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Benchmarking de Borda do YOLO11n na reCamera

1. Introdução​

Com o aprofundamento contínuo dos cenários de IA de borda, como executar a geração mais recente de modelos de visão sob um consumo de energia extremamente limitado tornou-se a demanda central dos desenvolvedores. Este WIKI irá demonstrar de forma direta o desempenho de referência (Benchmark) da reCamera ao implantar o modelo YOLO11n. Aqui, você verá como a reCamera aciona suavemente os modelos de detecção de objetos e segmentação de instâncias YOLO11n com apenas 1,5W de consumo de energia.

Preparação de Hardware​

Uma reCamera Um PC

Série reCamera 2002reCamera GimbalreCamera HQ POE
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2. Exibição do Efeito em Tempo Real​

Ver para crer. Executamos localmente os modelos de detecção e segmentação YOLO11n na reCamera e usamos o protocolo UDP para transmitir o vídeo processado e os dados de computação para o PC em tempo real.

As informações de OSD no canto superior esquerdo da tela exibem em tempo real a divisão rigorosa do tempo de consumo de hardware: consumo de tempo de Pré-processamento, Inferência, Pós-processamento e Total.

Transmissão em Tempo Real de Segmentação de Instâncias YOLO11n​

YOLO11n Segmentation Demo

Transmissão em Tempo Real de Detecção de Objetos YOLO11n​

YOLO11n Detection Demo
Descrição do Teste

As animações acima mostram gravações reais de tela. Os resultados do teste são afetados pela resolução de entrada do modelo (640x640) e pela precisão de quantização (INT8), e são apenas para referência de implantação de engenharia.

3. Resultados Centrais do Benchmark​

Sob testes de estresse de carga total de longo prazo, a reCamera demonstrou uma "relação desempenho-consumo de energia" extremamente excelente. A seguir está o desempenho extremo do modelo YOLO11n quantizado em INT8 no NPU:

Tipo de Tarefa do ModeloResolução de EntradaFormato de QuantizaçãoTaxa de Quadros de Pico (FPS)Latência de Ponta a Ponta por Quadro ÚnicoPotência Média de Operação
YOLO11n Detecção de Objetos640 x 640INT820 FPS50 ms1,5 W
YOLO11n Segmentação de Instâncias640 x 640INT810 FPS100 ms1,5 W
YOLO11n Benchmark
📊 Descrição das Unidades e Indicadores de Teste
  • FPS (Frames Per Second): Refere-se ao número de quadros que o dispositivo pode processar por segundo. 20 FPS significa que o sistema pode completar continuamente 20 reconhecimentos de imagem por IA em 1 segundo. Quanto maior o valor, mais suave será o vídeo de monitoramento em tempo real.
  • ms (Milissegundos): ou seja, um milésimo de segundo. Aqui refere-se ao tempo total de ponta a ponta para processar uma única imagem. 50 ms significa que o dispositivo leva no mínimo apenas 0,05 segundos para processar um quadro de vídeo (incluindo pré-processamento, inferência no NPU, pós-processamento e todas as outras etapas).
  • W (Watt): A unidade de medida para o consumo de energia do dispositivo. Aqui 1,5W refere-se ao consumo médio de energia de todo o dispositivo reCamera ao executar modelos de IA em carga total.

💡 Análise Detalhada dos Dados​

  • Eficiência Energética Extrema: O consumo de energia de 1,5W é quase equivalente ao de um computador de placa única normal em modo de suspensão, mas a reCamera pode atingir uma taxa de quadros de detecção de 20 FPS/S nesse consumo de energia, encaixando-se perfeitamente em cenários de monitoramento externo alimentados por baterias ou PoE de longa distância.
  • Desempenho de Latência: A latência de ponta a ponta ultrabaixa de no mínimo 50ms para o modelo de detecção significa que ele pode capturar facilmente objetos em movimento rápido; enquanto o modelo de segmentação, apesar de adicionar o operador de decodificação de Mask de alta carga, ainda pode manter uma experiência suave de até 10 FPS/S.

4. Mão na Massa: Reproduza o Benchmark​

Se você já possui um dispositivo reCamera, pode reproduzir facilmente localmente os resultados de teste acima com apenas alguns passos simples.

Etapa 1: Obtenha o Executável de Benchmark e o Modelo​

Primeiro, baixe o arquivo bin compilado, o arquivo de modelo convertido .cvimodel e o script em python através do link abaixo:

[https://drive.google.com/drive/folders/10QfxxT2BkIVX3-DojtMnnyvPfwMESC_6?usp=drive_link](https://drive.google.com/drive/folders/10QfxxT2BkIVX3-DojtMnnyvPfwMESC_6?usp=drive_link)
YOLO11n List

Etapa 2: Envie os Arquivos para o Dispositivo reCamera​

Envie o arquivo bin e o arquivo de modelo baixados para o diretório /userdata/ do dispositivo reCamera.

YOLO11n UserData

Etapa 3: Execute o Teste de Benchmark​

Execute o seguinte comando no dispositivo reCamera para iniciar o teste de benchmark:

# The first parameter is the model file path, and the second parameter is the IP address of the streaming target
./recamera_benchmark ./yolo11n_detection_cv181x_int8.cvimodel 192.168.4.35

Se você quiser visualizar os resultados do teste, pode executar o seguinte comando no terminal do Windows para executar o script udp e receber o fluxo de vídeo da reCamera:

python.exe .\yolo_udp.py

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