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技術方案：基于eFish-SBC-RK3576工控板的智慧城市邊緣網關
利用eFish-SBC-RK3576工控機的高性能計算、多接口擴展能力及邊緣AI支持，構建智慧城市邊緣網關，實現以下核心功能：
- 環境監測：通過4路ADC采集溫濕度、空氣質量、噪聲等傳感器數據。
- 人流分析：通過USB 3.0外接AI加速棒實時處理攝像頭視頻流，統計人流密度。
- 異常告警：通過GPIO觸發聲光報警（如人流超限、環境指標異常）。
- 多模通信：5G遠程回傳數據至云平臺，WiFi連接本地設備（如攝像頭、LED屏）。
1. 核心硬件選型
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接口/配置 |
說明 |
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5G通信模塊 |
M2.E接口（PCIe擴展） |
支持5G NR Sub-6GHz，上行帶寬≥200Mbps |
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WiFi模塊 |
M2.E接口（默認板載或擴展） |
雙頻WiFi 6，覆蓋本地設備（攝像頭、傳感器） |
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AI加速棒 |
USB 3.0接口 |
支持TensorRT/OpenVINO，部署人流分析模型 |
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ADC傳感器 |
4路ADC接口 |
采集環境數據（溫濕度、PM2.5、噪聲等） |
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報警觸發器 |
GPIO接口（配置為輸入模式） |
接收外部告警信號（如消防傳感器） |
2. 接口資源占用
- 已占用接口：
- 5G模塊：1×M2.E
- WiFi模塊：1×M2.E（若板載WiFi不滿足需求，可擴展第二模塊）
- AI加速棒：1×USB 3.0
- ADC傳感器：4×ADC
- 報警觸發：1×GPIO
- 剩余接口：
- USB 3.0×2（可擴展其他外設，如加密狗）
- RS485×6（預留工業設備接入）
- GPIO≥15（擴展更多告警或控制功能）
三、軟件架構設計
1. 操作系統與驅動
- OS：Ubuntu 22.04 LTS（預裝Rockchip BSP驅動）
- 關鍵驅動：
- 5G模塊：Quectel RM500Q驅動（AT指令集+PPP撥號）
- AI加速棒：NVIDIA Jetson加速庫或Intel OpenVINO工具鏈
- ADC/GPIO：通過Linux內核sysfs或libgpiod庫訪問
2. 核心軟件組件
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組件 |
技術棧 |
功能 |
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數據采集層 |
Python/C++ |
讀取4路ADC傳感器數據，輪詢GPIO報警信號 |
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AI推理層 |
TensorRT/OpenVINO |
運行人流密度檢測模型（YOLOv8+DeepSORT） |
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通信服務 |
MQTT + HTTPS |
5G上傳結構化數據至云端，WiFi下發控制指令 |
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邊緣規則引擎 |
Node-RED/自定義邏輯 |
本地告警觸發（如PM2.5超標時啟動通風設備） |
3. 數據處理流程
A[傳感器數據] -->|ADC采集| B(邊緣網關)
C[攝像頭視頻流] -->|USB3.0+AI加速棒| B
B --> D{邊緣計算}
D --> E[人流統計結果]
D --> F[環境指標分析]
E -->|5G/HTTP| G[云平臺]
F -->|5G/HTTP| G
D -->|GPIO觸發| H[本地報警器]
G -->|WiFi/MQTT| I[控制終端]
四、關鍵技術與優勢
1. 邊緣計算性能優化
- 模型輕量化：使用TensorRT量化人流檢測模型，推理延遲≤50ms（1080p@30fps）。
- 資源隔離：通過Cgroups限制AI任務CPU占用率≤60%，保障通信服務穩定性。
2. 多網絡協同
- 5G鏈路冗余：支持APN專網與公網雙備份，斷網自動切換。
- WiFi Mesh：通過OpenWRT擴展為Mesh節點，覆蓋500米半徑設備接入。
3. 可靠性設計
- 看門狗機制：內置硬件看門狗，系統無響應10s后自動重啟。
- 寬溫支持：-20℃~70℃工業級溫度范圍，適應戶外機柜部署。
1. 硬件部署示意圖
[智慧路燈桿]
├── eFish-SBC-RK3576（內置5G/WiFi）
├── 4路環境傳感器（ADC接口）
├── AI攝像頭（USB3.0加速棒）
└── 聲光報警器（GPIO控制）
2. 成本與周期
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項目 |
明細 |
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單節點硬件成本 |
≈¥3,800（含工控機+5G模塊+AI加速棒） |
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軟件定制開發周期 |
2-3周（模型訓練+系統集成） |
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部署調試周期 |
1周/節點 |
- 接口高密度：單板集成5G+WiFi+多路工業接口，減少擴展復雜度。
- AIoT融合：邊緣端完成傳感器數據聚合與AI推理，降低云端負載。
- 靈活擴展：剩余接口支持接入照明控制、充電樁管理等子系統。
此方案充分挖掘eFish-SBC-RK3576的硬件潛力，可快速復制到智慧園區、交通樞紐等場景。
