快速入门指南：使用 Ultralytics YOLO26 的 Seeed Studio reCamera#

reCamera 在 YOLO Vision 2024 (YV24) 上首次面向 AI 社区亮相。这是 Ultralytics 的年度线上线下混合活动。reCamera 主要面向边缘 AI 应用设计，具备强大的处理能力，部署也十分简便。

它支持多种硬件配置并提供开源资源，是在边缘端原型开发和部署创新型计算机视觉解决方案的理想平台。

为什么选择 reCamera？#

reCamera 系列专为边缘 AI 应用打造，旨在满足开发者和创新者的需求。它有以下突出特点：

• RISC-V 驱动的性能：其核心是基于 RISC-V 架构的 SG200X 处理器，能够为边缘 AI 任务提供卓越性能，同时保持高能效。它每秒可执行 1 万亿次运算（1 TOPS），轻松应对实时目标检测等高要求任务。

• 优化的视频技术：支持 H.264 和 H.265 等先进视频压缩标准，在不牺牲画质的前提下降低存储和带宽需求。HDR 成像、3D 降噪和镜头校正等功能，即使在严苛环境下也能确保专业级画面效果。

• 高能效双处理：SG200X 负责处理复杂的 AI 任务，同时由一款更小型的 8 位微控制器处理简单操作以节省电量，因此 reCamera 非常适合电池供电或低功耗场景。

• 模块化、可升级设计：reCamera 采用模块化结构，由核心板、传感器板和底板三个主要组件组成。这种设计让开发者能够轻松更换或升级组件，为不断演进的项目提供灵活性和面向未来的扩展能力。

reCamera 快速硬件设置#

请按照 reCamera 入门指南页面操作并选择你的设备（例如 reCamera 2002 系列、Gimbal 或 HQ POE），打开相应的快速入门指南，完成设备初始设置，例如将设备连接到网络，并访问 Node-RED Web UI，以快速预览检测结果。

使用预装的 YOLO26 模型进行推理#

reCamera 预装了四个 Ultralytics YOLO26 模型，你只需在 Node-RED 控制面板中选择所需模型即可。

• 检测（YOLO26n）
• 分割（YOLO26n-seg）
• 分类（YOLO26n-cls）
• 姿态估计（YOLO26n-pose）

步骤 1：如果你已将 reCamera 连接到网络，请在 Web 浏览器中输入 reCamera 的 IP 地址，打开 Node-RED 控制面板。如果你通过 USB 将 reCamera 连接到 PC，则可以输入 192.168.42.1。在这里，你会看到默认加载的 YOLO26n 检测模型。

步骤 2：点击右下角的绿色圆圈，打开 Node-RED 流程编辑器。

步骤 3：点击 model 节点，然后点击 On Device。

步骤 4：选择四个不同的预装 YOLO26n 模型之一，然后点击 Done。例如，这里我们将选择 YOLO26n Pose

步骤 5：点击 Deploy，部署完成后再点击 Dashboard。

现在你就能看到 YOLO26n 姿态估计模型运行了！

导出为 cvimodel：转换 YOLO26 模型#

如果你想在 reCamera 上使用自定义训练的 YOLO26 模型，请按照以下步骤操作。

这里我们先将 PyTorch 模型转换为 ONNX，然后再转换为 MLIR 模型格式。最后，将 MLIR 转换为 cvimodel，以便在设备上运行推理。

导出为 ONNX#

将 Ultralytics YOLO26 模型导出为 ONNX 模型格式。

安装#

运行以下命令安装所需的软件包：

pip install ultralytics

有关安装流程的详细说明和最佳实践，请查看我们的 Ultralytics 安装指南。安装 YOLO26 所需的软件包时，如果遇到困难，请查阅我们的常见问题指南，获取解决方案和建议。

用法#

from ultralytics import YOLO

# 加载 YOLO26 模型
model = YOLO("yolo26n.pt")

# 将模型导出为 ONNX 格式
model.export(format="onnx", opset=14)  # 创建 'yolo26n.onnx'

有关导出流程的更多详情，请访问 Ultralytics 导出文档页面。

将 ONNX 导出为 MLIR 和 cvimodel#

获取 ONNX 模型后，请参阅转换和量化 AI 模型页面，将 ONNX 模型转换为 MLIR，再转换为 cvimodel。

基准测试#

即将推出。

reCamera 的实际应用#

reCamera 先进的计算机视觉能力和模块化设计使其适用于各种实际场景，帮助开发者和企业轻松应对独特挑战。

• 跌倒检测：reCamera 专为安全和医疗保健应用设计，可实时检测跌倒，因此非常适合老年护理、医院和工业环境等需要快速响应的场景。

• 个人防护装备检测：reCamera 可通过实时检测个人防护装备（PPE）的穿戴情况来保障工作场所安全。它可以识别工作人员是否佩戴头盔、手套或其他安全装备，从而降低工业环境中的风险。

• 火灾检测：reCamera 的实时处理能力使其成为工业和住宅区域火灾检测的理想选择，可提供早期预警以防止潜在灾害。

• 废弃物检测：它还可用于废弃物检测应用，是环境监测和废弃物管理的理想工具。

• 汽车零部件检测：在制造业和汽车行业，它可以帮助检测和分析汽车零部件，用于质量控制、装配线监控和库存管理。

常见问题#