Fallstudie in Kürze
Beijing Winge Technology Co., Ltd. lieferte ein einkanaliges System zur industriellen Rauchüberwachung auf einem RK3588-Ubuntu-Edge-Rechner. Zuerst bewertet ein MobileNetV3-Small-ONNX-Modell drei aufeinanderfolgende Bilder. Am Tag klassifiziert eine zweite Stufe den erkannten Rauch als Schwarzrauch, Nicht-Schwarzrauch oder unbestimmt. Bleibt die Schwarzrauchbedingung für die Bestätigungszeit erfüllt, gibt ein MCP2221A-GPIO den konfigurierten Alarmpegel aus.
Die Lieferung umfasste Modell, RTSP-Anbindung, Webkonsole, Bild- und Videotests, systemd-/Nginx-Installation, GPIO-Integration, ARM64-Paket, Rollback-Sicherung, Prüfsummen und Geräteprüfungen. „Schwarzrauch“ ist hier ein projektbezogenes Farblabel und keine Ringelmann-Stufe, Schadstoffkonzentration oder behördliche Emissionsbewertung.
Ausgangslage
Eine Industriekamera sollte in einem kontrollierten LAN an einen RK3588-Rechner angebunden werden. Vorschau und Rauchbewertung sollten lokal laufen. Zusätzlich waren konfigurierbare High- oder Low-Pegel an MCP2221A GP0-GP3 für SPS, Relais oder optisch-akustische Signalgeber erforderlich.
Der Umfang ging daher über ein Klassifikationsmodell hinaus: Videodekodierung, ARM64-Bereitstellung, automatischer Dienststart, Browserkonfiguration, Fehlerbehandlung, Trennung von Test- und Live-Ausgabe, Installationsmaterial und Rollback. Zielumgebung waren RK3588, Ubuntu 22.04 ARM64, Nginx, Gunicorn, OpenCV DNN und ONNX.
Lieferumfang
| Baustein | Inhalt |
|---|---|
| Rauchstufe | Drei-Frame-MobileNetV3-Small-ONNX-Klassifikation |
| Farbstufe | Schwarzrauch, Nicht-Schwarzrauch und unbestimmt am Tag |
| Video | RTSP, HTTP oder lokale Datei mit MJPEG-Vorschau |
| Webkonsole | Stream-URL, Algorithmus, Farbschwelle, GPIO-Pin und Aktivpegel |
| Medientests | Bild- und Videotests mit optionaler MCP2221A-Kopplung |
| Alarmausgang | GP0-GP3, aktiv High oder aktiv Low |
| Betrieb | Nginx, Gunicorn, systemd, udev, Healthcheck, statische IP und Rollback |
| Artefakte | ARM64-Paket, Modelle, Skripte, Tests, Dokumente und SHA-256 |
Technische Architektur
Verarbeitungskette: Industriekamera oder hochgeladenes Medium → OpenCV/FFmpeg-Dekodierung → zeitliche Drei-Frame-Rauchklassifikation → Schutz für feste Ansicht und fehlerhafte Bilder → Farbbewertung am Tag → kontinuierliche Bestätigung → MCP2221A-GPIO → Webstatus und Protokolle.
Auf dem RK3588 lädt OpenCV DNN das ONNX-Modell; PyTorch ist dort nicht erforderlich. Nginx stellt den LAN-HTTP-Zugang bereit, Gunicorn lauscht nur auf 127.0.0.1:8000. Anwendung und Modelle liegen unter /opt/smoke-control, persistente Einstellungen unter /var/lib/smoke-control/config.json; smoke-control.service startet automatisch.
Zweistufige Entscheidung und Alarm
Stufe eins bewertet drei aufeinanderfolgende Bilder. Nur nach einem Rauchsignal läuft die Farbstufe. Tagsüber liefert sie black_smoke, Nicht-Schwarzrauch oder unbestimmt. Nachts bleibt die Rauchdetektion aktiv, die Farbe wird jedoch als unknown_night ausgegeben und löst keinen Schwarzrauchalarm aus.
Für einen Alarm müssen Rauch, Schwarzrauchfarbe, konfigurierte Farbschwelle und Bestätigungszeit gleichzeitig erfüllt sein. Die Projektbasis nutzt zwei Sekunden. Upload-Tests können vom Live-GPIO getrennt bleiben; bei ausdrücklich aktivierter Kopplung wird der Testpegel gehalten und danach die automatische Live-Steuerung wiederhergestellt.
Feldprobleme und Korrekturen
In der festen Ansicht traten dunkle Möbel, Glasreflexionen, statische Dunkelszenen, schwarze Testbilder, binäre Grafiken, verrauschte Schwarzbilder und dunkle Verläufe auf. Ergänzt wurden geprüfte Hintergrund-, strukturgebundene Standbild-, Schwarzbild-, binäre Grafik-, Live-Standbild- und Gesamtdunkelbild-Schutzregeln.
Die Gesamtdunkelregel greift nur bei einem mittleren Grauwert von höchstens 24 und einem 99. Perzentil von höchstens 50. Bei einer Rückprüfung von 1.760 lesbaren Projektbildern gab es 0 Treffer. Das dunkelste bekannte positive Schwarzrauchbild hatte einen Mittelwert von 19,32, aber ein 99. Perzentil von 62 und wurde nicht verworfen.
