了解Ultralytics 和 Seeed Studio 如何在YOLO Vision 2024 上合作推出 reCamera,将YOLO 模型集成到创新的视觉人工智能应用中。
了解Ultralytics 和 Seeed Studio 如何在YOLO Vision 2024 上合作推出 reCamera,将YOLO 模型集成到创新的视觉人工智能应用中。
我们很高兴能与 Seeed Studio 合作,在新的一年里推出新的计算机视觉创新产品reCamera。这是一款专为实时计算机视觉任务设计的开源人工智能相机。reCamera本机支持Ultralytics YOLO 模型,结构紧凑、可定制,让开发人员和创作者比以往任何时候都更容易将他们的视觉人工智能项目付诸实践。
reCamera 首次在YOLO Vision 2024(YV24)上向人工智能社区推出,YV24 是Ultralytics的年度混合活动,展示了视觉人工智能领域的前沿创新,并提供了一个合作平台。
在活动中,我们很高兴邀请到Seeed Studio的AI机器人团队负责人Elaine Wu,她就reCamera的激动人心的潜力发表了富有洞察力的主题演讲。她将reCamera描述为一款经过精心考虑而创造的设备,并表示:“我们已经考虑了您的每一种可能性。”

在本文中,我们将重温吴绮莉在YOLO Vision 2024 大会上的主题演讲,重点介绍创新的 reCamera(Seeed Studio 和Ultralytics 的杰出合作成果)及其独特功能和实际应用。
Elaine首先介绍了Seeed Studio,该公司自2008年以来一直专注于物联网(IoT)和人工智能硬件领域。她解释说,Seeed Studio为开发人员提供了从小型原型到NVIDIA Jetson等高性能系统的各种工具,帮助他们将想法变为现实。
多年来,Seeed Studio已支持超过20万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、软件公司和广大开发者社区合作,创建可定制的解决方案。

在介绍了Seeed Studio之后,吴绮莉发布了Seeed Studio的最新突破--与Ultralytics合作推出的reCamera。在YV24上正式发布的reCamera是一款灵活、模块化、经济实惠的人工智能相机,原生支持YOLO 。Ultralytics 授权Seeed Studio将Ultralytics YOLO 模型集成到reCamera中,确保为终端用户提供合规、无缝的设备上人工智能功能。它旨在满足广泛应用中对实时计算机视觉工具日益增长的需求。
Elaine展示的reCamera不仅仅是一个设备,更是一个平台,开发者、创客和企业可以在此基础上进行定制和构建。 通过开源,Seeed Studio鼓励AI社区创建根据自身需求量身定制的解决方案,无论是用于物联网、机器人技术还是工业应用。

Elaine指出:“我们将其定义为一个灵活的视觉AI平台,供任何人设计自己的相机,” 这表明reCamera的模块化设计和经济性使每个人都可以使用视觉AI,从而为各个行业的创新打开了大门。
那么,当我们说 reCamera 是首款开源可编程人工智能相机时,它究竟意味着什么呢?reCamera 采用开源产品设计,提供传感器板、核心板和基础板等模块化硬件,供用户定制。 该设备的构建为开发人员提供了灵活性,使其能够轻松满足自己的需求。它还原生支持Ultralytics YOLO 模型,开箱即可无缝使用YOLO先进的计算机视觉功能。
本机支持可对 reCamera 进行全面优化,以运行YOLO 模型,例如 Ultralytics YOLOv8和 Ultralytics YOLO11没有任何设置或兼容性问题。由于Ultralytics 模型已经预装并可随时部署,因此不需要额外的设置步骤,如集成软件或处理额外的成本,这样开发人员就可以专注于开发他们的应用程序。
无论您是开发AIoT解决方案、从事机器人技术还是处理任何计算机视觉项目,reCamera都旨在帮助您快速入门且毫不费力。
Elaine Wu还详细阐述了reCamera的技术优势,以及它如何克服传统IP(互联网协议)摄像机的局限性。
与传统相机不同,传统相机通常需要迷你 PC 或服务器等外部硬件来处理视频和运行 AI 模型,而 reCamera 将所有功能集成到一个紧凑的单元中。
这种独立设计使其更易于部署,并且无需额外的设备。它也是完全可编程的,因此用户可以直接在设备上运行 AI 模型,而无需依赖单独的主机,从而使其成为一种更高效、更通用的解决方案。
reCamera 的核心是 SG200X 处理器,它采用 RISC-V 架构构建。该处理器专为 边缘 AI 应用而设计,可在最大限度地降低能耗的同时提供强大的性能。
它支持 H.264 和 H.265 等视频技术,这些技术可以压缩视频文件,从而节省存储空间和带宽,而不会降低质量。HDR(高动态范围)成像、3D 降噪和镜头校正等附加功能可确保即使在具有挑战性的条件下,视觉效果也清晰且专业。
该处理器具有每秒执行 1 万亿次运算 (1 TOPS) 的能力,可以处理实时目标检测等高要求的任务,而较小的 8 位微控制器则处理更简单的运算以节省电量。
reCamera 的模块化设计也很出色,它包括三个主要部分:核心板、传感器板和底板。开发人员可以轻松地更换和升级组件。

例如,您可以更换相机传感器以获得更高的分辨率,或者添加额外的硬件,如麦克风或显示器。底板提供灵活的通信选项,包括 USB、以太网和更高级的接口,如以太网供电 (PoE) 和 RS-485,使其能够适应各种用例。
reCamera 是一款适用于各种实际应用的可靠工具。其先进的计算机视觉功能和适应性使其非常适合希望将支持 AI 的解决方案集成到其项目中的开发人员和企业。

它的一些主要应用包括:
凭借其灵活性、紧凑的尺寸和易于集成性,reCamera 可以帮助为各种计算机视觉需求提供有影响力的 AI 解决方案。
Elaine Wu 以reCamera 的现场演示吸引了观众的注意力,展示了其设置和使用的简便性。她使用可视化编程工具 Node-RED,演示了部署 reCamera 的简单过程:设置分辨率、上传YOLO 模型和部署。只需片刻,reCamera 就能实时准确地进行物体检测。
在演示过程中,reCamera 快速识别了她桌上的瓶子、杯子和遥控器等日常物品。Elaine 解释说,Ultralytics 与Ultralytics YOLO 模型的无缝集成使其能够提供快速、可靠的结果,对于那些希望无需编码就能直接实现视觉人工智能的开发人员来说,reCamera 是一个不错的选择。
她还指出了 reCamera 在视频质量和定制方面的灵活性。该设备支持以高达 2K 的分辨率进行录制,并支持传感器升级以进一步提高性能。
在 YV24 的演讲结束时,Elaine Wu 鼓励开发人员社区探索 reCamera 的开源平台,硬件原理图和 reCamera OS 已经可以在 GitHub 上找到,并计划在未来发布应用程序设计。

reCamera 是利用预装的Ultralytics YOLO 模型简化人工智能模型部署的重要一步,它让开发人员无需编码专业知识即可自由定制解决方案。reCamera 背后的愿景是创建一个协作生态系统,激发视觉人工智能的创新和新的可能性。
由 Seeed Studio 与Ultralytics 合作开发的 reCamera 是一种改变游戏规则的硬件解决方案,具有与YOLO 模型原生集成的特点。它简化了在生产环境中部署预安装模型的过程,为开发人员提供了四个多功能版本,以满足各种需求。这一合作标志着在使先进的计算机视觉技术更容易获得和适应广泛应用方面迈出了重要一步。
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