Hướng 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 hybrid hàng năm của Ultralytics. Nó được thiết kế chủ yếu cho các ứng dụng edge AI, cung cấp khả năng xử lý mạnh mẽ và khả năng 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.

Tại sao nên chọn reCamera?

Dòng sản phẩm reCamera được thiết kế chuyên biệt cho các ứng dụng edge AI, đáp ứng nhu cầu của các lập trình viên và nhà 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 trong khi vẫn duy trì hiệu suất năng lượng. Với khả năng thực hiện 1 nghìn tỷ phép tính mỗi giây (1 TOPS), nó xử lý các tác vụ đòi hỏi cao như phát hiện đối tượng thời gian thực một cách dễ dàng.

• Công nghệ Video được Tối ưu hóa: Hỗ trợ các tiêu chuẩn nén video tiên tiến, bao gồm H.264 và H.265, giúp 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 khó khăn.

• Xử lý kép tiết kiệm năng lượng: Trong khi SG200X đảm nhận các tác vụ AI phức tạp, một vi điều khiển 8-bit nhỏ hơn quản lý các thao tác đơn giản hơn để tiết kiệm điện năng, khiến reCamera trở nên lý tưởng cho các thiết lập chạy bằng pin hoặc công suất 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, bo mạch cảm biến và bo mạch chủ. Thiết kế này cho phép lập trình viên dễ dàng thay thế 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.

Thiết lập phần cứng nhanh cho reCamera

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

Suy luận (Inference) sử dụng các model YOLO26 được cài đặt sẵn

reCamera được cài đặt sẵn bốn model Ultralytics YOLO26 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 trên 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 theo mặc định.

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

Bước 3: Nhấp vào node model và nhấp 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 hoàn tất triển khai, nhấp Dashboard.

Giờ đây, bạn sẽ có thể thấy model ước tính tư thế YOLO26n đang hoạt động!

Xuất ra 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 bên dưới.

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.

Xuất sang ONNX

Xuất model Ultralytics YOLO26 sang định dạng model ONNX.

Cài đặt

Để cài đặt các gói cần thiết, hãy chạy:

!!! Tip "Cài đặt"

pip install ultralytics

Để biết hướng dẫn chi tiết và các phương pháp thực hành tốt 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 gặp bất kỳ khó khăn nào, hãy tham khảo hướng dẫn về các vấn đề phổ biến để tìm giải pháp và mẹo xử lý.

Cách sử dụng

from ultralytics import YOLO

# Load the 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.

Xuất ONNX sang MLIR và cvimodel

Sau khi có được 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.

Các Benchmark

Sắp ra mắt.

Các ứng dụng thực tế của reCamera

Các khả năng computer vision tiên tiến và thiết kế mô-đun của reCamera khiến nó phù hợp với nhiều kịch bản thực tế, giúp các lập trình viên và doanh nghiệp giải quyết các thách thức đặc thù một cách dễ dàng.

• Phát hiện Ngã: Được thiết kế cho các ứng dụng an toàn và chăm sóc sức khỏe, reCamera có thể phát hiện các cú ngã theo thời gian thực, khiến nó trở nên 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: reCamera có thể được sử dụng để đảm bảo an toàn tại nơi làm việc bằng cách phát hiện sự tuân thủ PPE theo thời gian thực. Nó giúp xác định xem công nhân có đang đội mũ bảo hộ, đeo 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 khiến nó trở thành sự lựa chọn tuyệt vời cho việc phát hiện hỏa hoạn trong các khu công nghiệp và dân cư, cung cấp các cảnh báo sớm để ngăn chặn các thảm họa tiềm tàng.

• 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 cho việc giám sát môi trường và quản lý rác thải.

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

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

Làm thế nào để cài đặt và thiết lập reCamera lần đầu tiên?

Để thiết lập reCamera của bạn 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 đã cài đặt sẵn thông qua giao diện bảng điều khiển

Tôi có thể sử dụng các model YOLO26 đã huấn luyện tùy chỉnh của mình với reCamera không?

Có, bạn có thể sử dụng các model YOLO26 đã 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 lên reCamera của bạn

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

Điều gì làm cho reCamera khác biệt với các camera IP truyền thống?

Không giống như các camera IP truyền thống yêu cầu 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 1 TOPS sức mạnh tính toán 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
• Được cài đặt sẵn các model Ultralytics YOLO26 để sử dụng ngay lập tức

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