Détection de fumée RK3588 et de fumée noire avec alarme MCP2221A : étude de cas

Étude de cas à venir

Beijing Winge Technology Co., Ltd. a livré un système de surveillance des fumées industrielles monocanal sur un ordinateur RK3588 Ubuntu Edge. Tout d'abord, un petit modèle ONNX de MobileNetV3 évalue trois images consécutives. En journée, une deuxième étape classe la fumée détectée en fumée noire, fumée non noire ou indéterminée. Si la condition de fumée noire reste remplie pendant le temps de confirmation, un GPIO MCP2221A émet le niveau d'alarme configuré.

La livraison comprenait le modèle, la connectivité RTSP, la console Web, les tests d'images et de vidéos, l'installation de systemd/Nginx, l'intégration GPIO, le package ARM64, la sauvegarde de restauration, les sommes de contrôle et les tests de périphériques. La « fumée noire » est ici une étiquette de couleur liée au projet et non un niveau Ringelmann, une concentration de polluants ou une évaluation officielle des émissions.

Situation initiale

Une caméra industrielle doit être connectée à un ordinateur RK3588 dans un réseau local contrôlé. La prévisualisation et l'évaluation de la fumée doivent être exécutées localement. De plus, des niveaux configurables haut ou bas sur MCP2221A GP0-GP3 étaient nécessaires pour les automates, les relais ou les dispositifs de signalisation visuelle-acoustique.

Le périmètre allait donc au-delà d'un modèle de classification : décodage vidéo, déploiement ARM64, démarrage automatique du service, configuration du navigateur, gestion des erreurs, séparation des sorties test et live, matériel d'installation et rollback. Les environnements cibles étaient RK3588, Ubuntu 22.04 ARM64, Nginx, Gunicorn, OpenCV DNN et ONNX.

Contenu de la livraison

bloc de construction	Contenu
Niveau de fumée	Petite classification MobileNetV3 à trois images ONNX
Niveau de couleur	Fumée noire, fumée non noire et indéfiniment pendant la journée
Vidéo	RTSP, HTTP ou fichier local avec aperçu MJPEG
Console Web	URL de flux, algorithme, seuil de couleur, broche GPIO et niveau actif
Tests multimédias	Tests image et vidéo avec couplage MCP2221A en option
Sortie d'alarme	GP0-GP3, actif haut ou actif bas
Fonctionnement	Nginx, Gunicorn, systemd, udev, bilan de santé, IP statique et restauration
Artefacts	Package ARM64, modèles, scripts, tests, documents et SHA-256

Architecture technique

Chaîne de traitement : caméra industrielle ou support téléchargé → décodage OpenCV/FFmpeg → classification temporelle de la fumée à trois images → vue fixe et protection d'image erronée → évaluation des couleurs de jour → confirmation continue → MCP2221A-GPIO → état Web et journaux.

Sur le RK3588, OpenCV DNN charge le modèle ONNX ; PyTorch n’y est pas requis. Nginx fournit un accès HTTP LAN, Gunicorn écoute simplement 127.0.0.1:8000. L'application et les modèles sont ci-dessous /opt/smoke-control, paramètres persistants sous /var/lib/smoke-control/config.json; smoke-control.service démarre automatiquement.

Décision et alarme en deux étapes

La première étape évalue trois images consécutives. L'étape de couleur ne se déroule qu'après un signal de fumée. Elle livre pendant la journée black_smoke, fumée non noire ou indéterminée. La nuit la détection de fumée reste active, mais la couleur est la même unknown_night émis et ne déclenche pas de détecteur de fumée noire.

Pour une alarme, la fumée, la couleur de la fumée noire, le seuil de couleur configuré et le temps de confirmation doivent être respectés en même temps. La base du projet utilise deux secondes. Les tests de téléchargement peuvent rester séparés du GPIO en direct ; Si le couplage est explicitement activé, le niveau de test est maintenu et le contrôle automatique en direct est alors rétabli.

Problèmes de terrain et corrections

Des meubles sombres, des reflets de verre, des scènes sombres statiques, des images de test noires, des graphiques binaires, des images noires bruyantes et des dégradés sombres se sont produits dans la vue fixe. Des règles de protection d'arrière-plan vérifié, d'arrêt sur image lié à la structure, de cadre noir, de graphiques binaires, d'images fixes en direct et de trame sombre complète ont été ajoutées.

La règle d'obscurité globale ne s'applique qu'à une valeur de gris moyenne d'au plus 24 et un 99e centile d'au plus 50. Lors de la vérification 1.760 Il y avait des images de projet lisibles 0 Frappé. L'image de fumée noire positive la plus sombre connue avait une moyenne de 19,32, mais un 99e centile de 62 et n'a pas été rejeté.

Pour la fumée noire sur fond clair, l'ancienne règle exigeait au moins 14% pixels sombres ; dans la vidéo de 37 secondes étaient en fait 9,03%–11,38% avant. La nouvelle limite inférieure de 8% s'applique uniquement à l'arrière-plan P90 250, pas dans les scènes sombres ordinaires.

