Guia de Início Rápido: Seeed Studio reCamera com Ultralytics YOLO26#

A reCamera foi apresentada à comunidade de IA no YOLO Vision 2024 (YV24), o evento híbrido anual da Ultralytics. Foi concebida principalmente para aplicações de IA de ponta, oferecendo capacidades de processamento poderosas e implementação sem esforço.

Com suporte a diversas configurações de hardware e recursos de código aberto, serve como uma plataforma ideal para prototipagem e implantação de soluções de visão computacional inovadoras na borda.

Por que escolher a reCamera?#

A série reCamera é construída especificamente para aplicações de edge AI, feita sob medida para atender às necessidades de desenvolvedores e inovadores. Eis por que ela se destaca:

• Desempenho com suporte RISC-V: No seu núcleo está o processador SG200X, construído com arquitetura RISC-V, que oferece desempenho excecional para tarefas de IA na borda, mantendo a eficiência energética. Com a capacidade de executar 1 bilião de operações por segundo (1 TOPS), lida facilmente com tarefas exigentes como a deteção de objetos em tempo real.

• Tecnologias de Vídeo Otimizadas: Suporta padrões avançados de compressão de vídeo, incluindo H.264 e H.265, para reduzir requisitos de armazenamento e largura de banda sem sacrificar a qualidade. Recursos como imagem HDR, redução de ruído 3D e correção de lente garantem visuais profissionais, mesmo em ambientes desafiadores.

• Processamento Duplo Eficiente em Energia: Enquanto o SG200X lida com tarefas complexas de IA, um microcontrolador de 8 bits menor gerencia operações mais simples para economizar energia, tornando a reCamera ideal para configurações operadas por bateria ou de baixo consumo.

• Design Modular e Atualizável: A reCamera é construída com uma estrutura modular, composta por três componentes principais: a placa central, a placa do sensor e a placa base. Este design permite que desenvolvedores troquem ou atualizem componentes facilmente, garantindo flexibilidade e longevidade para projetos em evolução.

Configuração Rápida de Hardware da reCamera#

Segue a página reCamera Getting Started e seleciona o teu dispositivo (como a série reCamera 2002, Gimbal ou HQ POE) para abrir o respetivo Guia de Início Rápido para a configuração inicial do dispositivo, como ligar o dispositivo a uma rede e aceder à interface web do Node-RED para uma pré-visualização rápida dos resultados de deteção.

Inferência Usando Modelos YOLO26 Pré-instalados#

A reCamera vem pré-instalada com quatro modelos Ultralytics YOLO26 e você pode simplesmente escolher o modelo desejado dentro do painel do Node-RED.

• Deteção (YOLO26n)
• Segmentação (YOLO26n-seg)
• Classificação (YOLO26n-cls)
• Estimativa de Pose (YOLO26n-pose)

Passo 1: Se ligaste a reCamera a uma rede, introduz o endereço IP da reCamera num navegador web para abrir o painel do Node-RED. Se ligaste a reCamera a um PC via USB, podes introduzir 192.168.42.1. Aqui verás que o modelo de deteção YOLO26n é carregado por predefinição.

Passo 2: Clique no círculo de cor verde no canto inferior direito para acessar o editor de fluxo do Node-RED.

Passo 3: Clica no nó model e clica em On Device.

Passo 4: Escolhe um dos quatro modelos YOLO26n pré-instalados diferentes e clica em Done. Por exemplo, aqui selecionaremos YOLO26n Pose

Passo 5: Clica em Deploy e, quando terminar a implementação, clica em Dashboard.

Agora você poderá ver o modelo de estimativa de pose YOLO26n em ação!

Exportar para cvimodel: Convertendo seu Modelo YOLO26#

Se quiseres usar um modelo YOLO26 treinado de forma personalizada com a reCamera, segue os passos abaixo.

Aqui, primeiro converteremos um modelo PyTorch para ONNX e depois para o formato de modelo MLIR. Finalmente, o MLIR será convertido para cvimodel para executar inferência diretamente no dispositivo.

Exportar para ONNX#

Exporta um modelo Ultralytics YOLO26 para o formato de modelo ONNX.

