빠른 시작 가이드: Seeed Studio 재카메라 Ultralytics YOLO11

Q: What makes reCamera different from traditional IP cameras?

프로세싱을 위해 외부 하드웨어가 필요한 기존 IP 카메라와 달리 reCamera는 독립형 솔루션입니다: 이러한 기능 덕분에 reCamera는 외부 처리 하드웨어를 추가할 필요 없이 엣지 AI 애플리케이션을 위한 독립형 솔루션으로 사용할 수 있습니다.

reCamera는 YOLO 비전 2024(YV24)에서 AI 커뮤니티를 위해 소개되었습니다, Ultralytics 연례 하이브리드 이벤트에서 소개되었습니다. 주로 엣지 AI 애플리케이션을 위해 설계되었으며, 강력한 처리 기능과 간편한 배포를 제공합니다.

다양한 하드웨어 구성과 오픈 소스 리소스를 지원하여 엣지에서 혁신적인 컴퓨터 비전 솔루션을 프로토타이핑하고 배포하는 데 이상적인 플랫폼 역할을 합니다.

씨드 스튜디오 리카메라

재카메라를 선택해야 하는 이유

reCamera 시리즈는 개발자와 혁신가의 요구를 충족하도록 맞춤 제작된 엣지 AI 애플리케이션을 위해 특별히 제작되었습니다. 이 제품이 돋보이는 이유는 다음과 같습니다:

RISC-V 기반 성능: 핵심은 RISC-V 아키텍처에 기반한 SG200X 프로세서로, 에너지 효율을 유지하면서 엣지 AI 작업에 탁월한 성능을 제공합니다. 초당 1조 회 연산(1 TOPS)을 실행할 수 있어 실시간 물체 감지와 같은 까다로운 작업도 쉽게 처리할 수 있습니다.
최적화된 비디오 기술: H.264 및 H.265를 비롯한 고급 동영상 압축 표준을 지원하여 화질 저하 없이 스토리지 및 대역폭 요구 사항을 줄입니다. HDR 이미징, 3D 노이즈 감소, 렌즈 보정 등의 기능으로 까다로운 환경에서도 전문적인 영상을 보장합니다.
에너지 효율적인 듀얼 프로세싱: SG200X는 복잡한 AI 작업을 처리하는 반면, 더 작은 8비트 마이크로컨트롤러는 더 간단한 작업을 관리하여 전력을 절약하므로 배터리로 작동하거나 저전력 설정에 이상적인 카메라입니다.
모듈형 및 업그레이드 가능한 설계: 재카메라는 코어 보드, 센서 보드, 베이스 보드의 세 가지 주요 구성 요소로 구성된 모듈식 구조로 제작되었습니다. 이 설계 덕분에 개발자는 구성 요소를 쉽게 교체하거나 업그레이드할 수 있어 프로젝트의 진화를 위한 유연성과 미래 대비를 보장할 수 있습니다.

재카메라의 빠른 하드웨어 설정

WiFi 네트워크에 디바이스를 연결하는 등 디바이스의 초기 온보딩을 위해서는 reCamera 빠른 시작 가이드를 따르고, 감지 결과를 빠르게 미리 보려면 Node-RED 웹 UI에 액세스하세요.

사전 설치된 YOLO11 모델을 사용한 추론

reCamera는 4개의 Ultralytics YOLO11 모델이 사전 설치되어 제공되며, Node-RED 대시보드에서 원하는 모델을 선택하기만 하면 됩니다.

1단계: 재카메라를 네트워크에 연결한 경우, 웹 브라우저에서 재카메라의 IP 주소를 입력하여 Node-RED 대시보드를 엽니다. USB를 통해 reCamera를 PC에 연결한 경우 다음을 입력할 수 있습니다. 192.168.42.1. 여기에는 기본적으로 YOLO11n 감지 모델이 로드되어 있는 것을 볼 수 있습니다.

reCamera YOLO11n 데모

2단계: 오른쪽 아래 모서리에 있는 녹색 원을 클릭하여 Node-RED 플로우 편집기에 액세스합니다.

3단계: 클릭 model 노드를 클릭하고 On Device.

Node-RED 모델 선택

4단계: 사전 설치된 네 가지 YOLO11n 모델 중 하나를 선택한 후 다음을 클릭합니다. Done. 예를 들어, 여기서는 YOLO11n Pose

Node-RED YOLO11n-포즈 선택

6단계: 클릭 Deploy 을 클릭하고 배포가 완료되면 Dashboard

재카메라 노드-RED 배포

이제 YOLO11n 포즈 추정 모델이 실제로 작동하는 모습을 볼 수 있습니다!

reCamera YOLO11n-포즈 데모

cvimodel로 내보내기: YOLO11 모델로 변환하기

사용자 지정 훈련된 YOLO11 모델을 사용하여 reCamera와 함께 사용하려면 아래 단계를 따르세요.

먼저 다음과 같이 변환하겠습니다. PyTorch 모델을 ONNX 로 변환한 다음 MLIR 모델 형식입니다. 마지막으로 MLIR 은 다음과 같이 변환됩니다. cvimodel 디바이스 내 추론을 위해

리카메라 툴체인

내보내기 대상 ONNX

Ultralytics YOLO11 모델을 ONNX 모델 형식으로 내보냅니다.