Bei Schwarzrauch vor hellem Hintergrund verlangte die ältere Regel mindestens 14% dunkle Pixel; im 37-Sekunden-Video lagen tatsächlich 9,03%–11,38% vor. Die neue Untergrenze von 8% gilt nur bei Hintergrund-P90 ab 250, nicht in gewöhnlichen Dunkelszenen.
Prüfergebnisse
Die Werte stammen aus internen Projektaufzeichnungen vom 26. bis 29.07.2026. Sie gelten für die genannten Versionen, Modelle, Stichproben, Geräte und Methoden und sind keine allgemeine Genauigkeitsangabe für beliebige Standorte.
| Prüfung | Ergebnis und Bedingung |
|---|---|
| Kundenvideo | 37 s, 1024×540, 30 FPS, 1.110 Frames, 74 Stichproben im 0,5-s-Abstand |
| Geräteergebnis | Rauch 74/74, Schwarzrauchkandidaten 73/74, simulierter Alarm erfüllt |
| Ausgabegrenze | Bei dieser Abnahme output_isolated=true, GPIO nicht angesteuert |
| v1.9.4 Regression | TP 57, FN 8, FP 2, TN 83; keine zusätzlichen FP zur Basis |
| v2.0.3 lokal | 70 Tests plus 18 Untertests bestanden |
| Dunkelbild-Regression | 13 schwarze, fast schwarze, verrauschte und Verlaufvarianten blieben „kein Rauch“ |
| Rückprüfung | Neue Gesamtdunkelregel traf 0 von 1.760 Bildern |
| Kundengerät-Dunkeltests | Drei Rausch-/Verlaufbilder aktivierten den gekoppelten Ausgang nicht |
| Positiver Schwarzrauch | Rauch 98,53%, Farbe 99,99%, positives Ergebnis erhalten |
| Live-Endzustand | Sechs Stichproben: Stream verbunden, kein Rauch, kein Alarm, GP0 Low |
| Dateiintegrität | SHA-256 von vier geänderten Dateien stimmte überein; Dienst active/enabled |
Projektergebnis
- Durchgängige Kette von RTSP und ARM64-Inferenz bis zur zweistufigen Entscheidung und GPIO-Ausgabe.
- Zentrale Verwaltung von Stream, Algorithmus, Schwelle, Pin und Aktivpegel in der Webkonsole.
- Klare Trennung zwischen Medientest, Live-Überwachung und Hardwareausgabe.
- Regressionstests für Dunkelszenen, Schwarzbilder, Binärgrafik, Rauschen, Verläufe und hellen Hintergrund.
- Pakete, Modelle, Installationsskripte, Tests, Dokumente, Hashes und Rollback-Punkte.
Geeignete Anwendungen
- Prototypen und technische Prüfung fester Rauchüberwachungsansichten in Industrieanlagen.
- Edge-Vision und LAN-Steuerung auf RK3588-ARM64-Rechnern.
- Umsetzung visueller Entscheidungen in SPS-, Relais- oder Signaleingänge.
- Lokale einkanalige Überwachung mit geringerem Bedarf an Rohvideo-Uploads.
Liefergrenzen und Risiken
Das System ist kein gesetzliches Emissionsmessgerät. Es liefert keine Ringelmann-Stufe und keine Schadstoffkonzentration und ersetzt keine Umweltprüfung, Zertifizierung oder behördliche Bewertung. Belichtung, Weißabgleich, Kompression, Wetter, Licht, Hintergrund, Bildwinkel und Entfernung beeinflussen die Farbe.
MCP2221A liefert nur Logikpegel und treibt keine Hochstromlast direkt. Für SPS, Relais, Leuchten oder Sirenen sind Treiber oder Optokoppler entsprechend Spannung, Strom, Isolation und Fail-Safe-Anforderung sowie eine elektrische Abnahme vor Ort nötig.
Die Basiskonsole ist für ein kontrolliertes LAN ausgelegt. Öffentliche Bereitstellung erfordert Authentifizierung, Zugriffskontrolle, HTTPS, Schutz der Kameradaten und Protokollmaskierung. Vor Produktion sind Standortdatensatz und Kriterien für Precision, Recall, Fehlalarme, Auslassungen, Erholung, Langzeitlauf und Neustart festzulegen.
Häufige Fragen
Wie wird Schwarzrauch bestimmt?
Zuerst wird Rauch aus drei Frames erkannt, danach tagsüber die Farbe. Rauch, Schwarzrauch, Schwelle und Bestätigungsdauer müssen gemeinsam erfüllt sein.
Wird Schwarzrauch nachts klassifiziert?
Die Lieferbasis erkennt nachts nur Rauch und liefert unknown_night für die Farbe. Nachtfarbklassifikation braucht eigene Daten und Abnahmeregeln.
Ist dies eine Ringelmann-Überwachung?
Nein. Schwarzrauch ist ein visuelles Farblabel; Ringelmann-Stufe, Partikelkonzentration oder gesetzliches Emissionsergebnis werden nicht ausgegeben.
Können Kamera und SPS angebunden werden?
Nach Prüfung von RTSP/HTTP, Codec, Auflösung, FPS, Netzwerk und elektrischer SPS-Spezifikation. Der MCP2221A-Ausgang braucht geeignete Treiber und Isolation.
Muss ein anderes RK3588-Gerät neu geprüft werden?
Ja. OS, OpenCV/FFmpeg, Stream, Netzwerk, Temperatur, Last und Blickwinkel können Ergebnis und Stabilität ändern. Build, Funktion, Fehlalarm, Auslassung, Ausgabe und Dauerlauf sind zu wiederholen.
Online
Phone
WeChat
Top