Seeed StudioのreCameraにUltralytics YOLOモデルを統合する

Seeed Studioとのパートナーシップにより、新しいコンピュータービジョンのイノベーションであるreCameraの発売とともに、新年を迎えられることを嬉しく思います。reCameraは、リアルタイムのコンピュータービジョンタスク向けに設計されたオープンソースのAIカメラです。Ultralytics YOLOモデルをネイティブサポートするreCameraは、コンパクトでカスタマイズ可能なため、開発者やクリエイターがビジョンAIプロジェクトを実現しやすくなります。

reCameraは、Ultralyticsの年次ハイブリッドイベントであり、新しいイノベーションを紹介し、ビジョンAI分野のコラボレーションの場を提供するYOLO Vision 2024（YV24）で、初めてAIコミュニティに紹介されました。

イベントでは、Seeed StudioでAI Roboticsチームのリーダーを務めるElaine Wuに、reCameraの大きな可能性について示唆に富む基調講演をしていただきました。彼女は、細やかな配慮のもとに作られたデバイスだと説明し、「皆さんのために、あらゆる可能性を考えました」と語りました。

図1. Elaine WuがYV24でリモート登壇しました。

この記事では、YOLO Vision 2024におけるElaine Wuの基調講演を振り返り、Seeed StudioとUltralyticsの共同開発によるreCamera、その機能、実環境での活用例を取り上げます。

ビジョンAIにおけるSeeed Studioのイノベーション#

Elaineは講演の冒頭で、2008年からモノのインターネット（IoT）とAIハードウェアを専門としている企業、Seeed Studioを紹介しました。Seeed Studioは、小規模なプロトタイプからNVIDIA Jetsonのような高性能システムまで、開発者がアイデアを実現するためのツールを提供していると説明しました。

Seeed Studioはこれまで、AIとIoTを統合したソリューションの開発を、20万人以上の開発者に支援してきました。Elaineはまた、Seeedが半導体メーカー、ソフトウェア企業、そして幅広い開発者コミュニティと協力し、カスタマイズ可能なソリューションを開発していることを紹介しました。

図2. Elaine WuがSeeed Studioの歩みと専門性について話しました。

reCameraの紹介#

Seeed Studioを紹介した後、Elaine Wuは、Ultralyticsとの共同開発で発売されたSeeed Studioの最新製品reCameraを発表しました。YV24で正式発表されたreCameraは、YOLOをネイティブサポートする柔軟でモジュール式、かつ手頃な価格のAI搭載カメラです。Ultralyticsのライセンスにより、Seeed StudioはUltralytics YOLOモデルをreCameraに統合でき、エンドユーザー向けに準拠したオンデバイスAI機能を提供できます。幅広い用途で高まるリアルタイムコンピュータービジョンツールのニーズに応えるよう設計されています。

Elaineは、reCameraが単なるデバイスではなく、開発者、メーカー、企業がカスタマイズして構築できるプラットフォームであることを紹介しました。オープンソース化することで、Seeed Studioは、IoT、ロボティクス、産業用途など、それぞれのニーズに合わせたソリューションをAIコミュニティが開発できるよう促しています。

図3. reCameraはオープンソースの小型AIカメラです。

「reCameraは、誰もが独自のカメラを設計できる柔軟なビジョンAIプラットフォームです」とElaineは述べ、モジュール式の設計と手頃な価格によってビジョンAIを誰もが利用できるようにし、さまざまな業界でイノベーションを起こす機会を広げると紹介しました。

Seeed StudioのreCameraの主な機能#

では、reCameraが初のオープンソースのプログラマブルAIカメラであるとは、実際にはどういう意味でしょうか。reCameraは製品設計がオープンソースで、センサーボード、コアボード、ベースボードで構成されるモジュール式ハードウェアを提供し、カスタマイズできます。開発者が必要に応じて簡単に調整できる柔軟性を備えています。また、Ultralytics YOLOモデルをネイティブサポートしているため、YOLOのコンピュータービジョン機能を箱から出してすぐに利用できます。

ネイティブサポートにより、reCameraはUltralytics YOLOv8やUltralytics YOLO11などのYOLOモデルを、セットアップや互換性の問題なしに実行できるよう最適化されています。Ultralyticsのモデルはすでにプリインストールされ、デプロイ可能な状態で提供されるため、ソフトウェアの統合や追加費用など、さらなるセットアップ作業は不要です。これにより、開発者はアプリケーションの構築に専念できます。

AIoTソリューションの開発、ロボティクスへの取り組み、その他のコンピュータービジョンプロジェクトなど、reCameraはすぐに開発を始められるよう設計されています。

reCameraが従来のIPカメラと異なる点#

Elaine Wuはさらに、reCameraの技術的な強みと、従来のIP（インターネットプロトコル）カメラの制約をどのように克服するかについて詳しく説明しました。

動画の処理やAIモデルの実行にミニPCやサーバーなどの外部ハードウェアを必要とすることが多い従来のカメラとは異なり、reCameraはすべての機能を1台のコンパクトなユニットに統合しています。

