在Seeed Studio的reCamera上集成Ultralytics YOLO模型

我们很高兴通过与Seeed Studio合作来开启新的一年，共同推出一项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AI相机。 reCamera原生支持Ultralytics YOLO模型，结构紧凑且可定制，让开发者和创作者比以往任何时候都更容易将他们的视觉AI项目变为现实。

reCamera首次在YOLO Vision 2024 (YV24)上向AI社区推出，这是Ultralytics的年度混合活动，展示了前沿创新，并为视觉AI领域的合作提供了一个平台。 

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，我们将回顾Elaine Wu在YOLO Vision 2024上的主题演讲，重点介绍创新的reCamera——Seeed Studio和Ultralytics合作的卓越成果——及其独特的功能和实际应用。

Seeed Studio在视觉AI领域的创新

Elaine在演讲开始时介绍了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为开发者提供各种工具，从小型原型到像NVIDIA Jetson这样的高性能系统，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。

​

reCamera介绍

在介绍Seeed Studio之后，Elaine Wu揭晓了Seeed Studio与Ultralytics合作推出的最新突破性产品reCamera。 reCamera在YV24上正式发布，是一款灵活、模块化且经济实惠的AI相机，原生支持YOLO。 Ultralytics的许可授予Seeed Studio将Ultralytics YOLO模型集成到reCamera中的权利，从而确保最终用户获得合规且无缝的设备端AI功能。 它的设计旨在满足各种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。

Seeed Studio reCamera的主要特点 

那么，当我们说reCamera是第一款开源可编程AI相机时，这到底意味着什么？ reCamera具有开源产品设计，并提供传感器板、核心板和底板的模块化硬件以进行定制。 该设备旨在为开发者提供灵活性，以便轻松地根据自己的需求进行调整。 它还原生支持Ultralytics YOLO模型，可以直接使用YOLO的先进计算机视觉功能。

原生支持使reCamera能够得到充分优化，从而运行Ultralytics YOLOv8和Ultralytics YOLO11等YOLO模型，而无需任何设置或兼容性问题。 借助已预装并准备好部署的Ultralytics模型，无需额外的设置步骤（如集成软件或处理额外成本），因此开发者可以专注于构建他们的应用程序。

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。

reCamera如何从传统IP摄像机中脱颖而出

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。

AI 驱动的 reCamera 技术解析

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 的计算机视觉应用

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：

• 机器人技术：它可以与机械臂、无人机和万向节无缝集成，以执行导航、目标跟踪和自动化等任务，从而实现更智能、更高效的运营。
  ‍
• 工业用途：reCamera 可以协助监控生产线、分拣对象和检测异常，使其成为提高制造和物流效率的宝贵工具。
  ‍
• 智能家居：它可以为视频门铃、智能锁和家庭安全系统等设备供电，提供实时目标检测和面部识别，从而提高安全性和便利性。
  ‍
• 安全：这项创新可以通过高质量的视频流和可靠的 AI 驱动监控来增强监控系统，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。

reCamera 精彩的现场演示

Elaine Wu 通过 reCamera 的现场演示吸引了观众的注意力，展示了它设置和使用的简易性。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 模型并进行部署。只需片刻，reCamera 即可上线并准确地执行实时目标检测。

在演示过程中，reCamera 快速识别了她桌子上的日常物品，如瓶子、杯子和遥控器。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，使其成为希望以直接的方式实施视觉 AI 而无需编码的开发人员的绝佳选择。

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。 

reCamera 为 AI 开发人员开启的可能性

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 预装了 Ultralytics YOLO 模型，是简化 AI 模型部署的重要一步，它使开发人员能够自由定制解决方案，而无需具备专业的编码知识。reCamera 背后的愿景是创建一个协作生态系统，激发视觉 AI 领域的创新和新的可能性。

主要要点

reCamera 由 Seeed Studio 与 Ultralytics 合作开发，是一款具有变革意义的硬件解决方案，它原生集成了 YOLO 模型。它简化了预装模型在生产环境中的部署，为开发人员提供了四种通用版本，以满足各种需求。此次合作是使先进的计算机视觉技术更易于访问和适应广泛应用的重要一步。

有关 AI 及其应用的更多信息，请访问我们的 GitHub 存储库 并加入我们的 社区。您还可以查看我们的解决方案页面，了解 自动驾驶中的 AI 和 农业 等领域的创新。🚀