Guida rapida: Seeed Studio reCamera con Ultralytics YOLO26#

reCamera è stata presentata alla community IA in occasione di YOLO Vision 2024 (YV24), l'evento annuale ibrido di Ultralytics. È progettata principalmente per le applicazioni di IA edge e offre potenti capacità di elaborazione e una distribuzione semplice.

Grazie al supporto per diverse configurazioni hardware e alle risorse open source, è una piattaforma ideale per prototipare e distribuire innovative soluzioni di visione artificiale all'edge.

Perché scegliere reCamera?#

La serie reCamera è progettata appositamente per le applicazioni di IA edge e pensata per soddisfare le esigenze di sviluppatori e innovatori. Ecco cosa la distingue:

• Prestazioni basate su RISC-V: il cuore del dispositivo è il processore SG200X, basato sull'architettura RISC-V, che offre prestazioni eccezionali per le attività di IA edge mantenendo un'elevata efficienza energetica. Con una capacità di esecuzione di 1 trilione di operazioni al secondo (1 TOPS), gestisce facilmente attività impegnative come il rilevamento degli oggetti in tempo reale.

• Tecnologie video ottimizzate: supporta standard avanzati di compressione video, tra cui H.264 e H.265, per ridurre i requisiti di archiviazione e larghezza di banda senza sacrificare la qualità. Funzionalità come l'imaging HDR, la riduzione del rumore 3D e la correzione dell'obiettivo garantiscono immagini di qualità professionale, anche in ambienti difficili.

• Doppia elaborazione efficiente dal punto di vista energetico: mentre SG200X gestisce attività IA complesse, un microcontrollore a 8 bit più piccolo si occupa delle operazioni più semplici per risparmiare energia, rendendo reCamera ideale per configurazioni alimentate a batteria o a basso consumo.

• Design modulare e aggiornabile: reCamera è costruita con una struttura modulare composta da tre elementi principali: la scheda principale, la scheda sensore e la scheda base. Questo design consente agli sviluppatori di sostituire o aggiornare facilmente i componenti, garantendo flessibilità e adeguatezza futura per progetti in continua evoluzione.

Configurazione rapida dell'hardware reCamera#

Segui la pagina Guida introduttiva a reCamera e seleziona il tuo dispositivo (ad esempio reCamera serie 2002, Gimbal o HQ POE) per aprire la relativa Guida rapida e configurarlo inizialmente, per esempio collegandolo a una rete e accedendo all'interfaccia web di Node-RED per visualizzare rapidamente i risultati del rilevamento.

Inferenza con i modelli YOLO26 preinstallati#

reCamera è preinstallata con quattro modelli Ultralytics YOLO26; ti basta scegliere il modello desiderato nella dashboard Node-RED.

• Rilevamento (YOLO26n)
• Segmentazione (YOLO26n-seg)
• Classificazione (YOLO26n-cls)
• Stima della posa (YOLO26n-pose)

Passaggio 1: se hai collegato reCamera a una rete, inserisci il suo indirizzo IP in un browser web per aprire la dashboard Node-RED. Se hai collegato reCamera a un PC tramite USB, puoi inserire 192.168.42.1. Qui vedrai che il modello di rilevamento YOLO26n è caricato per impostazione predefinita.

Passaggio 2: fai clic sul cerchio verde nell'angolo in basso a destra per accedere all'editor dei flussi di Node-RED.

Passaggio 3: fai clic sul nodo model, quindi su On Device.

Passaggio 4: scegli uno dei quattro diversi modelli YOLO26n preinstallati e fai clic su Done. Ad esempio, qui selezioneremo YOLO26n Pose.

Passaggio 5: fai clic su Deploy e, una volta completata la distribuzione, fai clic su Dashboard.

Ora potrai vedere il modello di stima della posa YOLO26n in azione!

Esportazione in cvimodel: conversione del tuo modello YOLO26#

Se vuoi usare un modello YOLO26 addestrato su dati personalizzati con reCamera, segui i passaggi riportati di seguito.

Per prima cosa, convertiremo un modello PyTorch in ONNX, quindi lo convertiremo nel formato modello MLIR. Infine, MLIR verrà convertito in cvimodel per eseguire l'inferenza sul dispositivo.

Esportazione in ONNX#

Esporta un modello Ultralytics YOLO26 nel formato ONNX.

Installazione#

Per installare i pacchetti necessari, esegui:

pip install ultralytics

Per istruzioni dettagliate e best practice sulla procedura di installazione, consulta la nostra guida all'installazione di Ultralytics. Se durante l'installazione dei pacchetti necessari per YOLO26 riscontri difficoltà, consulta la nostra guida ai problemi comuni per trovare soluzioni e suggerimenti.

Utilizzo#

from ultralytics import YOLO

# Carica un modello YOLO26
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Esporta il modello in formato ONNX
model.export(format="onnx", opset=14)  # crea 'yolo26n.onnx'

Per ulteriori dettagli sul processo di esportazione, visita la pagina della documentazione Ultralytics dedicata all'esportazione.

Esporta ONNX in MLIR e cvimodel#

Dopo aver ottenuto un modello ONNX, consulta la pagina Converti e quantizza modelli IA per convertire il modello ONNX in MLIR e poi in cvimodel.

Benchmark#

Prossimamente.

Applicazioni reali di reCamera#

Le funzionalità avanzate di visione artificiale e il design modulare di reCamera la rendono adatta a un'ampia gamma di scenari reali, aiutando sviluppatori e aziende ad affrontare con facilità sfide specifiche.

• Rilevamento delle cadute: Progettata per applicazioni di sicurezza e assistenza sanitaria, reCamera può rilevare le cadute in tempo reale, risultando ideale per l'assistenza agli anziani, gli ospedali e gli ambienti industriali, dove una risposta rapida è fondamentale.

• Rilevamento dei dispositivi di protezione individuale: reCamera può essere utilizzata per garantire la sicurezza sul lavoro rilevando in tempo reale il rispetto delle norme sui DPI. Aiuta a identificare se i lavoratori indossano caschi, guanti o altri dispositivi di sicurezza, riducendo i rischi negli ambienti industriali.

• Rilevamento degli incendi: Le capacità di elaborazione in tempo reale di reCamera la rendono un'ottima scelta per il rilevamento degli incendi in aree industriali e residenziali, fornendo avvisi tempestivi per prevenire potenziali disastri.

• Rilevamento dei rifiuti: Può essere utilizzata anche per applicazioni di rilevamento dei rifiuti, rivelandosi uno strumento eccellente per il monitoraggio ambientale e la gestione dei rifiuti.

• Rilevamento dei componenti automobilistici: Nei settori manifatturiero e automobilistico, aiuta a rilevare e analizzare i componenti delle auto per il controllo della qualità, il monitoraggio delle linee di assemblaggio e la gestione dell'inventario.

Domande frequenti#