Il caso studio sarà presto disponibile
Beijing Winge Technology Co., Ltd. ha fornito un sistema di monitoraggio del fumo industriale a canale singolo su un computer Ubuntu Edge RK3588. Innanzitutto, un piccolo modello MobileNetV3 ONNX valuta tre immagini consecutive. Durante la giornata una seconda fase classifica il fumo rilevato come fumo nero, fumo non nero o indeterminato. Se la condizione di fumo nero rimane soddisfatta per il tempo di conferma, un GPIO MCP2221A emette il livello di allarme configurato.
La consegna includeva modello, connettività RTSP, console web, test di immagini e video, installazione systemd/Nginx, integrazione GPIO, pacchetto ARM64, backup di rollback, checksum e test del dispositivo. Il “fumo nero” qui è un’etichetta colorata relativa al progetto e non un livello di Ringelmann, una concentrazione di sostanze inquinanti o una valutazione ufficiale delle emissioni.
Situazione iniziale
Una telecamera industriale dovrebbe essere collegata ad un computer RK3588 in una LAN controllata. L'anteprima e la valutazione del fumo dovrebbero essere eseguite localmente. Inoltre, per PLC, relè o dispositivi di segnalazione visivo-acustica erano necessari livelli configurabili alto o basso su MCP2221A GP0-GP3.
L'ambito è quindi andato oltre un modello di classificazione: decodifica video, implementazione ARM64, avvio automatico del servizio, configurazione del browser, gestione degli errori, separazione del test e dell'output live, materiali di installazione e rollback. Gli ambienti target erano RK3588, Ubuntu 22.04 ARM64, Nginx, Gunicorn, OpenCV DNN e ONNX.
Volume di consegna
| elemento costitutivo | Contenuto |
|---|---|
| Livello di fumo | Classificazione MobileNetV3 piccola a tre fotogrammi ONNX |
| Livello di colore | Fumo nero, fumo non nero e a tempo indeterminato durante la giornata |
| Video | File RTSP, HTTP o locale con anteprima MJPEG |
| Consolle web | URL dello streaming, algoritmo, soglia colore, pin GPIO e livello attivo |
| Test sui media | Test immagini e video con accoppiamento opzionale MCP2221A |
| Uscita allarme | GP0-GP3, attivo alto o attivo basso |
| Operazione | Nginx, Gunicorn, systemd, udev, controllo dello stato, IP statico e rollback |
| Artefatti | Pacchetto ARM64, modelli, script, test, documenti e SHA-256 |
Architettura tecnica
Catena di elaborazione: telecamera industriale o supporto caricato → decodifica OpenCV/FFmpeg → classificazione temporale del fumo a tre fotogrammi → visualizzazione fissa e protezione immagine errata → valutazione del colore diurno → conferma continua → MCP2221A-GPIO → stato web e registri.
Sul modello RK3588, OpenCV DNN carica il modello ONNX; PyTorch non è richiesto lì. Nginx fornisce l'accesso HTTP LAN, Gunicorn si limita ad ascoltare 127.0.0.1:8000. Applicazione e modelli sono riportati di seguito /opt/smoke-control, impostazioni persistenti in /var/lib/smoke-control/config.json; smoke-control.service si avvia automaticamente.
Decisione in due fasi e allarme
La prima fase valuta tre immagini consecutive. La fase dei colori funziona solo dopo un segnale di fumo. Consegna durante il giorno black_smoke, fumo non nero o indeterminato. Di notte la rilevazione del fumo rimane attiva, ma il colore è lo stesso unknown_night emesso e non attiva un allarme di fumo nero.
Per un allarme, è necessario che siano rispettati contemporaneamente il colore del fumo, il colore del fumo nero, la soglia del colore configurata e l'ora di conferma. La base del progetto utilizza due secondi. I test di caricamento possono rimanere separati dal GPIO live; Se l'accoppiamento viene attivato esplicitamente, il livello di test viene mantenuto e quindi viene ripristinato il controllo live automatico.
Problemi sul campo e correzioni
Nella visualizzazione fissa si sono verificati mobili scuri, riflessi di vetro, scene scure statiche, immagini di prova nere, grafica binaria, immagini nere rumorose e gradienti scuri. Sono state aggiunte le regole di protezione per lo sfondo verificato, il fermo immagine legato alla struttura, il fotogramma nero, la grafica binaria, il fermo immagine live e il fotogramma scuro completo.
La regola generale dell'oscurità si applica solo a un valore di grigio medio pari al massimo 24 e un 99esimo percentile al massimo 50. Quando ricontrollo 1.760 C'erano immagini di progetto leggibili 0 Colpisci. L'immagine di fumo nero positiva più oscura conosciuta aveva una media di 19,32, ma un 99esimo percentile di 62 e non è stato rifiutato.
Per il fumo nero su sfondo chiaro, richiedeva almeno la vecchia regola 14% pixel scuri; nel video di 37 secondi lo erano in realtà 9,03%–11,38% prima. Il nuovo limite inferiore di 8% si applica solo allo sfondo P90 250, non nelle normali scene buie.
