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 tiếp và trực tuyến YOLO Vision 2024 (YV24) của Ultralytics. Thiết bị chủ yếu được thiết kế cho các ứng dụng AI biên, cung cấp 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, thiết bị là nền tảng lý tưởng để tạo nguyên mẫu và triển khai các giải pháp thị giác máy tính cải tiến ở biên.

Tại sao nên chọn reCamera?#

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

• Hiệu năng được hỗ trợ bởi RISC-V: Nền tảng của thiết bị là bộ xử lý SG200X, được xây dựng trên kiến trúc RISC-V, mang lại hiệu năng vượt trội cho các tác vụ AI biên mà vẫn duy trì hiệu quả năng lượng. Với khả năng thực hiện 1 nghìn tỷ phép tính 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 được tối ưu hóa: Hỗ trợ các chuẩn nén video tiên tiến, bao gồm H.264 và H.265, nhằm 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 đảm bảo hình ảnh chuyên nghiệp, ngay cả trong môi trường nhiều thách thức.

• 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 sẽ quản lý các tác vụ đơn giản để tiết kiệm điện, khiến reCamera trở nên lý tưởng cho các hệ thống chạy bằng pin hoặc công suất thấp.

• Thiết kế dạng module và có thể nâng cấp: reCamera được xây dựng với cấu trúc module gồm ba thành phần chính: bo mạch lõi, bo mạch cảm biến và bo mạch đế. Thiết kế này cho phép developer dễ dàng thay thế hoặc nâng cấp các thành phần, đảm bảo tính linh hoạt và khả năng thích ứng lâu dài cho các dự án đang phát triển.

Thiết lập phần cứng nhanh cho reCamera#

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

Suy luận bằng các model YOLO26 được cài đặt sẵn#

reCamera được cài đặt sẵn bốn model Ultralytics YOLO26 và bạn chỉ cần chọn model mong muốn trong dashboard 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 dashboard 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 tải theo mặc định.

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

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

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

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

Bây giờ bạn sẽ có thể thấy model ước tính tư thế YOLO26n đang hoạt động!

Xuất sang cvimodel: Chuyển đổi model YOLO26 của bạn#

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

Ở 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.

Export sang ONNX#

Xuất model Ultralytics YOLO26 sang định dạng model ONNX.

Cài đặt#

Để cài đặt các package bắt buộc, hãy chạy:

pip install ultralytics

Để xem hướng dẫn chi tiết và các best practice liên quan đến quy trình cài đặt, hãy tham khảo hướng dẫn Cài đặt Ultralytics. Nếu gặp khó khăn khi cài đặt các package cần thiết cho YOLO26, hãy xem hướng dẫn Các vấn đề Thường gặp để tìm giải pháp và mẹo xử lý.

Cách sử dụng#

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'

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

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 đổi model ONNX sang MLIR, rồi sang cvimodel.

Benchmark#

Sắp ra mắt.

Các ứng dụng reCamera trong thực tế#

Các khả năng thị giác máy tính tiên tiến và thiết kế module của reCamera khiến thiết bị phù hợp với nhiều kịch bản thực tế, giúp developer 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, rất phù hợp cho việc chăm sóc người cao tuổi, bệnh viện và môi trường công nghiệp, nơi phản hồi nhanh là yếu tố then chốt.

• Phát hiện thiết bị bảo hộ cá nhân: reCamera có thể được sử dụng để đảm bảo an toàn nơi làm việc bằng cách phát hiện việc tuân thủ quy định về PPE theo thời gian thực. Thiết bị giúp xác định liệu người lao động có đang đội mũ bảo hộ, đeo găng tay hoặc sử dụng các thiết bị an toàn khác hay không, qua đó giảm 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 xuất sắc cho phát hiện cháy tại các khu vực công nghiệp và dân cư, cung cấp 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, trở thành công cụ hiệu quả để giám sát môi trường và quản lý rác thải.

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

FAQ#