Hướng dẫn bắt đầu nhanh: Seeed Studio reCamera với Ultralytics YOLO26#

reCamera được giới thiệu với cộng đồng AI tại sự kiện thường niên kết hợp trực tuyến và trực tiếp YOLO Vision 2024 (YV24) của Ultralytics. reCamera chủ yếu được thiết kế cho các ứng dụng AI biên, mang đến khả năng xử lý mạnh mẽ và triển khai dễ dàng.

Với khả năng hỗ trợ nhiều cấu hình phần cứng và tài nguyên mã nguồn mở, đây là nền tảng lý tưởng để tạo mẫu và triển khai các giải pháp thị giác máy tính sáng tạo ở biên.

Vì sao nên chọn reCamera?#

Dòng reCamera được thiết kế chuyên biệt cho các ứng dụng AI biên, đáp ứng nhu cầu của nhà phát triển và người đổi mới. Dưới đây là những điểm nổi bật:

• Hiệu năng với RISC-V: Bộ xử lý SG200X là thành phần cốt lõi, được xây dựng trên kiến trúc RISC-V, mang lại hiệu năng vượt trội cho các tác vụ AI biên đồng thời tiết kiệm năng lượng. Với khả năng thực hiện 1 nghìn tỷ phép toán mỗi giây (1 TOPS), thiết bị dễ dàng xử lý các tác vụ đòi hỏi cao như phát hiện đối tượng theo thời gian thực.

• Công nghệ video tối ưu: Hỗ trợ các chuẩn nén video tiên tiến, bao gồm H.264 và H.265, giúp giảm yêu cầu về dung lượng lưu trữ và băng thông mà không làm giảm chất lượng. Các tính năng như hình ảnh HDR, giảm nhiễu 3D và hiệu chỉnh ống kính bảo đảm hình ảnh chuyên nghiệp ngay cả trong môi trường khắc nghiệt.

• Xử lý kép tiết kiệm năng lượng: Trong khi SG200X xử lý các tác vụ AI phức tạp, một vi điều khiển 8-bit nhỏ hơn đảm nhiệm các thao tác đơn giản để tiết kiệm điện năng, khiến reCamera trở thành lựa chọn lý tưởng cho các hệ thống dùng pin hoặc công suất thấp.

• Thiết kế mô-đun, có thể nâng cấp: reCamera có cấu trúc mô-đun gồm ba thành phần chính: bo mạch lõi, bo mạch cảm biến và bo mạch nền. Thiết kế này cho phép nhà phát triển dễ dàng thay thế hoặc nâng cấp thành phần, bảo đảm tính linh hoạt và khả năng thích ứng với nhu cầu phát triển của dự án.

Thiết lập phần cứng reCamera nhanh chóng#

Hãy làm theo trang Bắt đầu sử dụng reCamera và chọn thiết bị của bạn (chẳng hạn như reCamera 2002 Series, Gimbal hoặc HQ POE) để mở Hướng dẫn bắt đầu nhanh, hướng dẫn các bước thiết lập ban đầu như kết nối thiết bị với mạng và truy cập giao diện web Node-RED để xem trước nhanh kết quả phát hiện.

Suy luận bằng model YOLO26 cài sẵn#

reCamera được cài sẵn bốn model Ultralytics YOLO26; bạn chỉ cần chọn model mong muốn trong bảng điều khiển Node-RED.

• Phát hiện (YOLO26n)
• Phân đoạn (YOLO26n-seg)
• Phân loại (YOLO26n-cls)
• Ước tính tư thế (YOLO26n-pose)

Bước 1: Nếu đã kết nối reCamera với mạng, hãy nhập địa chỉ IP của reCamera vào trình duyệt web để mở bảng điều khiển Node-RED. Nếu đã kết nối reCamera với PC qua USB, bạn có thể nhập 192.168.42.1. Tại đây, bạn sẽ thấy model phát hiện YOLO26n được nạp theo mặc định.

Bước 2: Nhấp vào vòng tròn màu xanh lá ở góc dưới bên phải để mở trình chỉnh sửa luồng Node-RED.

Bước 3: Nhấp vào node model, sau đó nhấp vào On Device.

