Detección de objetos en tiempo real con el Raspberry Pi AI HAT+
Detecta personas, carros, mascotas y decenas de objetos a alta velocidad con un acelerador Hailo.
El AI HAT+ agrega un procesador dedicado de redes neuronales al Pi 5. El software de la cámara incluye flujos de detección YOLO listos, así ves los recuadros en minutos.
Video tutorial
Video de Caroline Dunn, insertado desde YouTube. Los pasos escritos abajo son nuestros y coinciden con la lista de piezas.
Pasos de la misión
Instala el HAT
Apaga el equipo, coloca el HAT en el conector GPIO y la cinta PCIe, y monta la cámara.
Actualiza e instala la IA
Actualiza el sistema e instala el paquete hailo-all; luego reinicia.
Corre el demo
Inicia el flujo de detección YOLO con rpicam-hello y el archivo de post-procesado de Hailo.
Úsalo en Python
Explora los ejemplos de Hailo de Raspberry Pi en GitHub para leer detecciones en tu propio código.
Construye algo
Cuenta carros en tu calle, abre una puerta para mascotas solo para tu gato o dale ojos reales a un robot.
Código
sudo apt update && sudo apt full-upgrade -y
sudo apt install -y hailo-all
sudo reboot
# after reboot: live detection preview
rpicam-hello -t 0 --post-process-file /usr/share/rpi-camera-assets/hailo_yolov8_inference.jsonCode comments are in English, like most libraries and docs — a good habit for makers.
Preguntas
¿Necesito el AI HAT?
No: un Pi 5 puede correr modelos pequeños en la CPU a pocas imágenes por segundo. El HAT da 10–30 veces más velocidad para trabajo en tiempo real.