Link to this sectionGuía de inicio rápido: Seeed Studio reCamera con Ultralytics YOLO26#

reCamera fue presentada a la comunidad de IA en YOLO Vision 2024 (YV24), el evento híbrido anual de Ultralytics. Está diseñada principalmente para aplicaciones de IA en el edge, ofreciendo capacidades de procesamiento potentes y un despliegue sencillo.

With support for diverse hardware configurations and open-source resources, it serves as an ideal platform for prototyping and deploying innovative computer vision solutions at the edge.

Link to this section¿Por qué elegir reCamera?#

La serie reCamera está diseñada específicamente para aplicaciones de IA en el edge, adaptada para satisfacer las necesidades de desarrolladores e innovadores. Aquí te explicamos por qué destaca:

• Rendimiento con RISC-V: En su núcleo se encuentra el procesador SG200X, construido sobre la arquitectura RISC-V, que ofrece un rendimiento excepcional para tareas de IA en el edge manteniendo la eficiencia energética. Con capacidad para ejecutar 1 billón de operaciones por segundo (1 TOPS), maneja tareas exigentes como la detección de objetos en tiempo real con facilidad.

• Tecnologías de vídeo optimizadas: Soporta estándares avanzados de compresión de vídeo, incluyendo H.264 y H.265, para reducir los requisitos de almacenamiento y ancho de banda sin sacrificar la calidad. Características como la imagen HDR, la reducción de ruido 3D y la corrección de lente garantizan visuales profesionales, incluso en entornos desafiantes.

• Procesamiento dual eficiente energéticamente: Mientras el SG200X maneja tareas complejas de IA, un microcontrolador de 8 bits más pequeño gestiona operaciones sencillas para ahorrar energía, haciendo que la reCamera sea ideal para configuraciones que funcionan con batería o de bajo consumo.

• Diseño modular y actualizable: La reCamera está construida con una estructura modular que consta de tres componentes principales: la placa base, la placa del sensor y la placa base principal (baseboard). Este diseño permite a los desarrolladores intercambiar o actualizar componentes fácilmente, garantizando flexibilidad y preparación para futuros proyectos.

Link to this sectionConfiguración rápida del hardware de reCamera#

Por favor, sigue la Guía de inicio rápido de reCamera para la integración inicial del dispositivo, como conectar el dispositivo a una red WiFi y acceder a la interfaz web de Node-RED para una vista previa rápida de los resultados de detección.

Link to this sectionInferencia usando modelos preinstalados de YOLO26#

reCamera viene preinstalada con cuatro modelos de Ultralytics YOLO26 y puedes elegir simplemente el modelo que desees dentro del panel de control de Node-RED.

• Detección (YOLO26n)
• Clasificación (YOLO26n-cls)
• Segmentación (YOLO26n-seg)
• Estimación de postura (YOLO26n-pose)

Paso 1: Si has conectado reCamera a una red, introduce la dirección IP de reCamera en un navegador web para abrir el panel de control de Node-RED. Si has conectado la reCamera a un PC mediante USB, puedes introducir 192.168.42.1. Aquí verás que el modelo de detección YOLO26n está cargado de forma predeterminada.

Paso 2: Haz clic en el círculo de color verde en la esquina inferior derecha para acceder al editor de flujos de Node-RED.

Paso 3: Haz clic en el nodo model y después en On Device.

Paso 4: Elige uno de los cuatro modelos YOLO26n preinstalados y haz clic en Done. Por ejemplo, aquí seleccionaremos YOLO26n Pose

Paso 5: Haz clic en Deploy y, cuando termine el despliegue, haz clic en Dashboard.

¡Ahora podrás ver el modelo de estimación de postura YOLO26n en acción!

Link to this sectionExportar a cvimodel: convirtiendo tu modelo YOLO26#

Si quieres utilizar un modelo YOLO26 entrenado a medida con reCamera, sigue los pasos a continuación.

Aquí, primero convertiremos un modelo PyTorch a ONNX y luego lo convertiremos al formato de modelo MLIR. Finalmente, MLIR se convertirá a cvimodel para ejecutar la inferencia en el dispositivo.

Link to this sectionExportar a ONNX#

Exporta un modelo Ultralytics YOLO26 al formato de modelo ONNX.

