدام reCamera لضمان سلامة مكان العمل من خلال اكتشاف الامتثال لمعدات الوقاية الشخصية (PPE) في الوقت الفعلي. يساعد ذلك في تحديد ما إذا كان العمال يرتدون الخوذات، أو القفازات، أو غيرها من معدات السلامة، مما يقلل من المخاطر في البيئات الصناعية.

• اكتشاف الحرائق: تجعل إمكانيات المعالجة في الوقت الفعلي لـ reCamera خياراً ممتازاً لـ اكتشاف الحرائق في المناطق الصناعية والسكنية، مما يوفر تحذيرات مبكرة لمنع الكوارث المحتملة.

• اكتشاف النفايات: يمكن استخدامها أيضاً لتطبيقات اكتشاف النفايات، مما يجعلها أداة ممتازة للمراقبة البيئية وإدارة النفايات.

• اكتشاف قطع غيار السيارات: في صناعات التصنيع والسيارات، يساعد في اكتشاف وتحليل قطع غيار السيارات لمراقبة الجودة، ومراقبة خط التجميع، وإدارة المخزون.

الأسئلة الشائعة#