Schnellstartanleitung: Seeed Studio reCamera mit Ultralytics YOLO26#

reCamera wurde der KI-Community auf der YOLO Vision 2024 (YV24), der jährlichen hybriden Veranstaltung von Ultralytics, vorgestellt. Sie wurde hauptsächlich für Edge-KI-Anwendungen entwickelt und bietet leistungsstarke Verarbeitung sowie eine einfache Bereitstellung.

Dank der Unterstützung verschiedener Hardwarekonfigurationen und Open-Source-Ressourcen eignet sich die Plattform ideal für das Entwickeln von Prototypen und die Bereitstellung innovativer Computer-Vision-Lösungen direkt am Netzwerkrand.

Warum reCamera?#

Die reCamera-Serie wurde speziell für Edge-KI-Anwendungen entwickelt und ist auf die Bedürfnisse von Entwicklern und Innovatoren zugeschnitten. Das zeichnet sie aus:

• Leistung auf Basis von RISC-V: Das Herzstück bildet der Prozessor SG200X mit RISC-V-Architektur. Er bietet außergewöhnliche Leistung für Edge-KI-Aufgaben bei gleichzeitig hoher Energieeffizienz. Mit einer Rechenleistung von 1 Billion Operationen pro Sekunde (1 TOPS) bewältigt er anspruchsvolle Aufgaben wie Objekterkennung in Echtzeit mühelos.

• Optimierte Videotechnologien: Unterstützt fortschrittliche Videokomprimierungsstandards wie H.264 und H.265, um Speicher- und Bandbreitenbedarf ohne Qualitätsverlust zu reduzieren. Funktionen wie HDR-Bildgebung, 3D-Rauschunterdrückung und Objektivkorrektur sorgen selbst unter schwierigen Bedingungen für professionelle Bildqualität.

• Energieeffiziente Dualverarbeitung: Während der SG200X komplexe KI-Aufgaben übernimmt, kümmert sich ein kleinerer 8-Bit-Mikrocontroller um einfachere Vorgänge und spart dadurch Energie. Das macht reCamera ideal für batteriebetriebene Geräte und Setups mit geringem Stromverbrauch.

• Modulares und erweiterbares Design: reCamera hat einen modularen Aufbau und besteht aus drei Hauptkomponenten: der Hauptplatine, der Sensorplatine und der Basisplatine. Dank dieses Designs können Entwickler Komponenten einfach austauschen oder aufrüsten. Das bietet Flexibilität und macht die Plattform zukunftssicher für sich weiterentwickelnde Projekte.

Schnelle Hardwareeinrichtung von reCamera#

Rufe die Seite Erste Schritte mit reCamera auf und wähle dein Gerät aus, zum Beispiel die reCamera 2002 Series, Gimbal oder HQ POE. Öffne dann die Schnellstartanleitung, um das Gerät erstmals einzurichten – etwa mit der Verbindung zum Netzwerk und dem Zugriff auf die Node-RED-Weboberfläche, über die du Erkennungsergebnisse schnell anzeigen kannst.

Inferenz mit vorinstallierten YOLO26-Modellen#

reCamera wird mit vier vorinstallierten Ultralytics-YOLO26-Modellen ausgeliefert. Du kannst das gewünschte Modell einfach im Node-RED-Dashboard auswählen.

• Erkennung (YOLO26n)
• Segmentierung (YOLO26n-seg)
• Klassifizierung (YOLO26n-cls)
• Posenschätzung (YOLO26n-pose)

Schritt 1: Wenn du reCamera mit einem Netzwerk verbunden hast, gib die IP-Adresse von reCamera in einem Webbrowser ein, um das Node-RED-Dashboard zu öffnen. Wenn du reCamera über USB mit einem PC verbunden hast, kannst du 192.168.42.1 eingeben. Hier siehst du, dass standardmäßig das YOLO26n-Erkennungsmodell geladen ist.

Schritt 2: Klicke unten rechts auf den grünen Kreis, um den Node-RED-Flow-Editor zu öffnen.