Résultats des tests

Les valeurs proviennent des enregistrements internes du projet du 26 au 29 juillet 2026. Elles s'appliquent aux versions, modèles, échantillons, appareils et méthodes mentionnés et ne constituent pas une indication générale d'exactitude pour un emplacement quelconque.

Examen	Résultat et condition
Vidéo client	37 s, 1 024 × 540, 30 FPS, 1 110 images, 74 échantillons à intervalles de 0,5 s
Résultat de l'appareil	Fumée 74/74, fumée noire potentielle 73/74, alarme simulée remplie
Limite de dépenses	Avec cette acceptation `output_isolated=true`, GPIO non activé
v1.9.4 Régression	TP 57, FN 8, FP 2, AMT 83 ; pas de FP supplémentaire à la base
v2.0.3 local	Réussite de 70 tests et 18 sous-tests
Régression d'image sombre	13 variantes noires, presque noires, bruyantes et dégradées sont restées « sans fumée »
Contre-vérification	La nouvelle règle de l'obscurité totale a atteint 0 sur 1 760 images
Tests sombres des appareils clients	Trois images de bruit/dégradé n'ont pas activé la sortie couplée
Fumée noire positive	Fumée 98,53%, couleur 99,99%, résultat positif obtenu
État final en direct	Six échantillons : flux connecté, pas de fumée, pas d'alarme, GP0 Low
Intégrité des fichiers	SHA-256 sur quatre fichiers modifiés correspondant ; Service actif/activé

Résultat du projet

Chaîne de bout en bout depuis l'inférence RTSP et ARM64 jusqu'à la décision en deux étapes et la sortie GPIO.
Gestion centralisée du flux, de l'algorithme, du seuil, du pin et du niveau actif dans la console web.
Séparation claire entre les tests multimédias, la surveillance en direct et la sortie matérielle.
Tests de régression pour les scènes sombres, les images noires, les graphiques binaires, le bruit, les dégradés et les arrière-plans clairs.
Packages, modèles, scripts d'installation, tests, documents, hachages et points de restauration.

Applications appropriées

Prototypage et tests techniques de vues fixes de surveillance des fumées dans les installations industrielles.
Vision Edge et contrôle LAN sur les ordinateurs RK3588 ARM64.
Implémentez des décisions visuelles dans les entrées PLC, relais ou signaux.
Surveillance locale à canal unique avec un besoin réduit de téléchargements de vidéos brutes.

Limites et risques de livraison

Le système n'est pas un appareil légal de mesure des émissions. Il ne fournit pas de niveau Ringelmann ni de concentration de polluants et ne remplace pas les tests environnementaux, la certification ou l'évaluation réglementaire. L'exposition, la balance des blancs, la compression, la météo, la lumière, l'arrière-plan, l'angle de vue et la distance affectent la couleur.

MCP2221A fournit uniquement des niveaux logiques et ne pilote directement aucune charge à courant élevé. Pour les automates programmables, les relais, les lumières ou les sirènes, des pilotes ou des optocoupleurs selon les exigences de tension, de courant, d'isolation et de sécurité ainsi qu'une acceptation électrique sur site sont nécessaires.

La console de base est conçue pour un réseau local contrôlé. Le déploiement public nécessite une authentification, un contrôle d'accès, HTTPS, une protection des données des caméras et un masquage de protocole. Avant la production, l'ensemble des données de localisation et les critères de précision, de rappel, de fausses alarmes, d'omissions, de récupération, de longue durée et de redémarrage doivent être définis.

Questions fréquemment posées

Comment la fumée noire est-elle déterminée ?

Tout d'abord, la fumée est détectée à partir de trois images, puis la couleur au cours de la journée. La fumée, la fumée noire, le seuil et la durée de confirmation doivent être respectés ensemble.

La fumée noire est-elle classée la nuit ?

La base de livraison ne détecte la fumée que la nuit et livre unknown_night pour la couleur. La classification des couleurs nocturnes nécessite ses propres données et règles d'acceptation.

S'agit-il d'une surveillance Ringelmann ?

Non. La fumée noire est une étiquette visuelle de couleur ; Le niveau de Ringelmann, la concentration de particules ou les résultats d'émissions légales ne sont pas affichés.

La caméra et l'automate peuvent-ils être connectés ?

Après avoir vérifié les spécifications électriques RTSP/HTTP, codec, résolution, FPS, réseau et PLC. La sortie MCP2221A nécessite des pilotes et une isolation appropriés.

Un autre appareil RK3588 doit-il être retesté ?

Oui. Le système d'exploitation, OpenCV/FFmpeg, le flux, le réseau, la température, la charge et l'angle de vision peuvent modifier le résultat et la stabilité. La construction, le fonctionnement, les fausses alarmes, les omissions, les performances et l'endurance doivent être répétés.