دليل البدء السريع: Seeed Studio reCamera مع Ultralytics YOLO11

تم تقديم reCamera لمجتمع الذكاء الاصطناعي في YOLO Vision 2024 (YV24)، وهو حدث هجين سنوي لـ Ultralytics. وهي مصممة بشكل أساسي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتطورة، مما يوفر قدرات معالجة قوية ونشرًا سهلاً.

وبفضل دعم تكوينات الأجهزة المتنوعة والموارد مفتوحة المصدر، فهي بمثابة منصة مثالية لوضع نماذج أولية لحلول الرؤية الحاسوبية المبتكرة ونشرها على الحافة.

لماذا تختار ReCamera؟

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

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

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

• معالجة مزدوجة موفرة للطاقة: بينما يتعامل SG200X مع مهام الذكاء الاصطناعي المعقدة، يدير متحكم أصغر حجمًا بحجم 8 بت عمليات أبسط للحفاظ على الطاقة، مما يجعل كاميرا reCamera مثالية للإعدادات التي تعمل بالبطارية أو منخفضة الطاقة.

• تصميم معياري وقابل للترقية: صُممت كاميرا reCamera بهيكل معياري يتألف من ثلاثة مكونات رئيسية: اللوحة الأساسية ولوحة الاستشعار واللوحة الأساسية. يسمح هذا التصميم للمطوّرين بتبديل المكونات أو ترقيتها بسهولة، مما يضمن المرونة والقدرة على مواجهة المستقبل للمشاريع المتطورة.

الإعداد السريع لأجهزة كاميرا reCamera

يرجى اتباع دليل البدء السريع لكاميرا reCamera للإعداد الأولي للجهاز مثل توصيل الجهاز بشبكة WiFi والوصول إلى واجهة المستخدم Node-RED لعرض سريع لنتائج الكشف.

الاستدلال باستخدام نماذج YOLO11 المثبتة مسبقًا

تأتي reCamera مثبتة مسبقًا بأربعة نماذج Ultralytics YOLO11 ويمكنك ببساطة اختيار النموذج الذي تريده داخل لوحة معلومات Node-RED.

• الكشف (YOLO11n)
• التصنيف (YOLO11n-cls)
• التجزئة (YOLO11n-seg)
• تقدير الوضعية (YOLO11n-pose)

الخطوة 1: إذا قمت بتوصيل reCamera بشبكة، فأدخل عنوان IP الخاص بـ reCamera على متصفح الويب لفتح لوحة معلومات Node-RED. إذا قمت بتوصيل reCamera بجهاز كمبيوتر عبر USB، فيمكنك إدخال 192.168.42.1. هنا سترى أنه تم تحميل نموذج الكشف YOLO11n افتراضيًا.

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

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

الخطوة 4: اختر أحد نماذج YOLO11n الأربعة المختلفة المثبتة مسبقًا وانقر فوق Done. على سبيل المثال، سنختار هنا YOLO11n Pose

الخطوة 6: انقر فوق Deploy وعندما ينتهي النشر، انقر فوق Dashboard

الآن ستتمكن من رؤية نموذج تقدير وضعية الجسم YOLO11 قيد التنفيذ!

التصدير إلى نموذج cvimodel: تحويل النموذج YOLO11 الخاص بك

إذا كنت ترغب في استخدام نموذج YOLO11 مُدرَّب خصيصًا واستخدامه مع reCamera، فيرجى اتباع الخطوات أدناه.

هنا سنقوم أولاً بتحويل PyTorch نموذج لـ ONNX ثم تحويلها إلى MLIR تنسيق النموذج. وأخيراً MLIR سيتم تحويلها إلى cvimodel من أجل الاستدلال على الجهاز

التصدير إلى ONNX

تصدير نموذج Ultralytics YOLO11 إلى تنسيق نموذج ONNX.

التركيب

لتثبيت الحزم المطلوبة، قم بتشغيل

pip install ultralytics

للاطلاع على الإرشادات التفصيلية وأفضل الممارسات المتعلقة بعملية التثبيت، راجع دليل التثبيتUltralytics . أثناء تثبيت الحزم المطلوبة YOLO11 ، إذا واجهت أي صعوبات، راجع دليل المشكلات الشائعة للحصول على الحلول والنصائح.

الاستخدام

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model to ONNX format
model.export(format="onnx", opset=14)  # creates 'yolo11n.onnx'

# Export a YOLO11n PyTorch model to ONNX format
yolo export model=yolo11n.pt format=onnx opset=14 # creates 'yolo11n.onnx'

لمزيد من التفاصيل حول عملية التصدير، يرجى زيارة صفحة التوثيقUltralytics الخاصة بالتصدير.