Schritt 3: Klicke auf den Knoten model und anschließend auf On Device.

Schritt 4: Wähle eines der vier vorinstallierten YOLO26n-Modelle aus und klicke auf Done. In diesem Beispiel wählen wir YOLO26n Pose aus.

Schritt 5: Klicke auf Deploy. Sobald die Bereitstellung abgeschlossen ist, klicke auf Dashboard.

Jetzt kannst du das YOLO26n-Modell zur Posenschätzung in Aktion sehen!

Export nach cvimodel: YOLO26-Modell konvertieren#

Wenn du ein benutzerdefiniert trainiertes YOLO26-Modell mit reCamera verwenden möchtest, führe die folgenden Schritte aus.

Zunächst konvertieren wir ein PyTorch-Modell in ONNX und anschließend in das Modellformat MLIR. Abschließend wird MLIR in cvimodel konvertiert, damit die Inferenz auf dem Gerät ausgeführt werden kann.

Nach ONNX exportieren#

Exportiere ein Ultralytics-YOLO26-Modell ins ONNX-Modellformat.

Installation#

Führe zum Installieren der erforderlichen Pakete Folgendes aus:

pip install ultralytics

Ausführliche Anweisungen und bewährte Vorgehensweisen zur Installation findest du in unserer Installationsanleitung von Ultralytics. Falls bei der Installation der für YOLO26 erforderlichen Pakete Probleme auftreten, findest du Lösungen und Tipps in unserer Anleitung zu häufigen Problemen.

Verwendung#

from ultralytics import YOLO

# Ein YOLO26-Modell laden
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Exportiere das Modell in das ONNX-Format
model.export(format="onnx", opset=14)  # erstellt 'yolo26n.onnx'

Weitere Informationen zum Exportvorgang findest du auf der Ultralytics-Dokumentationsseite zum Export.

ONNX nach MLIR und cvimodel exportieren#

Nachdem du ein ONNX-Modell erhalten hast, findest du auf der Seite KI-Modelle konvertieren und quantisieren, wie du das ONNX-Modell zunächst nach MLIR und anschließend nach cvimodel konvertierst.

Benchmarks#

Demnächst verfügbar.

Praxisanwendungen der reCamera#

Die fortschrittlichen Computer-Vision-Funktionen und das modulare Design der reCamera eignen sich für eine Vielzahl von realen Anwendungsszenarien und helfen Entwicklern und Unternehmen, einzigartige Herausforderungen mühelos zu bewältigen.

• Sturzerkennung: Die reCamera wurde für Sicherheits- und Gesundheitsanwendungen entwickelt und kann Stürze in Echtzeit erkennen. Damit eignet sie sich ideal für die Pflege älterer Menschen, Krankenhäuser und industrielle Umgebungen, in denen schnelles Handeln entscheidend ist.

• Erkennung persönlicher Schutzausrüstung: Mit der reCamera lässt sich die Arbeitssicherheit gewährleisten, indem die Einhaltung der Vorschriften für persönliche Schutzausrüstung in Echtzeit überprüft wird. Sie erkennt, ob Beschäftigte Helme, Handschuhe oder andere Schutzausrüstung tragen, und verringert so die Risiken in industriellen Umgebungen.

• Branderkennung: Dank ihrer Echtzeitverarbeitung eignet sich die reCamera hervorragend zur Branderkennung in Industrie- und Wohngebieten. Sie kann frühzeitig warnen und so mögliche Katastrophen verhindern.

• Abfallerkennung: Die reCamera lässt sich auch zur Abfallerkennung einsetzen und ist damit ein hervorragendes Werkzeug für die Umweltüberwachung und Abfallwirtschaft.

• Erkennung von Fahrzeugteilen: In der Fertigungs- und Automobilindustrie unterstützt die reCamera die Erkennung und Analyse von Fahrzeugteilen für die Qualitätskontrolle, die Überwachung von Fertigungslinien und die Bestandsverwaltung.

Häufig gestellte Fragen#