在 Seeed Studio 的 reCamera 上集成 Ultralytics YOLO 模型
探索 Ultralytics 与 Seeed Studio 如何在 YOLO Vision 2024 上达成合作并发布 reCamera,集成 YOLO 模型以实现创新的视觉 AI 应用。

我们很高兴能以与 Seeed Studio 的合作开启新的一年,这次合作推出了计算机视觉领域的一项新创新——reCamera。它是一款专为实时计算机视觉任务设计的开源 AI 摄像头。得益于对 Ultralytics YOLO 模型的原生支持,reCamera 既小巧又可定制,让开发者和创作者能够比以往更轻松地实现他们的视觉 AI 项目。
reCamera 最初是在 YOLO Vision 2024 (YV24) 上向 AI 社区展示的。YV24 是 Ultralytics 的年度混合活动,旨在展示前沿创新并为视觉 AI 领域的协作提供平台。
在本次活动中,我们很高兴邀请到 Seeed Studio AI 机器人团队主管 Elaine Wu 发表了一场关于 reCamera 巨大潜力的精彩主旨演讲。她将其描述为一款精心打造的设备,并表示:“我们已经为你考虑到了各种可能性。”

图 1. Elaine Wu 在 YV24 上远程登台。
在本文中,我们将回顾 Elaine Wu 在 YOLO Vision 2024 上的主旨演讲,重点关注创新的 reCamera——它是 Seeed Studio 和 Ultralytics 合作的非凡成果,并探讨其独特功能和实际应用场景。
Link to this sectionSeeed Studio 在视觉 AI 领域的创新#
Elaine 在演讲开头介绍了 Seeed Studio,这是一家自 2008 年以来一直专注于物联网 (IoT) 和 AI 硬件的公司。她解释说,Seeed Studio 为开发者提供了从小型原型到高性能系统(如 NVIDIA Jetson)的全套工具,助力他们将创意变为现实。
多年来,Seeed Studio 已支持超过 20 万名开发者创建无缝集成 AI 和 IoT 的解决方案。Elaine 还分享了 Seeed 如何与芯片供应商、软件公司及广大开发者社区合作,共同打造可定制的解决方案。

图 2. Elaine Wu 谈及 Seeed Studio 的背景和专业知识。
Link to this section介绍 reCamera#
在介绍完 Seeed Studio 后,Elaine Wu 发布了 Seeed Studio 的最新突破——与 Ultralytics 合作推出的 reCamera。reCamera 于 YV24 正式发布,是一款灵活、模块化且价格亲民的 AI 摄像头,并原生支持 YOLO。Ultralytics 的许可授予了 Seeed Studio 将 Ultralytics YOLO 模型集成到 reCamera 中的权利,确保了终端用户能获得合规且无缝的端侧 AI 功能。它旨在满足各行各业对实时计算机视觉工具日益增长的需求。
Elaine 展示了 reCamera 不仅仅是一款设备,它还是一个可供开发者、创客和企业进行定制和二次开发的平台。通过开源方式,Seeed Studio 鼓励 AI 社区根据自身需求打造解决方案,无论是用于物联网、机器人技术还是工业应用。

图 3. reCamera 是一款开源且小巧的 AI 摄像头。
“我们将其定义为供任何人设计自己摄像头的灵活视觉 AI 平台,”Elaine 指出,reCamera 的模块化设计和可负担性使每个人都能接触到视觉 AI,从而开启各行业的创新大门。
Link to this sectionSeeed Studio reCamera 的主要功能#
那么,当我们说 reCamera 是首款开源可编程 AI 摄像头时,这究竟意味着什么呢?reCamera 采用开源产品设计,并提供传感器板、核心板和基板等模块化硬件供用户自定义。该设备旨在让开发者能够灵活地根据需求轻松进行调整。它还附带对 Ultralytics YOLO 模型的原生支持,开箱即可无缝使用 YOLO 先进的计算机视觉功能。
原生支持使得 reCamera 可以全面优化并运行 Ultralytics YOLOv8 和 Ultralytics YOLO11 等 YOLO 模型,而无需任何设置或兼容性问题。由于 Ultralytics 模型已预先安装并可随时部署,开发者无需进行额外的软件集成或处理额外成本,从而可以将精力集中在构建应用程序上。
无论你是在开发 AIoT 解决方案、进行机器人技术相关工作,还是在处理任何计算机视觉项目,reCamera 都旨在帮助你快速上手并轻松完成任务。
Link to this sectionreCamera 有何独特之处,区别于传统 IP 摄像头#
Elaine Wu 还详细阐述了 reCamera 的技术优势,以及它是如何克服传统 IP (Internet Protocol) 摄像头局限性的。
不同于通常需要外部硬件(如迷你 PC 或服务器)来处理视频和运行 AI 模型的传统摄像头,reCamera 将所有功能集成在一个紧凑的单元中。
这种独立式设计简化了部署过程,不再需要额外的设备。它还是完全可编程的,因此用户无需依赖单独的主机即可直接在设备上运行 AI 模型,使其成为一种更高效、更多功能的解决方案。
Link to this section关于 AI 驱动的 reCamera 的技术见解#
reCamera 的核心是基于 RISC-V 架构的 SG200X 处理器。该处理器专为边缘 AI 应用而设计,在保持极低功耗的同时提供强大的性能。
它支持 H.264 和 H.265 等视频技术,可在不损失质量的情况下压缩视频文件,从而节省存储空间和带宽。HDR(高动态范围)成像、3D 降噪和镜头校正等额外功能确保了即使在极具挑战性的条件下,画面依然清晰且专业。
凭借每秒 1 万亿次运算 (1 TOPS) 的处理能力,该处理器可以处理实时目标检测等高要求任务,而一个较小的 8 位微控制器则负责处理较简单的操作以节省电力。
reCamera 的另一个突出特点是其模块化设计,包括核心板、传感器板和基板这三个主要部分。开发者可以轻松更换和升级组件。

