Guía de inicio rápido: Seeed Studio reCamera con Ultralytics YOLO26#

reCamera se presentó para la comunidad de IA en YOLO Vision 2024 (YV24), el evento híbrido anual de Ultralytics. Está diseñado principalmente para aplicaciones de IA en el borde, ofreciendo potentes capacidades de procesamiento y un despliegue sencillo.

Con soporte para diversas configuraciones de hardware y recursos de código abierto, sirve como una plataforma ideal para la creación de prototipos y el despliegue de soluciones innovadoras de computer vision en el edge.

¿Por qué elegir reCamera?#

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

• Rendimiento impulsado por 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 borde manteniendo la eficiencia energética. Con la capacidad de ejecutar 1 billón de operaciones por segundo (1 TOPS), gestiona 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 lentes aseguran imágenes profesionales, incluso en entornos difíciles.

• Procesamiento dual eficiente energéticamente: Mientras el SG200X maneja tareas complejas de IA, un microcontrolador de 8 bits más pequeño gestiona las operaciones más simples 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 central, la placa del sensor y la placa base. Este diseño permite a los desarrolladores intercambiar o actualizar componentes fácilmente, asegurando flexibilidad y adaptabilidad para proyectos en evolución.

Configuración rápida del hardware de reCamera#

Sigue la página reCamera Getting Started y selecciona tu dispositivo (como reCamera 2002 Series, Gimbal o HQ POE) para abrir su Guía de Inicio Rápido para la incorporación inicial del dispositivo, como conectar el dispositivo a una red y acceder a la interfaz web de Node-RED para una vista previa rápida de los resultados de detección.

Inferencia utilizando modelos preinstalados de YOLO26#

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

• Detección (YOLO26n)
• Segmentación (YOLO26n-seg)
• Clasificación (YOLO26n-cls)
• 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 Node-RED. Si has conectado el reCamera a un PC mediante USB, puedes introducir 192.168.42.1. Aquí verás que el modelo de detección YOLO26n se carga por defecto.

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 haz clic en On Device.

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

Paso 5: Haz clic en Deploy y, cuando termine de desplegarse, haz clic en Dashboard.

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

Exportar 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.

Exportar a ONNX#

Exporta un modelo Ultralytics YOLO26 al formato de modelo ONNX.

Instalación#

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 encuentras alguna dificultad al instalar los paquetes necesarios para YOLO26, consulta nuestra guía de problemas comunes para ver soluciones y consejos.

Uso#

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.

Exportar ONNX a MLIR y cvimodel#

Después de obtener un modelo ONNX, consulta la página Convert and Quantize AI Models para convertir el modelo ONNX a MLIR y luego a cvimodel.

Benchmarks#

Próximamente.

Aplicaciones del mundo real de reCamera#

Las capacidades avanzadas de visión artificial y el diseño modular de reCamera la hacen adecuada para una amplia gama de escenarios del mundo real, 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 equipo de protección personal: La reCamera puede utilizarse para garantizar la seguridad en el lugar de trabajo detectando el cumplimiento del uso de EPP en tiempo real. Ayuda a identificar si los trabajadores llevan cascos, guantes u otro equipo de seguridad, reduciendo los riesgos en entornos industriales.

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

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

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

FAQ#

¿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. Conéctalo a tu red utilizando la página reCamera Getting Started (selecciona tu dispositivo para abrir su Guía de Inicio Rápido)
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 está conectado mediante USB)
4. Empieza a usar los modelos YOLO26 preinstalados inmediatamente a través de la interfaz del panel de control

¿Puedo usar mis modelos YOLO26 entrenados a medida con reCamera?#

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

1. Exporta tu modelo 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 obtener instrucciones detalladas, consulta la guía Convert and Quantize AI Models.

¿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 borde en tiempo real
• Cuenta con un diseño modular que permite actualizaciones 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 de Ultralytics YOLO26 para uso inmediato

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