التصدير ONNX إلى MLIR و cvimodel

بعد الحصول على نموذج ONNX ، ارجع إلى صفحة تحويل نماذج الذكاء الاصطناعي وتقدير كميتها لتحويل النموذج ONNX إلى نموذج MLIR ثم إلى نموذج cvimodel.

المعايير

قريباً

تطبيقات العالم الحقيقي لـ reCamera

إن إمكانات الرؤية الحاسوبية المتقدمة لـ reCamera وتصميمها المعياري يجعلها مناسبة لمجموعة واسعة من سيناريوهات العالم الحقيقي، مما يساعد المطورين والشركات على مواجهة التحديات الفريدة بسهولة.

• كشف السقوط: صُممت كاميرا reCamera لتطبيقات السلامة والرعاية الصحية، ويمكنها اكتشاف السقوط في الوقت الفعلي، مما يجعلها مثالية لرعاية المسنين والمستشفيات والأماكن الصناعية حيث تكون الاستجابة السريعة أمرًا بالغ الأهمية.

• الكشف عن معدات الحماية الشخصية: يمكن استخدام كاميرا reCamera لضمان السلامة في مكان العمل من خلال الكشف عن مدى الامتثال لمعدات الحماية الشخصية في الوقت الفعلي. فهي تساعد في تحديد ما إذا كان العمال يرتدون الخوذات أو القفازات أو غيرها من معدات السلامة، مما يقلل من المخاطر في البيئات الصناعية.

• اكتشاف الحرائق: إن إمكانات المعالجة في الوقت الفعلي لـ reCamera تجعلها خيارًا ممتازًا لاكتشاف الحرائق في المناطق الصناعية والسكنية، مما يوفر إنذارات مبكرة لمنع الكوارث المحتملة.

• الكشف عن النفايات: يمكن استخدامه أيضًا لتطبيقات الكشف عن النفايات، مما يجعله أداة ممتازة للمراقبة البيئية و إدارة النفايات.

• الكشف عن قطع غيار السيارات: في الصناعات التحويلية وصناعات السيارات، يساعد في الكشف عن قطع غيار السيارات وتحليلها لمراقبة الجودة ومراقبة خط التجميع وإدارة المخزون.

الأسئلة الشائعة

كيف يمكنني تثبيت وإعداد reCamera لأول مرة؟

لإعداد reCamera الخاص بك لأول مرة، اتبع الخطوات التالية:

1. قم بتوصيل reCamera بمصدر طاقة
2. قم بتوصيله بشبكة WiFi الخاصة بك باستخدام دليل البدء السريع لـ reCamera
3. يمكنك الوصول إلى واجهة مستخدم الويب Node-RED عن طريق إدخال عنوان IP للجهاز في متصفح الويب (أو استخدم 192.168.42.1 إذا تم الاتصال عبر USB)
4. ابدأ في استخدام نماذج YOLO11 المثبتة مسبقًا على الفور من خلال واجهة لوحة المعلومات

هل يمكنني استخدام نماذج YOLO11 المدربة المخصصة الخاصة بي مع reCamera؟

نعم، يمكنك استخدام نماذج YOLO11 المدربة خصيصًا مع reCamera. تتضمن العملية:

1. يمكنك تصدير نموذج PyTorch الخاص بك إلى تنسيق ONNX باستخدام model.export(format="onnx", opset=14)
2. تحويل نموذج ONNX إلى تنسيق MLIR
3. تحويل MLIR إلى تنسيق cvimodel للاستدلال على الجهاز
4. قم بتحميل النموذج المحول على reCamera الخاص بك

للحصول على تعليمات مفصلة، ارجع إلى دليل تحويل وتكميم نماذج الذكاء الاصطناعي.

ما الذي يميز reCamera عن كاميرات IP التقليدية؟

على عكس كاميرات IP التقليدية التي تتطلب أجهزة خارجية للمعالجة، reCamera:

• يدمج معالجة الذكاء الاصطناعي مباشرة على الجهاز مع معالج RISC-V SG200X الخاص به
• يوفر 1 TOPS من قوة الحوسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتطورة في الوقت الفعلي
• يتميز بتصميم معياري يسمح بترقية المكونات وتخصيصها.
• يدعم تقنيات الفيديو المتقدمة مثل ضغط H.264/H.265، وتصوير HDR، والحد من الضوضاء ثلاثية الأبعاد
• يأتي مُثبَّتًا مسبقًا بنماذج Ultralytics YOLO11 للاستخدام الفوري

هذه الميزات تجعل reCamera حلاً مستقلاً لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتطورة دون الحاجة إلى أجهزة معالجة خارجية إضافية.

📅 تم إنشاؤها قبل 5 أشهر ✏️ تم التحديث منذ 3 أشهر

التعليقات