Guida rapida: Seeed Studio reCamera con Ultralytics YOLO26#

reCamera è stata presentata alla community di IA durante YOLO Vision 2024 (YV24), l'evento ibrido annuale di Ultralytics. È progettata principalmente per applicazioni di IA edge, offrendo potenti capacità di elaborazione e un deployment senza sforzo.

Grazie al supporto per diverse configurazioni hardware e risorse open source, funge da piattaforma ideale per la prototipazione e il deployment di innovative soluzioni di computer vision all'edge.

Perché 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 centro vi è il processore SG200X, basato sull'architettura RISC-V, che offre prestazioni eccezionali per attività di IA edge mantenendo al contempo l'efficienza energetica. Con la capacità di eseguire 1 trilione di operazioni al secondo (1 TOPS), gestisce facilmente attività impegnative come il rilevamento di oggetti 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.

Configurazione hardware rapida di reCamera#

Segui la pagina reCamera Getting Started e seleziona il tuo dispositivo (come reCamera 2002 Series, Gimbal o HQ POE) per aprire la sua Guida introduttiva per la configurazione iniziale del dispositivo, come la connessione del dispositivo a una rete e l'accesso all'interfaccia web di Node-RED per un'anteprima rapida dei risultati di rilevamento.

Inferenza 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)
• Segmentazione (YOLO26n-seg)
• Classificazione (YOLO26n-cls)
• 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 la 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: Fai clic sul nodo model e fai clic 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, quando il deployment è completato, fai clic su Dashboard.

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

Esportazione in cvimodel: Convertire il tuo modello YOLO26#

Se vuoi usare un modello YOLO26 addestrato personalizzato 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.

Esportazione in ONNX#

Esporta un modello Ultralytics YOLO26 nel formato di modello ONNX.

Installazione#

Per installare i pacchetti richiesti, esegui:

pip install ultralytics

Per istruzioni dettagliate e migliori pratiche relative al processo di installazione, consulta la nostra Guida all'installazione di Ultralytics. Se riscontri difficoltà durante l'installazione dei pacchetti richiesti per YOLO26, consulta la nostra Guida ai problemi comuni per soluzioni e suggerimenti.

Utilizzo#

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.

Esporta 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 quindi in cvimodel.

Benchmark#

Prossimamente.

Applicazioni 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 anche essere utilizzata 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.

FAQ#