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A reCamera Pro é uma câmera de IA baseada no SoC Rockchip RV1126B (Cortex-A53 quad-core @ 1,2 GHz, NPU de 3 TOPS), com uma câmera 4K (SC850SL, 4K@30FPS), um IMU de 6 eixos, entrada para microfone, um alto-falante de 1 W, 16 GB de eMMC mais um slot para cartão SD e interfaces de expansão ricas (GPIO, UART, CAN, MIPI-DSI). Tudo no dispositivo — visualização ao vivo, detecção por IA, gravação de eventos, treinamento de modelo de som — pode ser operado pela interface Web integrada, e uma integração mais profunda está disponível por meio da API HTTP e do SDK nativo.
Esta página é o seu navegador de tarefas: escolha abaixo o que você quer fazer ou siga o caminho padrão de introdução se esta for a sua primeira vez.
Rota padrão de introdução
Novo na reCamera Pro? Siga estas três etapas na ordem:
- Início rápido: veja sua primeira detecção de IA — ligue o dispositivo, faça login na interface Web e assista a uma detecção ao vivo.
- Primeira tarefa: detectar e gravar — transforme uma detecção em uma gravação de evento e reproduza-a.
- Acesse o dispositivo via Wi-Fi — mude da conexão direta para a sua rede local.
O que você quer fazer?
1. Introdução
2. Crie seu aplicativo
- Visualize, capture fotos e grave manualmente
- Ajuste a qualidade de imagem e o desempenho em baixa luminosidade — inclui o exemplo de baixa luminosidade de 0,3 lux
- Assista ao stream em um player externo (RTSP)
- Configure OSD e máscaras de privacidade
- Configure a detecção: classes, limiares, agenda
- Configure a gravação de eventos e encontre suas gravações e gerencie o armazenamento
- Treine seu próprio modelo de som e dispare capturas por som
- Envie resultados de detecção para fora: MQTT · HTTP / UART
- Dispare capturas a partir de um dispositivo externo
- Alertas acionados por som no Home Assistant
- Faça sua primeira chamada de API
3. Use seu próprio modelo
- Escolha um caminho de implantação de modelo
- Envie e configure um modelo RKNN
- Converta modelos ONNX com o SenseCraft
- Converta modelos com o RKNN-Toolkit2
- Valide o desempenho do modelo no dispositivo
4. Desenvolva seu próprio aplicativo
- Escolha um caminho de desenvolvimento
- Crie um aplicativo mínimo com o SDK
- Terminal, SSH e UART de depuração
- Desenvolva com agentes de codificação de IA
- Pipelines de câmera / áudio / inferência
- Periféricos: dados do IMU · tela MIPI-DSI · alto-falante e volume · pinos GPIO
- Exemplos: detecção de inclinação e agitação · acordar por visão + reconhecimento de fala
- Imagem experimental do Debian 13
5. Implantar e manter
- Checklist pré-implantação
- Rede, horário e controle de acesso
- Fazer backup e restaurar a configuração
- Atualização e recuperação de firmware
6. Referência
- Especificações de hardware e diagramas de interface
- Índice de campos e botões da interface Web
- Compatibilidade de modelos e formatos de saída
- Downloads e notas de versão
- Referência da API
7. Solução de problemas
Capacidades em resumo
- Visão por IA — detecção de objetos/pessoas no dispositivo com classes, limiares e agendas configuráveis.
- Detecção de som — Acoustic Lab para treinar modelos de som personalizados; o som pode acionar capturas e alertas.
- Gravação — gravação manual mais gravação baseada em eventos com gerenciamento de armazenamento.
- Streaming — visualização ao vivo na interface Web e saída RTSP para players externos.
- Integração — API HTTP, saída de resultados via MQTT/HTTP/UART, disparos externos via GPIO/UART, exemplo com Home Assistant.
- Desenvolvimento — SDK nativo, fluxo de trabalho com agentes de codificação de IA, Debian 13 experimental.
Para onde ir em seguida
- Primeira vez aqui? Comece pela rota padrão de introdução acima.
- Vai usar seu próprio modelo? Vá para Use seu próprio modelo.
- Vai escrever código? Vá para Desenvolva seu próprio aplicativo.
- Algo não está funcionando? Veja Solução de problemas.