2024 reCamera reCap – Yolda Büyüyen AI Kamerası

Sevgili Herkes,

Küçük AI süperstarımız reCamera ile geliştirici topluluğumuzda ilk kez sahneye çıkmasının üzerinden dört ay geçti. Alçakgönüllü başlangıcından birlikte ulaştığımız kilometre taşlarına kadar, reCamera güvenilir bir arkadaş haline geldi ve kenar AI ve robotikte sürekli olarak yaratıcılığı ve yeniliği teşvik etti. Şimdi, bugüne kadar olan yolculuğumuza geri dönerken, her şeyin nasıl başladığını yeniden gözden geçirmek, kaydettiğimiz ilerlemeyi kutlamak ve bir sonraki bölümde bizi bekleyen heyecan verici olasılıkları keşfetmek için mükemmel bir an!

reCamera hakkında duydunuz mu? Onu benzersiz kılan nedir?

reCamera, kendi işlemcisi ve kamera sensörü ile birlikte gelir. RISC-V SoC ile güçlendirilmiş, programlanabilir ve özelleştirilebilir ilk açık kaynaklı, küçük AI kamerasıdır; 5MP@30fps video kodlaması ile 1TOPS AI performansı sunar. Modüler donanım tasarımı, çeşitli kamera sensörlerini ve farklı arayüzleri gereksinimlere göre değiştirme özgürlüğü sağlar ve geliştiricilerin görsel AI sistemleri ile başa çıkmaları için en çok yönlü platformu sunar.

Donanım kontrol listesi

• Temel kart: CPU, RAM, 8GB/64GB eMMC ve özelleştirilmiş anten ile kablosuz modül
• Sensor kart: şu anda OV5647/IMX335/SC130GS kamera sensörü ile uyumlu ve sürekli olarak daha fazlasını destekliyor, diğer sensörlerle birlikte: mikrofon, hoparlör, aktüatör, LED.
• Temel kart: reCamera’nın altındaki iletişim portlarını belirler, varsayılan olarak USB2.0, ethernet ve seri port vardır; istediğiniz gibi özelleştirmeye açıktır – PoE/CAN/RS485/Ekran/Jiroskop/Type-C/dikey Type-C vb.
• Temel kart, metal ana çerçeve ile kaplanmıştır ve su geçirmezlik ve 50℃’nin altındaki mükemmel sıcaklık koruması için olukların içinde kauçuk halka ile sarılmıştır.

OS & Dashboard

reCamera’dan almanız gereken ilk ve en önemli izlenim, onun zaten bir bilgisayar olduğudur. build root sistemi kurduk; çoklu iş parçacığında çalışan hafif özelleştirilmiş Linux sistemi, tüm görevleri çelişkiler hakkında endişelenmeden yürütmektedir. Konsoldan doğrudan Python ve Node.js’i destekler. Ayrıca, C/Rust’tan derlenmiş yürütme dosyalarını kolayca dağıtabilirsiniz, bu nedenle oldukça programlama dostudur.

Herhangi bir programlama betiği ve karmaşık yapılandırmalar hakkında endişelenmek istemiyorsanız 🙂 sizin için önceden oluşturulmuş Node-RED entegrasyonu ile tüm iş akışınızı NO-CODE ile oluşturabilirsiniz. reCamera hattı için özelleştirilmiş düğmeleri seçerek başlamak tamamen basittir, birbirine bağlayarak kamera API’sini çağırabilir ve NPU’yu AI modellerini doğrudan cihaza yüklemek için kullanabilirsiniz. Son olarak, bir web arayüzü veya mobil gösterge, sonuçları zahmetsizce doğrulamanıza yardımcı olabilir.

Şu ana kadar yaptıklarımız

Ultralytics & reCamera

Donanım kombinasyonu ve Node-RED entegrasyonu ile yalnızca standart reCamera’nın yanı sıra, görsel AI projenizi oluşturmak için daha sorunsuz bir seçenek sunuyoruz – Ultralytics YOLO11 modeli (YOLO11n) ile önceden yüklenmiş reCamera! Gerçek dünya çözümleri sunan Ultralytics YOLO için yerel destek ve lisans ile birlikte gelir; nesne sayma, ısı haritası, bulanıklaştırma ve güvenlik sistemleri gibi, çeşitli endüstrilerde verimliliği ve doğruluğu artırır.

