基于电鱼 ARM 工控机的AI视频智能分析方案：让传统监控变得更聪明

一、行业现状与痛点

传统视频监控系统的典型问题包括：

这些问题导致管理效率低、安全风险高，迫切需要一种能"本地AI智能识别、快速响应"的解决方案。

二、总体技术方案框架

本方案基于 电鱼 EFISH-RK3588 / RK3568 工控机 搭建，支持 AI 模型边缘部署。

通过将摄像头视频信号接入工控机，利用内置 NPU 进行本地智能分析，并将结果上传到监控中心。

方案逻辑：

摄像头采集 → 工控机AI识别 → 本地预警 → 上传中心 → 远程可视化。

三、硬件平台优势

工业级设计，7×24 小时稳定运行，支持多摄像头接入与 AI 模型推理，适配各类工业监控场景。

四、AI智能识别功能说明

1️ ⃣ 安全帽检测

2️ ⃣ 反光服识别

3️ ⃣ 烟雾 / 火焰检测

所有模型均可通过 TensorRT 加速在 NPU 上运行，

支持本地推理、毫秒级响应，数据无需上传云端，降低带宽占用。

五、方案框架功能分层

六、系统特性与优势

七、实施与应用流程

$步骤1$ 采集端接入摄像头（USB/MIPI）

$步骤2$ 在RK3588上部署AI模型（YOLOv8n）

$步骤3$ 调试视频采集与识别效果

$步骤4$ 将结果通过MQTT上报至监控平台

$步骤5$ 配置报警与报表系统

八、应用效果与实际价值

✅ 从"录像为主"升级为"智能识别+主动预警"；

✅ 实现违规穿戴、烟雾等隐患自动识别；

✅ 节省人力巡检成本 50%以上；

✅ 本地AI推理大幅减少网络带宽消耗；

✅ 支持远程维护与模型更新。