图 4. 有三个可互换的电路板:核心板、传感器板和基板。
例如,你可以更换摄像头传感器以获得更高的分辨率,或者添加麦克风或显示器等额外硬件。基板提供了灵活的通信选项,包括 USB、以太网以及更高级的接口(如以太网供电 (PoE) 和 RS-485),使其能够适应各种使用场景。
Link to this sectionreCamera 的计算机视觉应用#
reCamera 是适用于各种实际应用的可靠工具。其先进的计算机视觉能力和适应性,使其非常适合希望将 AI 解决方案集成到项目中的开发者和企业。

图 5. reCamera 可用于各种视觉 AI 应用。
它的一些主要应用包括:
- 机器人技术:它可以与机械臂、无人机和云台无缝集成,用于导航、目标跟踪和自动化任务,从而实现更智能、更高效的运行。
- 工业用途:reCamera 可以协助监控生产线、对物体进行分类并检测异常,是提高制造和物流效率的宝贵工具。
- 智能家居:它可以为可视门铃、智能锁和家庭安防系统提供动力,提供实时目标检测和人脸识别功能,从而提高安全性和便利性。
- 安防:这一创新可以通过高质量视频流和可靠的 AI 驱动监控来增强安防系统,适用于住宅和商业用途。
凭借其灵活性、紧凑的尺寸和易于集成的特性,reCamera 可以为各种计算机视觉需求提供极具影响力的 AI 解决方案。
Link to this section令人兴奋的 reCamera 现场演示#
Elaine Wu 通过对 reCamera 的现场演示吸引了观众的注意,展示了它的设置和使用是多么简单。使用可视化编程工具 Node-RED,她演示了部署 reCamera 的简单流程:设置分辨率、上传 YOLO 模型,然后部署。仅需片刻,reCamera 便开始实时且准确地执行目标检测。
演示过程中,reCamera 迅速识别了她桌子上的瓶子、杯子和遥控器等日常物品。Elaine 解释说,它与 Ultralytics YOLO 模型的无缝集成使其能够提供快速、可靠的结果,这对于那些希望以简单方式实现视觉 AI 而无需编码的开发者来说是一个绝佳选择。
她还指出了 reCamera 在视频质量和定制化方面的灵活性。该设备支持高达 2K 分辨率的录制,并支持通过传感器升级进一步提升性能。
Link to this sectionreCamera 为 AI 开发者开启的可能性#
在 YV24 演讲结束时,Elaine Wu 鼓励开发者社区探索 reCamera 的开源平台。GitHub 上已经提供了硬件原理图和 reCamera OS,并计划在未来发布应用设计。

图 6. 此合作为开发者开启了新的大门。
reCamera 是简化 AI 模型部署的重要一步,它预装了 Ultralytics YOLO 模型,并赋予开发者在无需编码经验的情况下定制解决方案的自由。reCamera 背后的愿景是创建一个能够激发视觉 AI 创新和新可能性的协作生态系统。
Link to this section关键要点#
由 Seeed Studio 与 Ultralytics 合作开发的 reCamera 是一款具有颠覆性的硬件解决方案,其特色在于与 YOLO 模型的原生集成。它简化了在生产环境中部署预安装模型的过程,并提供了四个多功能版本以满足各种需求。此次合作标志着在使先进计算机视觉技术更易于获取和适应广泛应用方面迈出了重要一步。
如需了解更多关于 AI 及其应用的信息,请访问我们的 GitHub 存储库并加入我们的社区。你还可以查看我们的解决方案页面,了解自动驾驶 AI 和农业等领域的创新。🚀