Uygulama demoları

1. reCamera ses kontrollü gimbal: Llama3 ve LLaVA’yı reComputer Jetson Orin üzerinde kullandık. Tüm kurulum tamamen yereldir, reCamera’dan canlı video akışını okuyarak mevcut durumun temel algısını elde eder ve Jetson “beyni” düşünerek talimatlar verir. Artık reCamera’dan sola dönmesini isteyebilir ve orada kaç kişi olduğunu kontrol edebilir ve ne gördüğünü tarif edebilirsiniz!

2. reCamera ile Wi-Fi HaLow: reCamera’yı Wi-Fi HaLow uzun menzil bağlantısı ile test ettik, doğrusal mesafe stabil bir şekilde 1 km’ye kadar çıkabiliyor!

3. Herhangi bir tarayıcı üzerinden reCamera’nın tespit sonuçlarını canlı kontrol: Cihaz üzerindeki iş akışı yapılandırması için önceden oluşturulmuş Node-RED ile, uygulamalarınızı hızlıca oluşturabilir ve değiştirebilir ve çeşitli platformlarla video akışlarını kontrol edebilirsiniz.

4. reCamera ile LeRobot kol: reCamera’yı belirli nesneleri tanımlamak için ArUco işaretlerini taramak üzere kullandık ve robot kolunu kontrol etmek için ROS mimarisini kullandık.

Kilometre Taşı – Gerçek dünyada sizi görmek için hazır!

reCamera’nın gittiği yerler

• California, ABD – K-Hacks0.2 insansı robotik hackathon 12/14-15
• Şanghay, Çin – ROSCON Çin 2024 12/08
• Barselona, Fransa – Akıllı Şehir Expo Dünya Kongresi 2024 11/05-07
• California, ABD – MakerFaire Bay Area 10/18-20
• Madrid, İspanya – YOLO Vision 2024 09/27

Wiki & GitHub kaynakları

Seeed Wiki:

• Yeni başlayanlar için rehber – başlamak için
• Arayüz kullanımı
• Model dönüşümü diğer çerçevelerden ONNX formatına
• Ağ bağlantısı – USB ile bağlı bir cihazın reCamera’yı ağ yapılandırması sırasında tanımaması

Seeed GitHub:

• reCamera donanımı: tüm donanım tasarım referansları
• reCamera OS: nasıl flaşlanır ve üzerinde nasıl çalışılır

reCamera kaynakları için topluluk katkılarına teşekkür ederiz Discord grubumuzdan:

• chilu – reCamera ile Node-red’de başlamak: VS code’a nasıl bağlanılır
• chilu – MQTT kodunun nasıl çalıştığı reCamera ile
• chilu – video akış işleyici reCamera ile

Kullanıcılara kulak verin: Alpha Test incelemeleri üzerine

Alpha testinden elde edilen içgörüler ve resmi ürün lansmanı sırasında alınan geri bildirimler doğrultusunda, geliştirici topluluğumuzdan değerli bilgiler edindik. Birçoğunuz, reCamera ile birlikte su geçirmezlik, NIR kızılötesi, termal görüntüleme ve gece görüşü kamera sensörlerinin entegrasyonu gibi belirli taleplerinizi dile getirdiniz. Bu özellikler çok önemli ve bunların geliştirilmesine daha derinlemesine dalmaya kararlıyız. Heyecanınız ve desteğiniz bizim için çok değerli—bu yolculuğun bir parçası olduğunuz için teşekkür ederiz.

Bazı sevimli anlar~

Ayrıca, reCamera gimbal’ını deneyerek donanım iterasyonlarına katkıda bulunmak için dört Alpha test kullanıcısı seçtik. Güncellemelerimizi takip etmeye devam edin ve bu heyecan verici büyüme ve yenilik yolculuğuna bizimle katılmaya devam edin!

Saygılarımızla,

AI Robotics Team @ Seeed Studio