Kurzanleitung: Seeed Studio reCamera mit Ultralytics YOLO26

reCamera wurde für die KI-Community auf der YOLO Vision 2024 (YV24) vorgestellt, dem jährlichen Hybrid-Event von Ultralytics. Sie wurde hauptsächlich für Edge-KI-Anwendungen entwickelt und bietet leistungsstarke Verarbeitungsfunktionen sowie eine mühelose Bereitstellung.

Mit Unterstützung für verschiedene Hardwarekonfigurationen und Open-Source-Ressourcen dient sie als ideale Plattform für das Prototyping und die Bereitstellung innovativer Computer Vision-Lösungen am Edge.

Warum reCamera wählen?

Die reCamera-Serie wurde speziell für Edge-KI-Anwendungen entwickelt und ist auf die Bedürfnisse von Entwicklern und Innovatoren zugeschnitten. Hier ist der Grund, warum sie heraussticht:

• RISC-V-gestützte Leistung: Im Kern steckt der SG200X-Prozessor, der auf der RISC-V-Architektur basiert und außergewöhnliche Leistung für Edge-KI-Aufgaben bei gleichzeitig hoher Energieeffizienz liefert. Mit der Fähigkeit, 1 Billion Operationen pro Sekunde (1 TOPS) auszuführen, bewältigt sie anspruchsvolle Aufgaben wie Objekterkennung in Echtzeit problemlos.

• Optimierte Videotechnologien: Unterstützt fortschrittliche Videokomprimierungsstandards, einschließlich H.264 und H.265, um Speicher- und Bandbreitenanforderungen zu reduzieren, ohne die Qualität zu beeinträchtigen. Funktionen wie HDR-Bildgebung, 3D-Rauschunterdrückung und Linsenkorrektur sorgen für professionelle Bilder, selbst in schwierigen Umgebungen.

• Energieeffiziente Dual-Verarbeitung: Während der SG200X komplexe KI-Aufgaben übernimmt, verwaltet ein kleinerer 8-Bit-Mikrocontroller einfachere Vorgänge, um Strom zu sparen. Das macht die reCamera ideal für batteriebetriebene oder stromsparende Setups.

• Modulares und aufrüstbares Design: Die reCamera ist modular aufgebaut und besteht aus drei Hauptkomponenten: dem Core-Board, dem Sensor-Board und dem Base-Board. Dieses Design ermöglicht es Entwicklern, Komponenten einfach auszutauschen oder aufzurüsten, was Flexibilität und Zukunftssicherheit für sich entwickelnde Projekte gewährleistet.

Schnelle Hardware-Einrichtung der reCamera

Bitte befolge die reCamera-Kurzanleitung für das erste Onboarding des Geräts, wie z. B. das Verbinden des Geräts mit einem WLAN-Netzwerk und den Zugriff auf die Node-RED-Web-Benutzeroberfläche zur schnellen Vorschau der Erkennungsergebnisse.

Inferenz mit vorinstallierten YOLO26-Modellen

Die reCamera wird mit vier vorinstallierten Ultralytics YOLO26-Modellen geliefert und du kannst einfach dein gewünschtes Modell im Node-RED-Dashboard auswählen.

• Erkennung (YOLO26n)
• Klassifizierung (YOLO26n-cls)
• Segmentierung (YOLO26n-seg)
• Pose-Schätzung (YOLO26n-pose)

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

Schritt 2: Klicke auf den grünen Kreis in der unteren rechten Ecke, um auf den Node-RED-Flow-Editor zuzugreifen.

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

Schritt 4: Wähle eines der vier verschiedenen vorinstallierten YOLO26n-Modelle aus und klicke auf Done. Wir wählen hier zum Beispiel YOLO26n Pose.

Schritt 5: Klicke auf Deploy und wenn der Bereitstellungsvorgang abgeschlossen ist, klicke auf Dashboard.

Jetzt kannst du das YOLO26n-Pose-Schätzungsmodell in Aktion sehen!

Export nach cvimodel: Konvertierung deines YOLO26-Modells

Wenn du ein benutzerdefiniertes YOLO26-Modell mit der reCamera verwenden möchtest, folge den unten aufgeführten Schritten.

Hier konvertieren wir zuerst ein PyTorch-Modell in ONNX und wandeln es dann in das MLIR-Modellformat um. Schließlich wird MLIR in cvimodel umgewandelt, um die Inferenz auf dem Gerät auszuführen.

Export nach ONNX

Exportiere ein Ultralytics YOLO26-Modell in das ONNX-Modellformat.

Installation

Um die erforderlichen Pakete zu installieren, führe Folgendes aus:

!!! Tipp "Installation"

pip install ultralytics

Für detaillierte Anleitungen und Best Practices zur Installation, schau in unserem Ultralytics-Installationsleitfaden nach. Wenn du bei der Installation der erforderlichen Pakete für YOLO26 auf Schwierigkeiten stößt, konsultiere unseren Leitfaden für allgemeine Probleme für Lösungen und Tipps.

