一、硬件架構設計?
- ?核心算力平臺（EFISH-SBC-RK3588）?
- ?異構計算能力?：搭載 8 核 ARM 架構（4×Cortex-A76@2.4GHz + 4×Cortex-A55@1.8GHz），集成 6 TOPS NPU 與 Mali-G610 GPU，支持多傳感器數據并行處理與實時 AI 推理?。
- ?接口擴展?：
- 6×MIPI-CSI：接入 8K 工業相機（如 Sony IMX415，支持 HDR 成像）及激光雷達（如 Velodyne VLP-16，100 線@20Hz）?。
- PCIe 3.0：擴展 5G 模組（如 Quectel RM500Q）實現高速回傳，支持邊緣端與云端協同?。
- ?巡檢載荷模塊?
- ?多光譜相機?：支持 NDVI/NDRE 植被指數分析，通過 RS422 接口同步 RTK 定位數據（精度 ≤2cm），用于農業病害識別?。
- ?紅外熱像儀?：測溫范圍 -40°C~550°C（±1.5% 精度），支持溫差閾值報警（如電力設備接點過熱點檢測）?。
- ?激光雷達 SLAM?：實時生成 3D 點云地圖，用于復雜場景避障（響應延遲 ≤100ms）?。
- ?工業級可靠性設計?
- ?寬溫運行?：-40°C~85°C 適應高原、沙漠等極端環境，通過 MIL-STD-810G 振動測試?。
- ?加固存儲?：M.2 NVMe SSD（512GB-4TB）支持 AES-256 加密與跌落自動鎖定，寫入速度達 800MB/s（壽命為 TF 卡 10 倍）?。
二、邊緣計算與智能分析模塊?
- ?實時數據處理?
- ?多源數據融合?：通過 RK3588 NPU 實現激光雷達點云、紅外熱成像與可見光圖像的時空對齊（配準誤差 ≤0.3 像素）?。
- ?AI 模型部署?：
- YOLOv5s：實時識別電力設備絕緣子破損、導線異物（準確率 ≥98%）?。
- ResNet50：分析農作物 NDVI 指數異常區域（如水稻稻瘟病），生成施藥熱力圖?。
- ?低延遲優化?
- ?動態調頻技術?：根據任務負載自動切換 CPU/GPU 頻率，巡檢任務中整機功耗 ≤20W?。
- ?優先級調度?：飛控指令優先處理（響應延遲 ≤50μs），保障飛行安全?。
- ?通信與存儲?
- ?斷鏈保護?：5G 信號中斷時自動緩存數據至本地 SSD，網絡恢復后續傳?。
- ?H.265 硬編碼?：8K@30fps 視頻流壓縮比達 500:1，帶寬占用降低 60%?。
?三、典型應用場景?
- ?電力設備智能巡檢?
- 紅外熱成像實時檢測輸電線路接點溫度（溫差 ≥10°C 觸發報警），同步激光雷達 SLAM 生成桿塔三維模型（精度 ≤5cm）?。
- 缺陷識別結果通過 5G 回傳至運維平臺，支持自動生成檢修工單?。
- ?農業植保監測?
- 多光譜相機 + RTK 定位實現變量施藥，施藥軌跡數據離線導出（格式兼容 QGIS/ArcGIS）?。
- 邊緣端部署 UNet 模型分割農田墑情，灌溉決策響應時間 ≤3 秒?。
- ?應急救援與災害評估?
- 熱成像夜間搜救：支持 2km 范圍內人體目標識別（靈敏度 30mK）?。
- 8K 視頻實時拼接生成災區三維地圖，輔助救援路徑規劃?。
四、技術優勢總結?
- ?國產化替代?：RK3588 方案較傳統 NVIDIA Jetson 硬件成本降低 40%，算力密度提升 2 倍?。
- ?高集成度?：單板集成飛控通信、AI 算力與多協議接口，體積較傳統方案減少 50%?。
- ?全場景適配?：需要符合 GB/T 38058-2019 標準，支持工業、農業、應急等多領域定制化需求?。
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