Link to this sectionHướng dẫn Bắt đầu Nhanh: Seeed Studio reCamera với Ultralytics YOLO26#

reCamera đã được giới thiệu tới cộng đồng AI tại YOLO Vision 2024 (YV24), sự kiện lai thường niên của Ultralytics. Thiết bị này được thiết kế chủ yếu cho các ứng dụng edge AI, mang lại khả năng xử lý mạnh mẽ và triển khai dễ dàng.

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.

Link to this sectionTại sao nên chọn reCamera?#

Dòng reCamera được xây dựng chuyên biệt cho các ứng dụng edge AI, được tinh chỉnh để đáp ứng nhu cầu của các nhà phát triển và những người đổi mới. Dưới đây là lý do tại sao nó nổi bật:

• Hiệu năng dựa trên RISC-V: Cốt lõi của nó là bộ xử lý SG200X, được xây dựng trên kiến trúc RISC-V, mang lại hiệu năng vượt trội cho các tác vụ edge AI mà vẫn duy trì hiệu quả năng lượng. Với khả năng thực hiện 1 nghìn tỷ phép tính mỗi giây (1 TOPS), nó xử lý dễ dàng các tác vụ đòi hỏi khắt khe 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, để giảm yêu cầu về lưu trữ và băng thông mà không làm giảm chất lượng. Các tính năng như hình ảnh HDR, khử nhiễu 3D và hiệu chỉnh ống kính đảm bảo hình ảnh chuyên nghiệp, ngay cả trong những môi trường đầy thử thách.

• 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 hoạt động đơn giản hơn để tiết kiệm điện, giúp reCamera trở nên lý tưởng cho các thiết lập chạy bằng pin hoặc tiêu thụ điện năng thấp.

• Thiết kế dạng mô-đun và có thể nâng cấp: reCamera được xây dựng với cấu trúc mô-đun, bao gồm ba thành phần chính: bo mạch lõi (core board), bo mạch cảm biến (sensor board) và bo mạch cơ sở (baseboard). Thiết kế này cho phép các nhà phát triển dễ dàng hoán đổi hoặc nâng cấp linh kiện, đảm bảo tính linh hoạt và khả năng sẵn sàng cho tương lai đối với các dự án đang phát triển.

Link to this sectionThiết lập Phần cứng Nhanh cho reCamera#

Vui lòng làm theo Hướng dẫn Bắt đầu Nhanh reCamera để làm quen ban đầu với thiết bị, chẳng hạn như kết nối thiết bị với mạng WiFi và truy cập giao diện web Node-RED để xem trước kết quả phát hiện một cách nhanh chóng.

Link to this sectionSuy luận bằng các Model YOLO26 được cài đặt sẵn#

reCamera đi kèm với bốn model Ultralytics YOLO26 được cài đặt sẵn và bạn có thể dễ dàng chọn model mong muốn trong bảng điều khiển Node-RED.

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

Bước 1: Nếu bạn 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 bạn 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 mặc định.

Bước 2: Nhấp vào hình tròn màu xanh lá cây ở góc dưới bên phải để truy cập trình chỉnh sửa luồng (flow editor) của Node-RED.

Bước 3: Nhấp vào nút model và nhấp vào On Device.

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

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

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

Link to this sectionXuất sang cvimodel: Chuyển đổi Model YOLO26 của bạn#

Nếu bạn 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 và sau đó chuyển đổi nó sang định dạng model MLIR. Cuối cùng, MLIR sẽ được chuyển đổi sang cvimodel để chạy suy luận trên thiết bị.

Link to this sectionXuất sang ONNX#

Xuất model Ultralytics YOLO26 sang định dạng model ONNX.

Link to this sectionCài đặt#

Để cài đặt các gói cần thiết, hãy chạy:

pip install ultralytics

Để có hướng dẫn chi tiết và các phương pháp hay nhất liên quan đến quy trình cài đặt, hãy xem Hướng dẫn Cài đặt Ultralytics của chúng tôi. Trong quá trình cài đặt các gói cần thiết cho YOLO26, nếu bạn gặp bất kỳ khó khăn nào, hãy tham khảo Hướng dẫn về các Vấn đề Thường gặp của chúng tôi để tìm giải pháp và mẹo.

Link to this sectionSử 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 xuất, hãy truy cập trang tài liệu Ultralytics về xuất model.

Link to this sectionXuất 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 và sau đó sang cvimodel.