Verwendung

from ultralytics import YOLO

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

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

Weitere Details zum Exportprozess findest du auf der Ultralytics-Dokumentationsseite zum Export.

Export von ONNX nach MLIR und cvimodel

Nachdem du ein ONNX-Modell erhalten hast, schlage auf der Seite KI-Modelle konvertieren und quantisieren nach, um das ONNX-Modell in MLIR und dann in cvimodel zu konvertieren.

Benchmarks

Demnächst verfügbar.

Anwendungen der reCamera in der Praxis

Die fortschrittlichen Computer-Vision-Fähigkeiten und das modulare Design der reCamera machen sie für eine Vielzahl von realen Szenarien geeignet und helfen Entwicklern und Unternehmen dabei, einzigartige Herausforderungen problemlos zu meistern.

• Sturzerkennung: Die reCamera wurde für Sicherheits- und Gesundheitsanwendungen entwickelt und kann Stürze in Echtzeit erkennen. Sie ist ideal für die Altenpflege, Krankenhäuser und industrielle Umgebungen geeignet, in denen eine schnelle Reaktion entscheidend ist.

• Erkennung von persönlicher Schutzausrüstung (PSA): Die reCamera kann zur Gewährleistung der Arbeitssicherheit eingesetzt werden, indem sie die Einhaltung der PSA-Vorschriften in Echtzeit erkennt. Sie hilft dabei festzustellen, ob Arbeiter Helme, Handschuhe oder andere Schutzausrüstung tragen, wodurch Risiken in industriellen Umgebungen reduziert werden.

• Feuererkennung: Die Echtzeit-Verarbeitungsfähigkeiten der reCamera machen sie zu einer ausgezeichneten Wahl für die Feuererkennung in Industrie- und Wohngebieten und bieten Frühwarnungen, um potenzielle Katastrophen zu verhindern.

• Abfallerkennung: Sie kann auch für Abfallerkennungsanwendungen genutzt werden, was sie zu einem hervorragenden Werkzeug für die Umweltüberwachung und Abfallwirtschaft macht.

• Erkennung von Autoteilen: In der Fertigungs- und Automobilindustrie hilft sie beim Erkennen und Analysieren von Autoteilen für die Qualitätskontrolle, die Überwachung von Montagelinien und das Bestandsmanagement.

FAQ

Wie installiere und konfiguriere ich die reCamera zum ersten Mal?

Um deine reCamera zum ersten Mal einzurichten, befolge diese Schritte:

1. Verbinde die reCamera mit einer Stromquelle
2. Verbinde sie mit deinem WLAN-Netzwerk mithilfe der reCamera-Kurzanleitung
3. Greife auf die Node-RED-Web-UI zu, indem du die IP-Adresse des Geräts in einem Webbrowser eingibst (oder 192.168.42.1 verwendest, wenn die Verbindung über USB erfolgt)
4. Beginne sofort mit der Nutzung der vorinstallierten YOLO26-Modelle über die Dashboard-Oberfläche

Kann ich meine selbst trainierten YOLO26-Modelle mit der reCamera verwenden?

Ja, du kannst selbst trainierte YOLO26-Modelle mit der reCamera verwenden. Der Prozess umfasst:

1. Exportiere dein PyTorch-Modell in das ONNX-Format mit model.export(format="onnx", opset=14)
2. Konvertiere das ONNX-Modell in das MLIR-Format
3. Konvertiere das MLIR in das cvimodel-Format für die Inferenz auf dem Gerät
4. Lade das konvertierte Modell auf deine reCamera

Detaillierte Anweisungen findest du in der Anleitung KI-Modelle konvertieren und quantisieren.

Was unterscheidet die reCamera von herkömmlichen IP-Kameras?

Im Gegensatz zu herkömmlichen IP-Kameras, die externe Hardware für die Verarbeitung benötigen, bietet die reCamera:

• Integration der KI-Verarbeitung direkt auf dem Gerät mit ihrem RISC-V SG200X-Prozessor
• Bietet 1 TOPS Rechenleistung für Edge-KI-Anwendungen in Echtzeit
• Verfügt über ein modulares Design, das Komponenten-Upgrades und Anpassungen ermöglicht
• Unterstützt fortschrittliche Videotechnologien wie H.264/H.265-Komprimierung, HDR-Bildgebung und 3D-Rauschunterdrückung
• Kommt mit vorinstallierten Ultralytics YOLO26-Modellen für die sofortige Nutzung

Diese Funktionen machen die reCamera zu einer eigenständigen Lösung für Edge-KI-Anwendungen, ohne dass zusätzliche externe Verarbeitungshardware erforderlich ist.