Guida rapida: Seeed Studio reCamera con Ultralytics YOLO11

reCamera è stata presentata per la comunità dell'intelligenza artificiale a YOLO Vision 2024 (YV24), Ultralytics evento ibrido annuale. È stata progettata principalmente per le applicazioni di intelligenza artificiale, offrendo potenti capacità di elaborazione e un'implementazione semplice.

Grazie al supporto di diverse configurazioni hardware e di risorse open-source, è la piattaforma ideale per la prototipazione e l'implementazione di soluzioni innovative di computer vision in ambito edge.

Perché scegliere reCamera?

La serie reCamera è stata realizzata appositamente per le applicazioni AI edge, su misura per soddisfare le esigenze di sviluppatori e innovatori. Ecco perché si distingue:

• Prestazioni alimentate da RISC-V: Il processore SG200X, basato sull'architettura RISC-V, offre prestazioni eccezionali per le attività di intelligenza artificiale, mantenendo al contempo l'efficienza energetica. Con la capacità di eseguire 1.000 miliardi di operazioni al secondo (1 TOPS), gestisce facilmente compiti impegnativi come il rilevamento di oggetti in tempo reale.

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

• Doppia elaborazione ad alta efficienza energetica: Mentre l'SG200X gestisce le attività AI complesse, un microcontrollore più piccolo a 8 bit gestisce le operazioni più semplici per risparmiare energia, rendendo la reCamera ideale per le configurazioni a batteria o a basso consumo.

• Design modulare e aggiornabile: La reCamera è costruita con una struttura modulare, composta da tre componenti principali: la scheda centrale, la scheda sensore e la scheda di base. Questo design consente agli sviluppatori di scambiare o aggiornare facilmente i componenti, garantendo flessibilità e sicurezza per i progetti in evoluzione.

Configurazione rapida dell'hardware di reCamera

Seguire la Guida rapida di reCamera per l'avvio iniziale del dispositivo, come ad esempio il collegamento del dispositivo a una rete WiFi e l'accesso all'interfaccia web di Node-RED per un'anteprima rapida dei risultati del rilevamento con i modelli preinstallati Ultralytics YOLO .

Esportazione in cvimodel: Conversione del modello YOLO11

Per prima cosa convertiremo PyTorch modello a ONNX e poi convertirlo in MLIR formato del modello. Infine MLIR sarà convertito in cvimodel al fine di dedurre sul dispositivo

Esportazione in ONNX

Esporta un modello Ultralytics YOLO11 in formato ONNX .

Installazione

Per installare i pacchetti richiesti, eseguire:

pip install ultralytics

Per istruzioni dettagliate e buone pratiche relative al processo di installazione, consultare la nostra Guida all'installazione diUltralytics . Durante l'installazione dei pacchetti necessari per YOLO11, se si incontrano difficoltà, consultare la nostra guida ai problemi comuni per trovare soluzioni e suggerimenti.

Utilizzo

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model to ONNX format
model.export(format="onnx")  # creates 'yolo11n.onnx'

# Export a YOLO11n PyTorch model to ONNX format
yolo export model=yolo11n.pt format=onnx  # creates 'yolo11n.onnx'

Per maggiori dettagli sul processo di esportazione, visitare la pagina di documentazioneUltralytics sull'esportazione.

Esportazione di ONNX in MLIR e cvimodel

Dopo aver ottenuto un modello ONNX , consultare la pagina Convertire e quantizzare i modelli AI per convertire il modello ONNX in MLIR e quindi in cvimodel.

Parametri di riferimento

Prossimamente.

Applicazioni reali di reCamera

Le funzionalità avanzate di visione computerizzata 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 uniche.

• Rilevamento delle cadute: Progettata per applicazioni sanitarie e di sicurezza, la reCamera è in grado di rilevare le cadute in tempo reale, rendendola ideale per l'assistenza agli anziani, gli ospedali e gli ambienti industriali in cui la rapidità di reazione è fondamentale.

• Rilevamento dei dispositivi di protezione individuale: La reCamera può essere utilizzata per garantire la sicurezza sul posto di lavoro rilevando la conformità dei DPI in tempo reale. 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 della reCamera la rendono una scelta eccellente per il rilevamento degli incendi nelle aree industriali e residenziali, fornendo avvisi tempestivi per prevenire potenziali disastri.

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

• Rilevamento di parti di automobili: Nelle industrie manifatturiere e automobilistiche, aiuta a rilevare e analizzare le parti di automobili per il controllo della qualità, il monitoraggio della catena di montaggio e la gestione dell'inventario.

📅C reato 4 giorni fa ✏️ Aggiornato 4 giorni fa

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