Risultati dei test
I valori provengono dai registri interni del progetto dal 26 al 29 luglio 2026. Si applicano alle versioni, ai modelli, ai campioni, ai dispositivi e ai metodi menzionati e non sono un'indicazione generale di accuratezza per qualsiasi luogo.
| Esame | Risultato e condizione |
|---|---|
| Video del cliente | 37 s, 1024×540, 30 FPS, 1.110 fotogrammi, 74 campioni a intervalli di 0,5 s |
| Risultato del dispositivo | Fumo 74/74, candidati fumo nero 73/74, allarme simulato soddisfatto |
| Limite di spesa | Con questa accettazione output_isolated=true, GPIO non attivato |
| v1.9.4 Regressione | TP57, FN8, FP2, TN83; nessun FP aggiuntivo alla base |
| v2.0.3 locale | Superato 70 test più 18 sottotest |
| Regressione dell'immagine scura | 13 varianti nere, quasi nere, rumorose e sfumate sono rimaste “no smoke” |
| Controllo a ritroso | La nuova regola del buio totale ha raggiunto 0 immagini su 1.760 |
| Dark testing del dispositivo del cliente | Tre immagini di rumore/gradiente non hanno attivato l'uscita accoppiata |
| Fumo nero positivo | Fumo 98,53%, colore 99,99%, risultato positivo ottenuto |
| Stato finale in diretta | Sei campioni: flusso connesso, assenza di fumo, assenza di allarme, GP0 basso |
| Integrità dei file | SHA-256 di quattro file modificati corrispondenti; Servizio attivo/abilitato |
Risultato del progetto
- Catena end-to-end dall'inferenza RTSP e ARM64 alla decisione in due fasi e all'output GPIO.
- Gestione centralizzata di stream, algoritmo, soglia, pin e livello attivo nella console web.
- Chiara separazione tra test dei media, monitoraggio dal vivo e output hardware.
- Test di regressione per scene scure, immagini nere, grafica binaria, rumore, gradienti e sfondi chiari.
- Pacchetti, modelli, script di installazione, test, documenti, hash e punti di rollback.
Applicazioni adatte
- Prototipazione e sperimentazione tecnica di viste fisse per il monitoraggio dei fumi in impianti industriali.
- Edge Vision e controllo LAN su computer ARM64 RK3588.
- Implementa decisioni visive in PLC, relè o ingressi di segnale.
- Monitoraggio locale a canale singolo con necessità ridotta di caricamenti di video non elaborati.
Limiti e rischi di consegna
Il sistema non è un dispositivo legale per la misurazione delle emissioni. Non fornisce un livello Ringelmann o una concentrazione di sostanze inquinanti e non sostituisce i test ambientali, la certificazione o la valutazione normativa. L'esposizione, il bilanciamento del bianco, la compressione, le condizioni atmosferiche, la luce, lo sfondo, l'angolo di campo e la distanza influiscono sul colore.
MCP2221A fornisce solo livelli logici e non pilota direttamente alcun carico ad alta corrente. Per PLC, relè, luci o sirene sono necessari driver o fotoaccoppiatori in base ai requisiti di tensione, corrente, isolamento e sicurezza, nonché l'accettazione elettrica in loco.
La console di base è progettata per una LAN controllata. La distribuzione pubblica richiede autenticazione, controllo degli accessi, HTTPS, protezione dei dati della telecamera e mascheramento del protocollo. Prima della produzione è necessario definire il set di dati sulla posizione e i criteri di precisione, richiamo, falsi allarmi, omissioni, recupero, lungo periodo e riavvio.
Domande frequenti
Come viene determinato il fumo nero?
Innanzitutto viene rilevato il fumo da tre fotogrammi, quindi il colore durante il giorno. Fumo, fumo nero, soglia e durata conferma devono essere rispettati insieme.
Il fumo nero è classificato di notte?
La base di consegna rileva il fumo solo di notte e consegna unknown_night per il colore. La classificazione dei colori notturni necessita di dati propri e regole di accettazione.
Questa è sorveglianza Ringelmann?
No. Il fumo nero è un'etichetta visiva a colori; Il livello Ringelmann, la concentrazione di particelle o il risultato delle emissioni legali non vengono emessi.
È possibile collegare la telecamera e il PLC?
Dopo aver controllato RTSP/HTTP, codec, risoluzione, FPS, specifiche elettriche di rete e PLC. L'uscita MCP2221A necessita di driver e isolamento adeguati.
È necessario testare nuovamente un altro dispositivo da RK3588?
Sì. Sistema operativo, OpenCV/FFmpeg, streaming, rete, temperatura, carico e angolo di visualizzazione possono modificare risultati e stabilità. La costruzione, il funzionamento, il falso allarme, l'omissione, l'uscita e la durata devono essere ripetuti.
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