Instalação#

Para instalar os pacotes necessários, execute:

pip install ultralytics

Para instruções detalhadas e melhores práticas relacionadas com o processo de instalação, consulta o nosso guia de instalação do Ultralytics. Ao instalar os pacotes necessários para o YOLO26, se encontrares alguma dificuldade, consulta o nosso guia de problemas comuns para obter soluções e dicas.

Uso#

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'

Para mais detalhes sobre o processo de exportação, visita a página de documentação do Ultralytics sobre exportação.

Exportar ONNX para MLIR e cvimodel#

Após obteres um modelo ONNX, consulta a página Converter e Quantizar Modelos de IA para converter o modelo ONNX para MLIR e, em seguida, para cvimodel.

Benchmarks#

Em breve.

Aplicações do Mundo Real da reCamera#

As capacidades avançadas de visão computacional e o design modular da reCamera a tornam adequada para uma ampla gama de cenários do mundo real, ajudando desenvolvedores e empresas a resolver desafios únicos com facilidade.

• Detecção de Quedas: Projetada para aplicações de segurança e saúde, a reCamera pode detectar quedas em tempo real, tornando-a ideal para cuidados com idosos, hospitais e ambientes industriais onde a resposta rápida é fundamental.

• Detecção de Equipamento de Proteção Individual (EPI): A reCamera pode ser usada para garantir a segurança no local de trabalho ao detectar a conformidade com EPIs em tempo real. Ela ajuda a identificar se os trabalhadores estão usando capacetes, luvas ou outros equipamentos de segurança, reduzindo riscos em ambientes industriais.

• Deteção de Incêndios: As capacidades de processamento em tempo real da reCamera tornam-na uma excelente escolha para a deteção de incêndios em áreas industriais e residenciais, fornecendo avisos precoces para prevenir potenciais desastres.

• Deteção de Resíduos: Também pode ser utilizada para aplicações de deteção de resíduos, tornando-se uma excelente ferramenta para monitorização ambiental e gestão de resíduos.

• Detecção de Peças Automotivas: Nas indústrias de manufatura e automotiva, ela auxilia na detecção e análise de peças automotivas para controle de qualidade, monitoramento da linha de montagem e gerenciamento de estoque.

FAQ#

Como instalo e configuro a reCamera pela primeira vez?#

Para configurar sua reCamera pela primeira vez, siga estes passos:

1. Conecte a reCamera a uma fonte de energia
2. Liga-a à tua rede utilizando a página reCamera Getting Started (seleciona o teu dispositivo para abrir o respetivo Guia de Início Rápido)
3. Acede à interface web do Node-RED introduzindo o endereço IP do dispositivo num navegador web (ou usa 192.168.42.1 se estiver ligado via USB)
4. Comece a usar os modelos YOLO26 pré-instalados imediatamente através da interface do painel

Posso usar meus modelos YOLO26 treinados de forma personalizada com a reCamera?#

Sim, você pode usar modelos YOLO26 personalizados com a reCamera. O processo envolve:

1. Exporta o teu modelo PyTorch para o formato ONNX usando model.export(format="onnx", opset=14)
2. Converter o modelo ONNX para o formato MLIR
3. Converter o MLIR para o formato cvimodel para inferência no dispositivo
4. Carregar o modelo convertido na sua reCamera

Para instruções detalhadas, consulta o guia Converter e Quantizar Modelos de IA.

O que diferencia a reCamera das câmeras IP tradicionais?#

Diferente das câmeras IP tradicionais que exigem hardware externo para processamento, a reCamera:

• Integra processamento de IA diretamente no dispositivo com seu processador RISC-V SG200X
• Oferece 1 TOPS de poder computacional para aplicações de edge AI em tempo real
• Possui um design modular que permite atualizações de componentes e personalização
• Suporta tecnologias de vídeo avançadas como compressão H.264/H.265, imagem HDR e redução de ruído 3D
• Vem pré-instalada com modelos Ultralytics YOLO26 para uso imediato

Essas características tornam a reCamera uma solução autônoma para aplicações de edge AI sem exigir hardware de processamento externo adicional.