Guia de início rápido: Seeed Studio reCamera com Ultralytics YOLO11

A reCamera foi apresentada à comunidade de IA em YOLO Vision 2024 (YV24), Ultralytics evento híbrido anual. Foi concebida principalmente para aplicações de IA de ponta, oferecendo poderosas capacidades de processamento e uma implementação sem esforço.

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

Porquê escolher a reCamera?

A série reCamera foi concebida especificamente para aplicações de IA de ponta, adaptada para satisfazer as necessidades dos programadores e inovadores. Eis a razão pela qual se destaca:

• Desempenho alimentado por RISC-V: No seu núcleo está o processador SG200X, construído sobre a arquitetura RISC-V, que proporciona um desempenho excecional para tarefas de IA de ponta, mantendo a eficiência energética. Com a capacidade de executar 1 trilião de operações por segundo (1 TOPS), lida facilmente com tarefas exigentes como a deteção de objectos em tempo real.

• Tecnologias de vídeo optimizadas: Suporta padrões avançados de compressão de vídeo, incluindo H.264 e H.265, para reduzir os requisitos de armazenamento e largura de banda sem sacrificar a qualidade. Caraterísticas como imagem HDR, redução de ruído 3D e correção da lente garantem imagens profissionais, mesmo em ambientes desafiantes.

• Processamento duplo eficiente em termos energéticos: Enquanto o SG200X lida com tarefas complexas de IA, um microcontrolador mais pequeno de 8 bits gere operações mais simples para conservar energia, tornando a reCamera ideal para configurações com bateria ou de baixo consumo.

• Design modular e atualizável: A reCamera é construída com uma estrutura modular, composta por três componentes principais: a placa principal, a placa do sensor e a placa de base. Este design permite aos programadores trocar ou atualizar facilmente os componentes, garantindo flexibilidade e preparação para o futuro para projectos em evolução.

Configuração rápida do hardware da reCamera

Siga o Guia de Início Rápido do reCamera para a integração inicial do dispositivo, tal como ligar o dispositivo a uma rede Wi-Fi e aceder à interface Web do Node-RED para uma pré-visualização rápida dos resultados de deteção com os modelos Ultralytics YOLO pré-instalados.

Exportar para cvimodel: Convertendo seu modelo YOLO11

Aqui vamos primeiro converter PyTorch modelo para ONNX e depois convertê-lo para MLIR formato do modelo. Finalmente MLIR será convertido para cvimodel a fim de inferir no dispositivo

Exportar para ONNX

Exportar um modelo Ultralytics YOLO11 para o formato de modelo ONNX .

Instalação

Para instalar os pacotes necessários, execute:

pip install ultralytics

Para obter instruções detalhadas e melhores práticas relacionadas com o processo de instalação, consulte o nosso guia de instalaçãoUltralytics . Ao instalar os pacotes necessários para YOLO11, se encontrar alguma dificuldade, consulte o nosso guia de Problemas comuns para obter soluções e dicas.

Utilização

from ultralytics import YOLO

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

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

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

Para mais informações sobre o processo de exportação, visite a página de documentaçãoUltralytics sobre exportação.

Exportar ONNX para MLIR e cvimodel

Depois de obter um modelo ONNX , consulte a página Converter e quantificar modelos de IA para converter o modelo ONNX em MLIR e, em seguida, em cvimodel.

Referências

Em breve.

Aplicações do reCamera no mundo real

As capacidades avançadas de visão por computador e o design modular da reCamera tornam-na adequada para uma vasta gama de cenários do mundo real, ajudando os programadores e as empresas a enfrentar facilmente desafios únicos.

• Deteção de quedas: Concebida para aplicações de segurança e cuidados de saúde, a reCamera pode detetar quedas em tempo real, o que a torna ideal para cuidados a idosos, hospitais e ambientes industriais onde a resposta rápida é fundamental.

• Deteção de equipamento de proteção individual: A reCamera pode ser utilizada para garantir a segurança no local de trabalho, detectando a conformidade do EPI em tempo real. Ajuda a identificar se os trabalhadores estão a usar capacetes, luvas ou outro equipamento de segurança, reduzindo os riscos em ambientes industriais.

• Deteção de incêndios: As capacidades de processamento em tempo real da reCamera fazem dela uma excelente escolha para a deteção de incêndios em áreas industriais e residenciais, fornecendo avisos precoces para evitar potenciais desastres.

• Deteção de resíduos: Também pode ser utilizado para aplicações de deteção de resíduos, o que o torna uma excelente ferramenta para a monitorização ambiental e a gestão de resíduos.

• Deteção de peças de automóveis: Nas indústrias transformadora e automóvel, ajuda a detetar e analisar peças de automóveis para controlo de qualidade, monitorização da linha de montagem e gestão de inventário.

📅C riado há 4 dias ✏️ Atualizado há 4 dias

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