Link to this sectionBenchmarks#

Sắp ra mắt.

Link to this sectionCác Ứng dụng Thực tế của reCamera#

Khả năng thị giác máy tính tiên tiến và thiết kế mô-đun của reCamera làm cho nó phù hợp với nhiều kịch bản thực tế, giúp các nhà phát triển và doanh nghiệp giải quyết các thách thức độc đáo một cách dễ dàng.

• 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 trong thời gian thực, lý tưởng cho việc chăm sóc người cao tuổi, bệnh viện và các môi trường công nghiệp nơi phản ứng nhanh là yếu tố then chốt.

• Phát hiện Thiết bị Bảo hộ Cá nhân (PPE): reCamera có thể được sử dụng để đảm bảo an toàn tại nơi làm việc bằng cách phát hiện sự tuân thủ PPE trong thời gian thực. Nó giúp xác định liệu người lao động có đang đeo mũ bảo hộ, găng tay hoặc các thiết bị an toàn khác hay không, giảm thiểu rủi ro trong môi trường công nghiệp.

• Phát hiện Hỏa hoạn: Khả năng xử lý thời gian thực của reCamera làm cho nó trở thành lựa chọn tuyệt vời để phát hiện hỏa hoạn trong các khu công nghiệp và khu dân cư, cung cấp cảnh báo sớm để ngăn chặn các thảm họa tiềm ẩn.

• Phát hiện Rác thải: Nó cũng có thể được sử dụng cho các ứng dụng phát hiện rác thải, biến nó thành một công cụ tuyệt vời để giám sát môi trường và quản lý rác thải.

• Phát hiện Phụ tùng Ô tô: Trong ngành sản xuất và ô tô, nó hỗ trợ phát hiện và phân tích các bộ phận xe hơi để kiểm soát chất lượng, giám sát dây chuyền lắp ráp và quản lý hàng tồn kho.

Link to this sectionCâu hỏi thường gặp (FAQ)#

Link to this sectionLàm thế nào để tôi cài đặt và thiết lập reCamera lần đầu tiên?#

Để thiết lập reCamera lần đầu tiên, hãy làm theo các bước sau:

1. Kết nối reCamera với nguồn điện
2. Kết nối nó với mạng WiFi của bạn bằng Hướng dẫn Bắt đầu Nhanh reCamera
3. Truy cập giao diện web Node-RED bằng cách nhập địa chỉ IP của thiết bị vào trình duyệt web (hoặc sử dụng 192.168.42.1 nếu kết nối qua USB)
4. Bắt đầu sử dụng ngay các model YOLO26 được cài đặt sẵn thông qua giao diện bảng điều khiển

Link to this sectionTôi có thể sử dụng các model YOLO26 được huấn luyện tùy chỉnh của mình với reCamera không?#

Có, bạn có thể sử dụng các model YOLO26 được huấn luyện tùy chỉnh với reCamera. Quy trình bao gồm:

1. Xuất model PyTorch của bạn sang định dạng ONNX bằng model.export(format="onnx", opset=14)
2. Chuyển đổi model ONNX sang định dạng MLIR
3. Chuyển đổi MLIR sang định dạng cvimodel để suy luận trên thiết bị
4. Tải model đã chuyển đổi vào reCamera của bạn

Để biết hướng dẫn chi tiết, hãy tham khảo hướng dẫn Chuyển đổi và Lượng tử hóa Model AI.

Link to this sectionĐiều gì làm cho reCamera khác biệt so với các camera IP truyền thống?#

Không giống như các camera IP truyền thống đòi hỏi phần cứng bên ngoài để xử lý, reCamera:

• Tích hợp xử lý AI trực tiếp trên thiết bị với bộ xử lý RISC-V SG200X
• Cung cấp sức mạnh tính toán 1 TOPS cho các ứng dụng edge AI thời gian thực
• Có thiết kế mô-đun cho phép nâng cấp và tùy chỉnh linh kiện
• Hỗ trợ các công nghệ video tiên tiến như nén H.264/H.265, hình ảnh HDR và khử nhiễu 3D
• Đi kèm với các model Ultralytics YOLO26 được cài đặt sẵn để sử dụng ngay lập tức

Những tính năng này làm cho reCamera trở thành một giải pháp độc lập cho các ứng dụng edge AI mà không yêu cầu thêm phần cứng xử lý bên ngoài.