このスタンドアロン設計により、導入が簡単になり、追加デバイスも不要です。また、完全にプログラム可能なため、別のホストマシンに依存せず、デバイス上でAIモデルを直接実行できます。これにより、より効率的で汎用性の高いソリューションを実現します。

AI搭載reCameraの技術的なポイント#

reCameraの中核となるのは、RISC-Vアーキテクチャを採用したSG200Xプロセッサです。このプロセッサはエッジAIアプリケーション向けに特別に設計されており、消費電力を最小限に抑えながら高い性能を発揮します。

H.264やH.265などの動画技術に対応しており、動画ファイルを圧縮してストレージや帯域幅を節約できます。HDR（ハイダイナミックレンジ）撮像、3Dノイズ低減、レンズ補正などの機能により、厳しい条件下でも映像の鮮明さと高品質を保てます。

1秒あたり1兆回の演算（1 TOPS）を実行できるプロセッサは、リアルタイムの物体検出などの高負荷なタスクに対応し、より小型の8ビットマイクロコントローラーが単純な処理を担って電力を節約します。

reCameraは、コアボード、センサーボード、ベースボードの3つの主要部品からなるモジュール式設計も特長です。開発者はコンポーネントを簡単に交換、アップグレードできます。

図4. 交換可能なボードは、コアボード、センサー、ベースの3種類です。

たとえば、より高解像度のカメラセンサーに交換したり、マイクやディスプレイなどのハードウェアを追加したりできます。ベースボードは、USBやEthernetに加え、Power over Ethernet（PoE）やRS-485などの高度なインターフェースを含む柔軟な通信オプションを提供し、さまざまなユースケースに対応できます。

reCameraのコンピュータービジョン用途#

reCameraは、さまざまな実環境の用途に対応する信頼性の高いツールです。高度なコンピュータービジョン機能と適応性を備えており、プロジェクトにAI対応ソリューションを統合したい開発者や企業に適しています。

図5. reCameraはさまざまなビジョンAI用途に使用できます。

主な用途には次のようなものがあります。

• ロボティクス：ロボットアーム、ドローン、ジンバルと統合し、ナビゲーション、物体追跡、自動化などのタスクに活用することで、よりスマートで効率的な運用を実現できます。
• 産業用途：reCameraは、生産ラインの監視、物体の仕分け、異常の検出を支援し、製造業や物流の効率向上に役立つツールです。
• スマートホーム：ビデオドアベル、スマートロック、ホームセキュリティシステムなどのデバイスに活用でき、リアルタイムの物体検出と顔認識によって、安全性と利便性を高めます。
• セキュリティ：このイノベーションは、高品質な動画ストリームと信頼性の高いAI駆動型監視によって監視システムを強化し、住宅や商業施設での利用に適しています。

reCameraは柔軟性、コンパクトなサイズ、統合のしやすさを備え、さまざまなコンピュータービジョンのニーズに応える効果的なAIソリューションの提供を支援します。

reCameraの注目のライブデモ#

Elaine Wuは、reCameraのライブデモで聴衆の注目を集め、セットアップや使用がいかに簡単かを示しました。ビジュアルプログラミングツールのNode-REDを使い、解像度の設定、YOLOモデルのアップロード、デプロイという簡単な手順を説明しました。わずかな時間でreCameraが稼働し、リアルタイム物体検出を正確に実行しました。

デモ中、reCameraは机の上にあるボトル、カップ、リモコンなどの日用品をすばやく識別しました。Elaineは、Ultralytics YOLOモデルとのネイティブ統合によって高速で信頼性の高い結果が得られるため、コーディングせずにビジョンAIを簡単に実装したい開発者にとって優れた選択肢になると説明しました。

また、Elaineは動画品質とカスタマイズに関するreCameraの柔軟性も指摘しました。このデバイスは最大2K解像度での録画と、性能をさらに向上させるセンサーのアップグレードに対応しています。

reCameraがAI開発者にもたらす新たな可能性#

YV24での講演を締めくくるにあたり、Elaine Wuは開発者コミュニティにreCameraのオープンソースプラットフォームをぜひ活用するよう呼びかけました。ハードウェア回路図とreCamera OSはすでにGitHubで公開されており、今後はアプリケーション設計も公開する予定です。

図6. この協業は開発者に新たな可能性をもたらします。

reCameraは、Ultralytics YOLOモデルをプリインストールすることでAIモデルのデプロイを簡素化する大きな一歩であり、コーディングの専門知識がなくても開発者が自由にソリューションをカスタマイズできます。reCameraが目指すのは、イノベーションとビジョンAIの新たな可能性を促す協業エコシステムの構築です。

重要なポイント#

Ultralyticsと提携してSeeed Studioが開発したreCameraは、YOLOモデルとのネイティブ統合を備えたハードウェアソリューションです。プリインストールされたモデルを本番環境に簡単にデプロイでき、さまざまなニーズに対応する4種類のバージョンを開発者に提供します。このコラボレーションは、高度なコンピュータービジョン技術をより幅広い用途で利用しやすく、適応しやすいものにするための重要な一歩です。

AIとその用途の詳細については、GitHubリポジトリをご覧いただき、コミュニティにご参加ください。自動運転におけるAIや農業などの分野におけるイノベーションを紹介するソリューションページもご覧いただけます。