دليل البدء السريع: Seeed Studio reCamera مع Ultralytics YOLO26#

تم تقديم reCamera لمجتمع الذكاء الاصطناعي خلال YOLO Vision 2024 (YV24)، وهو الحدث السنوي الهجين لـUltralytics. وقد صُممت أساسًا من أجل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الطرفي، إذ توفر قدرات معالجة قوية ونشرًا سهلًا.

وبفضل دعمها لتكوينات متنوعة للأجهزة وموارد مفتوحة المصدر، تمثل منصة مثالية لإنشاء نماذج أولية و نشر حلول مبتكرة في الرؤية الحاسوبية عند الحافة.

لماذا تختار reCamera؟#

صُممت سلسلة reCamera خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الطرفي، وهي مصممة لتلبية احتياجات المطورين والمبتكرين. إليك أسباب تميزها:

• أداء مدعوم بمعمارية RISC-V: في صميمها المعالج SG200X المبني على معمارية RISC-V، والذي يوفر أداءً استثنائيًا لمهام الذكاء الاصطناعي الطرفي مع الحفاظ على كفاءة استهلاك الطاقة. وبفضل قدرته على تنفيذ تريليون عملية في الثانية (1 TOPS)، يتعامل بسهولة مع المهام الصعبة مثل اكتشاف الأجسام في الوقت الفعلي.

• تقنيات فيديو محسّنة: تدعم معايير ضغط فيديو متقدمة، بما في ذلك H.264 وH.265، لتقليل متطلبات التخزين وعرض النطاق الترددي دون التضحية بالجودة. وتضمن ميزات مثل التصوير بتقنية HDR وتقليل الضوضاء ثلاثي الأبعاد وتصحيح العدسة صورًا احترافية حتى في البيئات الصعبة.

• معالجة مزدوجة موفرة للطاقة: بينما يتولى SG200X مهام الذكاء الاصطناعي المعقدة، تدير وحدة تحكم دقيقة أصغر بحجم 8 بت العمليات الأبسط لتوفير الطاقة، مما يجعل reCamera مثالية للأنظمة التي تعمل بالبطارية أو منخفضة استهلاك الطاقة.

• تصميم معياري قابل للترقية: صُممت reCamera بهيكل معياري يتكون من ثلاثة مكونات رئيسية: اللوحة الأساسية، ولوحة المستشعر، واللوحة القاعدية. ويتيح هذا التصميم للمطورين استبدال المكونات أو ترقيتها بسهولة، مما يضمن المرونة والاستعداد للمستقبل مع تطور المشاريع.

الإعداد السريع لأجهزة reCamera#

يرجى اتباع صفحة البدء باستخدام reCamera واختيار جهازك، مثل سلسلة reCamera 2002 أو Gimbal أو HQ POE، لفتح دليل البدء السريع الخاص به وإجراء الإعداد الأولي للجهاز، مثل توصيله بشبكة والوصول إلى واجهة الويب Node-RED لمعاينة نتائج الاكتشاف بسرعة.

الاستدلال باستخدام نماذج YOLO26 المثبتة مسبقًا#

تأتي reCamera مثبتة مسبقًا بأربعة نماذج من Ultralytics YOLO26، ويمكنك ببساطة اختيار النموذج المطلوب من لوحة معلومات Node-RED.

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

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

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

الخطوة 3: انقر فوق العقدة model ثم انقر فوق On Device.

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

الخطوة 5: انقر فوق Deploy، وبعد انتهاء النشر، انقر فوق Dashboard.

ستتمكن الآن من رؤية نموذج تقدير الوضعية YOLO26n وهو يعمل!

التصدير إلى cvimodel: تحويل نموذج YOLO26 الخاص بك#

إذا كنت تريد استخدام نموذج YOLO26 مدرّبًا خصيصًا مع reCamera، فاتبع الخطوات أدناه.

سنحوّل هنا 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

للحصول على تعليمات 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 توثيق 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 العملية لـreCamera#

تجعل قدرات الرؤية الحاسوبية المتقدمة والتصميم المعياري في reCamera مناسبة لمجموعة واسعة من السيناريوهات الواقعية، مما يساعد المطورين والشركات على معالجة التحديات الفريدة بسهولة.

• اكتشاف السقوط: صُممت reCamera لتطبيقات السلامة والرعاية الصحية، ويمكنها اكتشاف حالات السقوط في الوقت الفعلي، مما يجعلها مثالية لرعاية المسنين والمستشفيات والبيئات الصناعية التي تتطلب استجابة سريعة.

• اكتشاف معدات الحماية الشخصية: يمكن استخدام reCamera لضمان السلامة في مكان العمل من خلال اكتشاف مدى الالتزام بارتداء معدات الحماية الشخصية في الوقت الفعلي. فهي تساعد على تحديد ما إذا كان العاملون يرتدون الخوذ أو القفازات أو غيرها من معدات السلامة، مما يقلل المخاطر في البيئات الصناعية.

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

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

• اكتشاف أجزاء السيارات: في صناعات التصنيع والسيارات، تساعد على اكتشاف أجزاء السيارات وتحليلها لمراقبة الجودة، ومراقبة خطوط التجميع، وإدارة المخزون.

الأسئلة الشائعة#