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reCamera Pro es una cámara de IA basada en el SoC Rockchip RV1126B (Cortex-A53 de cuatro núcleos a 1,2 GHz, NPU de 3 TOPS), con una cámara 4K (SC850SL, 4K@30FPS), un IMU de 6 ejes, entrada de micrófono, un altavoz de 1 W, 16 GB de eMMC más una ranura para tarjeta SD, e interfaces de expansión ricas (GPIO, UART, CAN, MIPI-DSI). Todo en el dispositivo — vista previa en vivo, detección de IA, grabación de eventos, entrenamiento de modelos de sonido — se puede operar desde la interfaz web integrada, y hay una integración más profunda disponible a través de la API HTTP y el SDK nativo.
Esta página es tu navegador de tareas: elige lo que quieres hacer a continuación, o sigue la ruta de inicio predeterminada si es tu primera vez.
Ruta de inicio predeterminada
¿Nuevo en reCamera Pro? Sigue estos tres pasos en orden:
- Inicio rápido: ve tu primera detección de IA — enciende el dispositivo, inicia sesión en la interfaz web y observa una detección en vivo.
- Primera tarea: detectar y grabar — convierte una detección en una grabación de evento y reprodúcela.
- Accede al dispositivo por Wi-Fi — pasa de la conexión directa a tu red local.
¿Qué quieres hacer?
1. Primeros pasos
2. Crea tu aplicación
- Vista previa, captura fotos y graba manualmente
- Ajusta la calidad de imagen y el rendimiento en baja iluminación — incluye la muestra de baja iluminación de 0,3 lux
- Mira el stream en un reproductor externo (RTSP)
- Configura OSD y máscaras de privacidad
- Configura la detección: clases, umbrales, programación
- Configura la grabación de eventos y encuentra tus grabaciones y gestiona el almacenamiento
- Entrena tu propio modelo de sonido y dispara la captura por sonido
- Envía resultados de detección al exterior: MQTT · HTTP / UART
- Dispara la captura desde un dispositivo externo
- Alertas activadas por sonido en Home Assistant
- Haz tu primera llamada a la API
3. Usa tu propio modelo
- Elige una ruta de despliegue de modelo
- Sube y configura un modelo RKNN
- Convierte modelos ONNX con SenseCraft
- Convierte modelos con RKNN-Toolkit2
- Valida el rendimiento del modelo en el dispositivo
4. Desarrolla tu propia aplicación
- Elige una ruta de desarrollo
- Compila una aplicación mínima con el SDK
- Terminal, SSH y UART de depuración
- Desarrolla con agentes de programación de IA
- Canales de cámara / audio / inferencia
- Periféricos: datos del IMU · pantalla MIPI-DSI · altavoz y volumen · pines GPIO
- Ejemplos: detección de inclinación y sacudidas · despertar visual + reconocimiento de voz
- Imagen experimental de Debian 13
5. Despliegue y mantenimiento
- Lista de comprobación previa al despliegue
- Red, hora y control de acceso
- Copia de seguridad y restauración de la configuración
- Actualización y recuperación de firmware
6. Referencia
- Especificaciones de hardware y diagramas de interfaz
- Índice de campos y botones de la interfaz web
- Compatibilidad de modelos y formatos de salida
- Descargas y notas de la versión
- Referencia de la API
7. Resolución de problemas
- Soluciona problemas por síntoma
- Recopila registros para soporte
- Resolución de problemas de llamadas a la API
Capacidades de un vistazo
- Visión por IA: detección de objetos/personas en el dispositivo con clases, umbrales y horarios configurables.
- Detección de sonido: Acoustic Lab para entrenar modelos de sonido personalizados; el sonido puede activar capturas y alertas.
- Grabación: grabación manual más grabación basada en eventos con gestión de almacenamiento.
- Streaming: vista previa en vivo en la interfaz web y salida RTSP a reproductores externos.
- Integración: API HTTP, salida de resultados por MQTT/HTTP/UART, disparadores externos por GPIO/UART, ejemplo con Home Assistant.
- Desarrollo: SDK nativo, flujo de trabajo con agentes de programación de IA, Debian 13 experimental.
Dónde ir a continuación
- ¿Es tu primera vez aquí? Empieza con la ruta de inicio predeterminada de arriba.
- ¿Vas a usar tu propio modelo? Ve a Usa tu propio modelo.
- ¿Vas a escribir código? Ve a Desarrolla tu propia aplicación.
- ¿Algo no funciona? Consulta Resolución de problemas.