설치

필요한 패키지를 설치하려면 실행합니다:

설치

CLI

pip install ultralytics

설치 과정과 관련된 자세한 지침과 모범 사례는 Ultralytics 설치 가이드를 참조하세요. YOLO11 에 필요한 패키지를 설치하는 동안 문제가 발생하면 일반적인 문제 가이드를 참조하여 해결 방법과 팁을 확인하세요.

사용법

PythonCLI

from ultralytics import YOLO

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

# Export the model to ONNX format
model.export(format="onnx", opset=14)  # creates 'yolo11n.onnx'

# Export a YOLO11n PyTorch model to ONNX format
yolo export model=yolo11n.pt format=onnx opset=14 # creates 'yolo11n.onnx'

내보내기 프로세스에 대한 자세한 내용은 내보내기 관련 문서 페이지(Ultralytics )를 참조하세요.

ONNX 를 MLIR 및 cvimodel로 내보내기

ONNX 모델을 얻은 후 AI 모델 변환 및 정량화 페이지를 참조하여 ONNX 모델을 MLIR로 변환한 다음 cvimodel로 변환합니다.

참고

Ultralytics 패키지에 직접 reCamera 지원을 추가하기 위해 적극적으로 작업 중이며, 곧 제공될 예정입니다. 그 동안 블로그( Ultralytics YOLO 모델과 Seeed Studio의 reCamera 통합 )에서 더 많은 인사이트를 확인하세요.

벤치마크

곧 출시됩니다.

리카메라의 실제 적용 사례

재카메라의 고급 컴퓨터 비전 기능과 모듈식 설계는 다양한 실제 시나리오에 적합하여 개발자와 기업이 고유한 문제를 쉽게 해결할 수 있도록 도와줍니다.

낙상 감지: 안전 및 의료 애플리케이션용으로 설계된 재카메라는 실시간으로 낙상을 감지할 수 있어 신속한 대응이 중요한 노인 케어, 병원 및 산업 환경에 이상적입니다.
개인 보호 장비 감지: 재카메라는 개인보호장비 준수 여부를 실시간으로 감지하여 작업장 안전을 보장하는 데 사용할 수 있습니다. 작업자가 헬멧, 장갑 또는 기타 안전 장비를 착용하고 있는지 여부를 파악하여 산업 환경의 위험을 줄일 수 있습니다.

개인 보호 장비 감지

화재 감지: 재카메라의 실시간 처리 기능은 산업 및 주거 지역의 화재 감지에 탁월한 선택이며, 잠재적인 재난을 예방하기 위한 조기 경고를 제공합니다.
폐기물 감지: 폐기물 감지 애플리케이션에도 활용할 수 있어 환경 모니터링 및 폐기물 관리에 탁월한 도구가 될 수 있습니다.
자동차 부품 감지: 제조 및 자동차 산업에서 품질 관리, 조립 라인 모니터링, 재고 관리를 위해 자동차 부품을 감지하고 분석하는 데 도움을 줍니다.

자동차 부품 감지

자주 묻는 질문

재카메라를 처음 설치하고 설정하려면 어떻게 해야 하나요?

재카메라를 처음 설정하려면 다음 단계를 따르세요:

재카메라를 전원에 연결합니다.
reCamera 빠른 시작 가이드를 사용하여 WiFi 네트워크에 연결하세요.
웹 브라우저에 디바이스의 IP 주소를 입력하여 Node-RED 웹 UI에 액세스하거나(또는 192.168.42.1 USB로 연결된 경우)
대시보드 인터페이스를 통해 사전 설치된 YOLO11 모델을 즉시 사용하세요.

맞춤형으로 훈련된 YOLO11 모델을 reCamera와 함께 사용할 수 있나요?

예, 맞춤형으로 훈련된 YOLO11 모델을 reCamera와 함께 사용할 수 있습니다. 이 과정에는 다음이 포함됩니다:

다음을 사용하여 PyTorch 모델을 ONNX 형식으로 내보내세요. model.export(format="onnx", opset=14)
ONNX 모델을 MLIR 형식으로 변환하기
온디바이스 추론을 위해 MLIR을 cvimodel 형식으로 변환하기
변환된 모델을 재카메라에 로드합니다.

자세한 지침은 AI 모델 변환 및 정량화 가이드를 참조하세요.

reCamera가 기존 IP 카메라와 다른 점은 무엇인가요?

프로세싱을 위해 외부 하드웨어가 필요한 기존 IP 카메라와 달리, reCamera는

RISC-V SG200X 프로세서를 통해 디바이스에서 직접 AI 프로세싱 통합
실시간 엣지 AI 애플리케이션을 위한 1 TOPS의 컴퓨팅 성능 제공
구성 요소 업그레이드 및 사용자 지정이 가능한 모듈식 설계가 특징입니다.
H.264/H.265 압축, HDR 이미징, 3D 노이즈 감소와 같은 고급 비디오 기술 지원
즉시 사용할 수 있도록 Ultralytics YOLO11 모델에 사전 설치되어 제공됩니다.

이러한 기능 덕분에 reCamera는 추가적인 외부 처리 하드웨어 없이도 엣지 AI 애플리케이션을 위한 독립형 솔루션으로 사용할 수 있습니다.

2개월 전 생성됨 ✏️ 업데이트됨 7일 전