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reCamera Pro は Rockchip RV1126B SoC(クアッドコア Cortex-A53 @ 1.2 GHz、3 TOPS NPU)を搭載した AI カメラで、4K カメラ(SC850SL、4K@30FPS)、6 軸 IMU、マイク入力、1 W スピーカー、16 GB eMMC と SD カードスロット、そして豊富な拡張インターフェース(GPIO、UART、CAN、MIPI-DSI)を備えています。デバイス上のあらゆる機能 — ライブプレビュー、AI 検出、イベント録画、サウンドモデルのトレーニング — は内蔵の Web UI から操作でき、HTTP API とネイティブ SDK を通じて、より深い統合も可能です。
このページはタスクナビゲーターです。以下からやりたいことを選ぶか、初めての場合はデフォルトの入門ルートに従ってください。
デフォルトの入門ルート
reCamera Pro は初めてですか?次の 3 ステップを順番に進めてください:
- クイックスタート:最初の AI 検出を見る — デバイスの電源を入れ、Web UI にログインし、ライブ検出を確認します。
- 最初のタスク:検出して録画する — 検出をイベント録画に変換し、再生します。
- Wi-Fi 経由でデバイスにアクセスする — 直接接続からローカルネットワークへの接続に移行します。
何をしたいですか?
1. はじめに
2. アプリを構築する
- プレビュー、写真撮影、手動録画
- 画質と低照度性能を調整する — 0.3 lux 低照度サンプルを含みます
- 外部プレーヤーでストリームを見る(RTSP)
- OSD とプライバシーマスクを設定する
- 検出を設定する:クラス、しきい値、スケジュール
- イベント録画を設定する および 録画の検索とストレージ管理
- 独自のサウンドモデルをトレーニングする および サウンドでキャプチャをトリガーする
- 検出結果を外部に送信する:MQTT · HTTP / UART
- 外部デバイスからキャプチャをトリガーする
- Home Assistant でのサウンドトリガーアラート
- 最初の API 呼び出しを行う
3. 自分のモデルを使う
- モデルのデプロイパスを選ぶ
- RKNN モデルをアップロードして設定する
- SenseCraft で ONNX モデルを変換する
- RKNN-Toolkit2 でモデルを変換する
- デバイス上でモデル性能を検証する
4. 独自アプリを開発する
- 開発パスを選ぶ
- 最小限の SDK アプリケーションを構築する
- ターミナル、SSH、デバッグ UART
- AI コーディングエージェントで開発する
- カメラ / オーディオ / 推論パイプライン
- 周辺機器: IMU データ · MIPI-DSI ディスプレイ · スピーカーと音量 · GPIO ピン
- 例: 傾き & シェイク検出 · ビジュアルウェイク + 音声認識
- 実験的な Debian 13 イメージ
5. デプロイと運用
6. リファレンス
7. トラブルシューティング
機能の概要
- AI ビジョン — デバイス上での物体 / 人物検出。クラス、しきい値、スケジュールを設定可能です。
- サウンドセンシング — Acoustic Lab によるカスタムサウンドモデルのトレーニング。サウンドでキャプチャやアラートをトリガーできます。
- 録画 — 手動録画に加え、イベントベース録画とストレージ管理に対応します。
- ストリーミング — Web UI でのライブプレビューと、外部プレーヤー向け RTSP 出力。
- インテグレーション — HTTP API、MQTT/HTTP/UART による結果出力、GPIO/UART 外部トリガー、Home Assistant 向けサンプル。
- 開発 — ネイティブ SDK、AI コーディングエージェントワークフロー、実験的な Debian 13。
次に進むには
- 初めての方は、上の デフォルトの入門ルート から始めてください。
- 自分のモデルを持ち込む場合は、自分のモデルを使う に進んでください。
- コードを書く場合は、独自アプリを開発する に進んでください。
- うまく動作しない場合は、トラブルシューティング を参照してください。