Link to this sectionGuida rapida: Seeed Studio reCamera con Ultralytics YOLO26#

reCamera è stata presentata alla comunità AI durante il YOLO Vision 2024 (YV24), l'evento ibrido annuale di Ultralytics. È progettata principalmente per applicazioni di edge AI, offrendo potenti capacità di elaborazione e un'implementazione semplice.

Grazie al supporto per diverse configurazioni hardware e risorse open-source, rappresenta una piattaforma ideale per la prototipazione e il deployment di computer vision solutions innovative all'edge.

Link to this sectionPerché scegliere reCamera?#

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

• Prestazioni basate su RISC-V: Al suo interno si trova il processore SG200X, costruito sull'architettura RISC-V, che offre prestazioni eccezionali per i task di edge AI mantenendo l'efficienza energetica. Grazie alla capacità di eseguire 1 trilione di operazioni al secondo (1 TOPS), gestisce facilmente attività impegnative come l'object detection in tempo reale.

• Tecnologie video ottimizzate: Supporta standard avanzati di compressione video, inclusi 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 professionali, anche in ambienti difficili.

• Doppia elaborazione ad alta efficienza energetica: Mentre l'SG200X gestisce complesse attività di AI, un microcontrollore a 8 bit più piccolo gestisce le operazioni più semplici per risparmiare energia, rendendo reCamera ideale per 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 core, la scheda sensore e la scheda base. Questo design consente agli sviluppatori di sostituire o aggiornare facilmente i componenti, garantendo flessibilità e longevità per progetti in continua evoluzione.

Link to this sectionConfigurazione hardware rapida di reCamera#

Segui la Guida rapida di reCamera per l'onboarding iniziale del dispositivo, come la connessione alla rete WiFi e l'accesso all'interfaccia web di Node-RED per un'anteprima rapida dei risultati di rilevamento.

Link to this sectionInferenza utilizzando i modelli pre-installati YOLO26#

reCamera viene fornita con quattro modelli Ultralytics YOLO26 pre-installati e puoi semplicemente scegliere il modello desiderato all'interno della dashboard di Node-RED.

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

Passaggio 1: Se hai connesso reCamera a una rete, inserisci l'indirizzo IP di reCamera in un browser web per aprire la dashboard di Node-RED. Se hai connesso 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: Clicca sul cerchio verde nell'angolo in basso a destra per accedere all'editor di flusso di Node-RED.

Passaggio 3: Clicca sul nodo model e poi su On Device.

Passaggio 4: Scegli uno dei quattro diversi modelli YOLO26n pre-installati e clicca su Done. Ad esempio, qui selezioneremo YOLO26n Pose

Passaggio 5: Clicca su Deploy e, una volta terminata l'implementazione, clicca su Dashboard.

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

Link to this sectionEsportazione in cvimodel: Convertire il tuo modello YOLO26#

Se vuoi utilizzare un modello YOLO26 addestrato su misura con reCamera, segui i passaggi seguenti.

Qui, convertiremo prima un modello PyTorch in ONNX e poi lo convertiremo nel formato di modello MLIR. Infine, MLIR verrà convertito in cvimodel per eseguire l'inferenza sul dispositivo.

Link to this sectionEsportazione in ONNX#

Esporta un modello Ultralytics YOLO26 nel ONNX model format.

Link to this sectionInstallazione#

Per installare i pacchetti richiesti, esegui:

pip install ultralytics

Per istruzioni dettagliate e best practice relative al processo di installazione, consulta la nostra guida all'installazione di Ultralytics. Durante l'installazione dei pacchetti necessari per YOLO26, se riscontri difficoltà, consulta la nostra guida ai problemi comuni per soluzioni e suggerimenti.

Link to this sectionUtilizzo#

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'

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

Link to this sectionEsporta ONNX in MLIR e cvimodel#

Dopo aver ottenuto un modello ONNX, fai riferimento alla pagina Convert and Quantize AI Models per convertire il modello ONNX in MLIR e poi in cvimodel.

Link to this sectionBenchmark#

Prossimamente.

Link to this sectionApplicazioni reali di reCamera#

Le funzionalità avanzate di computer vision e il design modulare di reCamera la rendono adatta a una vasta gamma di scenari reali, aiutando sviluppatori e aziende ad affrontare sfide uniche con facilità.

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

• Rilevamento dispositivi di protezione individuale: reCamera può essere utilizzata per garantire la sicurezza sul posto di lavoro rilevando la conformità ai 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 incendi: Le capacità di elaborazione in tempo reale di reCamera la rendono una scelta eccellente per il rilevamento incendi in aree industriali e residenziali, fornendo avvisi precoci per prevenire potenziali disastri.

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

• Rilevamento componenti auto: Nelle industrie manifatturiere e automobilistiche, aiuta a rilevare e analizzare componenti auto per il controllo qualità, il monitoraggio della linea di assemblaggio e la gestione dell'inventario.

Link to this sectionFAQ#

Link to this sectionCome installo e configuro reCamera per la prima volta?#

Per configurare reCamera per la prima volta, segui questi passaggi:

1. Connetti reCamera a una fonte di alimentazione
2. Connettila alla tua rete WiFi usando la Guida rapida di reCamera
3. Accedi all'interfaccia web di Node-RED inserendo l'indirizzo IP del dispositivo in un browser web (o usa 192.168.42.1 se connesso tramite USB)
4. Inizia a usare i modelli YOLO26 pre-installati immediatamente tramite l'interfaccia della dashboard

Link to this sectionPosso usare i miei modelli YOLO26 addestrati su misura con reCamera?#

Sì, puoi usare modelli YOLO26 addestrati su misura con reCamera. Il processo prevede:

1. Esporta il tuo modello PyTorch nel formato ONNX usando model.export(format="onnx", opset=14)
2. Converti il modello ONNX nel formato MLIR
3. Converti l'MLIR nel formato cvimodel per l'inferenza sul dispositivo
4. Carica il modello convertito sulla tua reCamera

Per istruzioni dettagliate, fai riferimento alla guida Convert and Quantize AI Models.

Link to this sectionCosa rende reCamera diversa dalle tradizionali telecamere IP?#

A differenza delle tradizionali telecamere IP che richiedono hardware esterno per l'elaborazione, reCamera:

• Integra l'elaborazione AI direttamente sul dispositivo con il suo processore RISC-V SG200X
• Offre 1 TOPS di potenza di calcolo per applicazioni di edge AI in tempo reale
• Presenta un design modulare che consente aggiornamenti dei componenti e personalizzazione
• Supporta tecnologie video avanzate come la compressione H.264/H.265, l'imaging HDR e la riduzione del rumore 3D
• Viene fornita con modelli Ultralytics YOLO26 pre-installati per un utilizzo immediato

Queste caratteristiche rendono reCamera una soluzione autonoma per applicazioni di edge AI senza richiedere hardware di elaborazione esterno aggiuntivo.