Link to this sectionInstalación#

Para instalar los paquetes necesarios, ejecuta:

pip install ultralytics

Para obtener instrucciones detalladas y mejores prácticas relacionadas con el proceso de instalación, consulta nuestra guía de instalación de Ultralytics. Si durante la instalación de los paquetes necesarios para YOLO26 encuentras alguna dificultad, consulta nuestra guía de problemas comunes para obtener soluciones y consejos.

Link to this sectionUso#

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'

Para más detalles sobre el proceso de exportación, visita la página de documentación de Ultralytics sobre exportación.

Link to this sectionExportar ONNX a MLIR y cvimodel#

Tras obtener un modelo ONNX, consulta la página Convertir y cuantificar modelos de IA para convertir el modelo ONNX a MLIR y luego a cvimodel.

Link to this sectionBenchmarks#

Próximamente.

Link to this sectionAplicaciones reales de reCamera#

Las capacidades avanzadas de visión artificial y el diseño modular de reCamera la hacen adecuada para una amplia gama de escenarios reales, ayudando a desarrolladores y empresas a abordar desafíos únicos con facilidad.

• Detección de caídas: Diseñada para aplicaciones de seguridad y salud, la reCamera puede detectar caídas en tiempo real, lo que la hace ideal para el cuidado de ancianos, hospitales y entornos industriales donde una respuesta rápida es crítica.

• Detección de equipos de protección individual (EPI): La reCamera puede utilizarse para garantizar la seguridad en el lugar de trabajo detectando el cumplimiento del uso de EPI en tiempo real. Ayuda a identificar si los trabajadores llevan cascos, guantes u otro equipo de seguridad, reduciendo riesgos en entornos industriales.

• Detección de incendios: Las capacidades de procesamiento en tiempo real de reCamera la convierten en una opción excelente para la detección de incendios en áreas industriales y residenciales, proporcionando alertas tempranas para prevenir posibles desastres.

• Detección de residuos: También puede utilizarse para aplicaciones de detección de residuos, lo que la convierte en una herramienta excelente para la monitorización medioambiental y la gestión de residuos.

• Detección de piezas de coche: En las industrias de fabricación y automoción, ayuda a detectar y analizar piezas de coche para el control de calidad, la monitorización de líneas de montaje y la gestión de inventario.

Link to this sectionPreguntas frecuentes#

Link to this section¿Cómo instalo y configuro reCamera por primera vez?#

Para configurar tu reCamera por primera vez, sigue estos pasos:

1. Conecta la reCamera a una fuente de alimentación
2. Conéctala a tu red WiFi usando la Guía de inicio rápido de reCamera
3. Accede a la interfaz web de Node-RED introduciendo la dirección IP del dispositivo en un navegador web (o usa 192.168.42.1 si estás conectado mediante USB)
4. Empieza a usar los modelos YOLO26 preinstalados inmediatamente a través de la interfaz del panel de control

Link to this section¿Puedo usar mis modelos YOLO26 entrenados a medida con reCamera?#

Sí, puedes usar modelos YOLO26 entrenados a medida con reCamera. El proceso implica:

1. Exportar tu modelo de PyTorch al formato ONNX usando model.export(format="onnx", opset=14)
2. Convertir el modelo ONNX al formato MLIR
3. Convertir el MLIR al formato cvimodel para la inferencia en el dispositivo
4. Cargar el modelo convertido en tu reCamera

Para instrucciones detalladas, consulta la guía Convertir y cuantificar modelos de IA.

Link to this section¿Qué diferencia a reCamera de las cámaras IP tradicionales?#

A diferencia de las cámaras IP tradicionales que requieren hardware externo para el procesamiento, reCamera:

• Integra el procesamiento de IA directamente en el dispositivo con su procesador RISC-V SG200X
• Ofrece 1 TOPS de potencia de computación para aplicaciones de IA en el edge en tiempo real
• Cuenta con un diseño modular que permite la actualización y personalización de componentes
• Soporta tecnologías de vídeo avanzadas como compresión H.264/H.265, imagen HDR y reducción de ruido 3D
• Viene preinstalada con modelos YOLO26 de Ultralytics para un uso inmediato

Estas características hacen de reCamera una solución independiente para aplicaciones de IA en el edge sin necesidad de hardware de procesamiento externo adicional.