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 thường niên của Ultralytics. Nó được thiết kế chủ yếu cho các edge AI applications, mang lại khả năng xử lý mạnh mẽ và khả năng triển khai dễ dàng.

Với hỗ trợ cho nhiều cấu hình phần cứng đa dạng và tài nguyên mã nguồn mở, nó đóng vai trò là một nền tảng lý tưởng để tạo mẫu và triển khai các solutions computer vision sáng tạo tại edge.

Tại sao nên chọn reCamera?#

Dòng sản phẩm reCamera được xây dựng chuyên biệt cho các ứng dụng AI tại biên, 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 suất được cung cấp bởi RISC-V: Cốt lõi của nó là bộ vi xử lý SG200X, được xây dựng trên kiến trúc RISC-V, mang lại hiệu suất đặc biệt cho các tác vụ edge AI trong khi vẫn duy trì hiệu quả năng lượng. Với khả năng thực hiện 1 nghìn tỷ phép tính mỗi giây (1 TOPS), nó xử lý các tác vụ đòi hỏi khắt khe như object detection thời gian thực một cách dễ dàng.

• Công nghệ Video Tối ưu hóa: Hỗ trợ các chuẩn nén video nâng cao, 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, giảm nhiễu 3D và hiệu chỉnh ống kính đảm bảo hình ảnh chuyên nghiệp, ngay cả trong những môi trường đầy 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 thao tác đơn giản hơn để tiết kiệm điện năng, giúp reCamera trở nên lý tưởng cho các thiết lập chạy bằng pin hoặc tiêu thụ điện năng thấp.

• Thiết kế 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 cơ sở. Thiết kế này cho phép các nhà phát triển dễ dàng thay thế hoặc nâng cấp các thành phần, đảm bảo sự 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 trang reCamera Getting Started và chọn thiết bị của bạn (chẳng hạn như reCamera 2002 Series, Gimbal, hoặc HQ POE) để mở Hướng dẫn Bắt đầu Nhanh (Quick Start Guide) nhằm thiết lập ban đầu cho thiết bị như kết nối thiết bị với mạng và truy cập giao diện web UI 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 ngay trong bảng điều khiển Node-RED.

• Detection (YOLO26n)
• Segmentation (YOLO26n-seg)
• Classification (YOLO26n-cls)
• Pose Estimation (YOLO26n-pose)

Bước 1: Nếu bạn đã kết nối reCamera với một 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 một 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 cây ở góc dưới bên phải để truy cập trình chỉnh sửa luồng (flow editor) Node-RED.

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

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

Bước 5: Nhấp vào Deploy và khi hoàn tất quá trình triển khai, hãy 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 bạn muốn sử dụng một custom-trained YOLO26 model với reCamera, hãy làm theo các bước dưới đây.

Ở đây, trước tiên chúng ta sẽ chuyển đổi một model PyTorch sang ONNX và sau đó chuyển đổi nó sang định dạng model MLIR. Cuối cùng, MLIR sẽ được chuyển đổi thành cvimodel để chạy suy luận trên thiết bị.

Xuất sang ONNX#

Xuất model Ultralytics YOLO26 sang ONNX model format.

Cài đặt#

Để cài đặt các gói cần thiết, hãy chạy:

pip install ultralytics

Để biết hướng dẫn chi tiết và các thực tiễn tốt nhất liên quan đến quá 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 các Vấn đề Thường gặp của chúng tôi để tìm giải pháp và mẹo.

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 quá trình xuất, hãy truy cập trang tài liệu của Ultralytics về việc xuất model.

Xuất ONNX sang MLIR và cvimodel#

Sau khi có được model ONNX, hãy tham khảo trang Convert and Quantize AI Models để chuyển đổi model ONNX sang MLIR và sau đó sang cvimodel.

Điểm chuẩn (Benchmarks)#

Sắp ra mắt.

Các Ứng dụng Thực tế của reCamera#

Khả năng thị giác máy tính nâng cao và thiết kế mô-đun của reCamera làm cho nó trở nên phù hợp với nhiều tình huống thực tế, giúp các nhà phát triển và doanh nghiệp giải quyết các thách thức đặc thù 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 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 yêu cầu phản hồi nhanh chóng 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 theo thời gian thực. Nó giúp xác định liệu người lao động có đang đeo mũ bảo hiểm, găng tay hoặc các thiết bị an toàn khác hay không, qua đó giảm thiểu rủi ro trong môi trường công nghiệp.

• Phát hiện Cháy (Fire Detection): Khả năng xử lý thời gian thực của reCamera biến nó thành một lựa chọn xuất sắc cho fire detection trong các khu vực công nghiệp và dân cư, cung cấp cảnh báo sớm để ngăn ngừa các thảm họa tiềm ẩn.

• Phát hiện Rác thải (Waste Detection): Nó cũng có thể được sử dụng cho các ứng dụng phát hiện rác thải, làm cho nó trở thành một công cụ tuyệt vời để giám sát môi trường và waste management.

• Phát hiện Phụ tùng Ô tô: Trong các ngành sản xuất và ô tô, thiết bị hỗ trợ 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#