Guia de Início Rápido: Seeed Studio reCamera com Ultralytics YOLO26

A reCamera foi apresentada à comunidade de IA na YOLO Vision 2024 (YV24), o evento híbrido anual da Ultralytics. Ela foi projetada principalmente para aplicações de edge AI, oferecendo capacidades de processamento potentes e implementação fácil.

With support for diverse hardware configurations and open-source resources, it serves as an ideal platform for prototyping and deploying innovative computer vision solutions at the edge.

Por que escolher a reCamera?

A série reCamera foi criada especificamente para aplicações de edge AI, adaptada para atender às necessidades de desenvolvedores e inovadores. Eis por que ela se destaca:

• Desempenho com RISC-V: Em seu núcleo está o processador SG200X, construído com base na arquitetura RISC-V, oferecendo um desempenho excepcional para tarefas de edge AI enquanto mantém a eficiência energética. Com a capacidade de executar 1 trilhão de operações por segundo (1 TOPS), ela lida facilmente com tarefas exigentes, como a detecção 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 imagens HDR, redução de ruído 3D e correção de lente garantem visuais profissionais, mesmo em ambientes desafiadores.

• Processamento Duplo com Eficiência Energética: 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 foi construída com uma estrutura modular, composta por três componentes principais: a placa central, a placa do sensor e a placa base. Esse design permite que os desenvolvedores troquem ou atualizem componentes facilmente, garantindo flexibilidade e preparação para projetos futuros.

Configuração Rápida de Hardware da reCamera

Siga o Guia de Início Rápido da reCamera para a integração inicial do dispositivo, como conectar o dispositivo a uma rede WiFi e acessar a interface web do Node-RED para uma visualização rápida dos resultados de detecção.

Inferência Usando Modelos Ultralytics YOLO26 Pré-instalados

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

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

Passo 1: Se você conectou a reCamera a uma rede, insira o endereço IP da reCamera em um navegador web para abrir o painel do Node-RED. Se você conectou a reCamera a um PC via USB, você pode inserir 192.168.42.1. Aqui, você verá que o modelo de detecção YOLO26n é carregado por padrão.

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

Passo 3: Clique no nó model e depois em On Device.

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

Passo 5: Clique em Deploy e, quando terminar de implantar, clique em Dashboard.

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

Exportar para cvimodel: Convertendo seu modelo YOLO26

Se você deseja usar um modelo YOLO26 treinado de forma personalizada com a reCamera, siga os passos abaixo.

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

Exportar para ONNX

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

Instalação

Para instalar os pacotes necessários, execute:

!!! Dica "Instalação"

pip install ultralytics

Para instruções detalhadas e práticas recomendadas relacionadas ao processo de instalação, consulte nosso guia de instalação da Ultralytics. Ao instalar os pacotes necessários para o YOLO26, se você encontrar alguma dificuldade, consulte nosso guia de problemas comuns para obter soluções e dicas.

Utilização

from ultralytics import YOLO

# Load the 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, visite a página de documentação da Ultralytics sobre exportação.

Exportar ONNX para MLIR e cvimodel

Após obter um modelo ONNX, consulte 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 enfrentar 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 o uso de EPI em tempo real. Ela ajuda a identificar se os trabalhadores estão usando capacetes, luvas ou outros equipamentos de segurança, reduzindo riscos em ambientes industriais.

• Detecção de Incêndio: As capacidades de processamento em tempo real da reCamera a tornam uma excelente escolha para detecção de incêndio em áreas industriais e residenciais, fornecendo avisos precoces para prevenir potenciais desastres.

• Detecção de Resíduos: Ela também pode ser utilizada para aplicações de detecção de resíduos, tornando-a uma excelente ferramenta para monitoramento ambiental e gerenciamento de resíduos.

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

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. Conecte-a à sua rede WiFi usando o Guia de Início Rápido da reCamera
3. Acesse a interface web do Node-RED inserindo o endereço IP do dispositivo em um navegador web (ou use 192.168.42.1 se conectado 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 treinados de forma personalizada com a reCamera. O processo envolve:

1. Exportar seu 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, consulte o guia Converter e Quantizar Modelos de IA.

O que torna a reCamera diferente das câmeras IP tradicionais?

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

• Integra o processamento de IA diretamente no dispositivo com seu processador RISC-V SG200X
• Oferece 1 TOPS de poder de computação para aplicações de edge AI em tempo real
• Possui um design modular permitindo atualizações de componentes e personalização
• Suporta tecnologias de vídeo avançadas como compressão H.264/H.265, imagens 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.