Guia de início rápido: Seeed Studio reCamera com Ultralytics YOLO26#

A reCamera foi apresentada à comunidade de IA no YOLO Vision 2024 (YV24), evento híbrido anual da Ultralytics. Ela foi projetada principalmente para aplicações de IA de borda, oferecendo recursos de processamento avançados e implantação simples.

Com suporte a diversas configurações de hardware e recursos de código aberto, ela é uma plataforma ideal para prototipar e implantar soluções inovadoras de visão computacional na borda.

Por que escolher a reCamera?#

A série reCamera foi desenvolvida especificamente para aplicações de IA de borda, atendendo às necessidades de desenvolvedores e inovadores. Veja por que ela se destaca:

• Desempenho com RISC-V: no centro do dispositivo está o processador SG200X, baseado na arquitetura RISC-V, que oferece desempenho excepcional para tarefas de IA de borda e mantém a eficiência energética. Com capacidade para executar 1 trilhão de operações por segundo (1 TOPS), ele realiza facilmente tarefas exigentes, como detecção de objetos em tempo real.

• Tecnologias de vídeo otimizadas: oferece suporte a padrões avançados de compressão de vídeo, incluindo H.264 e H.265, para reduzir os requisitos de armazenamento e largura de banda sem comprometer a qualidade. Recursos como imagem HDR, redução de ruído 3D e correção de lente garantem imagens profissionais, mesmo em ambientes desafiadores.

• Processamento duplo com eficiência energética: enquanto o SG200X lida com tarefas complexas de IA, um microcontrolador menor de 8 bits gerencia operações mais simples para economizar energia, tornando a reCamera ideal para configurações alimentadas por bateria ou de baixo consumo.

• Design modular e atualizável: a reCamera tem uma estrutura modular composta por três componentes principais: placa principal, placa do sensor e placa-base. Esse design permite que os desenvolvedores substituam ou atualizem componentes com facilidade, garantindo flexibilidade e preparando os projetos para o futuro.

Configuração rápida do hardware da reCamera#

Siga a página Introdução à reCamera e selecione seu dispositivo (como a série reCamera 2002, Gimbal ou HQ POE) para abrir o Guia de início rápido e configurar o dispositivo pela primeira vez, por exemplo, conectando-o a uma rede e acessando a interface web do Node-RED para visualizar rapidamente os resultados da detecção.

Inferência usando modelos YOLO26 pré-instalados#

A reCamera vem com quatro modelos Ultralytics YOLO26 pré-instalados, e você pode simplesmente escolher o modelo desejado no painel do Node-RED.

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

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

Etapa 2: clique no círculo verde no canto inferior direito para acessar o editor de fluxos do Node-RED.

Etapa 3: clique no nó model e depois em On Device.

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

Etapa 5: clique em Deploy e, quando a implantação terminar, clique em Dashboard.

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

Exportar para cvimodel: convertendo seu modelo YOLO26#

Se quiser usar um modelo YOLO26 treinado sob medida com a reCamera, siga as etapas abaixo.

Primeiro, vamos converter um modelo PyTorch para ONNX e depois convertê-lo para o formato de modelo MLIR. Por fim, 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, executa:

pip install ultralytics

Para obter instruções detalhadas e boas práticas relacionadas ao processo de instalação, consulte nosso guia de instalação da Ultralytics. Se tiver dificuldades ao instalar os pacotes necessários para YOLO26, consulte nosso guia de problemas comuns para ver soluções e dicas.

Uso#

from ultralytics import YOLO

# Carrega um modelo YOLO26
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Exporta o modelo para o formato ONNX
model.export(format="onnx", opset=14)  # cria 'yolo26n.onnx'

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

Exportar ONNX para MLIR e cvimodel#

Depois de 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 reais da reCamera#

Os recursos avançados de visão computacional e o design modular da reCamera tornam-na adequada para uma ampla variedade de cenários reais, ajudando desenvolvedores e empresas a enfrentar desafios específicos com facilidade.

• Detecção de quedas: Desenvolvida para aplicações de segurança e saúde, a reCamera pode detectar quedas em tempo real, sendo ideal para cuidados a idosos, hospitais e ambientes industriais, onde uma resposta rápida é essencial.

• Detecção de equipamentos de proteção individual: A reCamera pode ser usada para garantir a segurança no local de trabalho, detectando em tempo real o uso correto de equipamentos de proteção individual. Ela ajuda a identificar se os trabalhadores estão usando capacetes, luvas ou outros equipamentos de segurança, reduzindo os riscos em ambientes industriais.

• Detecção de incêndios: Os recursos de processamento em tempo real da reCamera fazem dela uma excelente opção para a detecção de incêndios em áreas industriais e residenciais, fornecendo alertas antecipados para evitar possíveis desastres.

• Detecção de resíduos: Ela também pode ser usada em aplicações de detecção de resíduos, sendo uma excelente ferramenta para o monitoramento ambiental e a gestão de resíduos.

• Detecção de peças automotivas: Nas indústrias de manufatura e automotiva, ela ajuda a detectar e analisar peças de veículos para controle de qualidade, monitoramento da linha de montagem e gestão de inventário.

Perguntas frequentes#