Bước 4: Chọn một trong bốn model YOLO26n được cài sẵn, rồi nhấp vào Done. Ví dụ, ở đây chúng ta sẽ chọn YOLO26n Pose.

Bước 5: Nhấp vào Deploy; khi quá trình triển khai hoàn tất, hãy nhấp vào Dashboard.

Giờ đây, bạn có thể xem model ước tính tư thế YOLO26n hoạt động!

Xuất sang cvimodel: Chuyển đổi model YOLO26#

Nếu muốn sử dụng model YOLO26 được huấn luyện tùy chỉnh với reCamera, hãy làm theo các bước dưới đây.

Trước tiên, chúng ta sẽ chuyển đổi model PyTorch sang ONNX, sau đó chuyển đổi sang định dạng model MLIR. Cuối cùng, MLIR sẽ được chuyển đổi sang cvimodel để chạy suy luận trên thiết bị.

Xuất sang ONNX#

Xuất model Ultralytics YOLO26 sang định dạng model ONNX.

Cài đặt#

Để cài đặt các package cần thiết, hãy chạy:

pip install ultralytics

Để biết hướng dẫn chi tiết và các phương pháp tốt nhất về quy trình cài đặt, hãy xem hướng dẫn cài đặt Ultralytics. Nếu gặp khó khăn khi cài đặt các package cần thiết cho YOLO26, hãy tham khảo hướng dẫn khắc phục sự cố thường gặp để tìm giải pháp và mẹo hữu ích.

Cách sử dụng#

from ultralytics import YOLO

# Nạp model YOLO26
model = YOLO("yolo26n.pt")

# # Xuất model sang định dạng ONNX
model.export(format="onnx", opset=14)  # tạo 'yolo26n.onnx'

Để biết thêm chi tiết về quy trình xuất, hãy truy cập trang tài liệu Ultralytics về xuất model.

Xuất ONNX sang MLIR và cvimodel#

Sau khi có model ONNX, hãy tham khảo trang Chuyển đổi và lượng tử hóa model AI để chuyển model ONNX sang MLIR, rồi sang cvimodel.

Benchmark#

Sắp ra mắt.

Ứng dụng thực tế của reCamera#

Khả năng thị giác máy tính tiên tiến cùng thiết kế mô-đun của reCamera giúp thiết bị phù hợp với nhiều tình huống thực tế, hỗ trợ nhà phát triển và doanh nghiệp dễ dàng giải quyết các thách thức đặc thù.

• Phát hiện té ngã: Được thiết kế cho các ứng dụng an toàn và chăm sóc sức khỏe, reCamera có thể phát hiện té ngã theo thời gian thực, phù hợp với cơ sở chăm sóc người cao tuổi, bệnh viện và môi trường công nghiệp, nơi cần phản ứng nhanh.

• Phát hiện thiết bị bảo hộ cá nhân: reCamera có thể được dùng để đảm bảo an toàn tại nơi làm việc bằng cách phát hiện việc tuân thủ quy định về PPE theo thời gian thực. Thiết bị giúp xác định người lao động có đang đội mũ bảo hộ, đeo găng tay hoặc sử dụng thiết bị an toàn khác hay không, qua đó giảm thiểu rủi ro trong môi trường công nghiệp.

• Phát hiện cháy: Khả năng xử lý theo thời gian thực của reCamera khiến thiết bị trở thành lựa chọn tuyệt vời để phát hiện cháy tại các khu vực công nghiệp và dân cư, đưa ra cảnh báo sớm để ngăn ngừa thảm họa tiềm ẩn.

• Phát hiện rác thải: Thiết bị cũng có thể được sử dụng cho các ứng dụng phát hiện rác thải, là công cụ hữu ích để giám sát môi trường và quản lý chất thải.

• Phát hiện phụ tùng ô tô: Trong ngành sản xuất và công nghiệp ô tô, thiết bị hỗ trợ phát hiện và phân tích phụ tùng ô tô nhằm kiểm soát chất lượng, giám sát dây chuyền lắp ráp và quản lý hàng tồn kho.

Câu hỏi thường gặp#