基于 EFISH-SBC-RK3588 的无人机智能巡检终端方案
一、硬件架构设计
- 核心算力平台（EFISH-SBC-RK3588）
- 异构计算能力：搭载 8 核 ARM 架构（4×Cortex-A76@2.4GHz + 4×Cortex-A55@1.8GHz），集成 6 TOPS NPU 与 Mali-G610 GPU，支持多传感器数据并行处理与实时 AI 推理。
- 接口扩展：
- 6×MIPI-CSI：接入 8K 工业相机（如 Sony IMX415，支持 HDR 成像）及激光雷达（如 Velodyne VLP-16，100 线@20Hz）。
- PCIe 3.0：扩展 5G 模组（如 Quectel RM500Q）实现高速回传，支持边缘端与云端协同。
- 巡检载荷模块
- 多光谱相机：支持 NDVI/NDRE 植被指数分析，通过 RS422 接口同步 RTK 定位数据（精度 ≤2cm），用于农业病害识别。
- 红外热像仪：测温范围 -40°C~550°C（±1.5% 精度），支持温差阈值报警（如电力设备接点过热点检测）。
- 激光雷达 SLAM：实时生成 3D 点云地图，用于复杂场景避障（响应延迟 ≤100ms）。
- 工业级可靠性设计
- 宽温运行：-40°C~85°C 适应高原、沙漠等极端环境，通过 MIL-STD-810G 振动测试。
- 加固存储：M.2 NVMe SSD（512GB-4TB）支持 AES-256 加密与跌落自动锁定，写入速度达 800MB/s（寿命为 TF 卡 10 倍）。
二、边缘计算与智能分析模块
- 实时数据处理
- 多源数据融合：通过 RK3588 NPU 实现激光雷达点云、红外热成像与可见光图像的时空对齐（配准误差 ≤0.3 像素）。
- AI 模型部署：
- YOLOv5s：实时识别电力设备绝缘子破损、导线异物（准确率 ≥98%）。
- ResNet50：分析农作物 NDVI 指数异常区域（如水稻稻瘟病），生成施药热力图。
- 低延迟优化
- 动态调频技术：根据任务负载自动切换 CPU/GPU 频率，巡检任务中整机功耗 ≤20W。
- 优先级调度：飞控指令优先处理（响应延迟 ≤50μs），保障飞行安全。
- 通信与存储
- 断链保护：5G 信号中断时自动缓存数据至本地 SSD，网络恢复后续传。
- H.265 硬编码：8K@30fps 视频流压缩比达 500:1，带宽占用降低 60%。
三、典型应用场景
- 电力设备智能巡检
- 红外热成像实时检测输电线路接点温度（温差 ≥10°C 触发报警），同步激光雷达 SLAM 生成杆塔三维模型（精度 ≤5cm）。
- 缺陷识别结果通过 5G 回传至运维平台，支持自动生成检修工单。
- 农业植保监测
- 多光谱相机 + RTK 定位实现变量施药，施药轨迹数据离线导出（格式兼容 QGIS/ArcGIS）。
- 边缘端部署 UNet 模型分割农田墒情，灌溉决策响应时间 ≤3 秒。
- 应急救援与灾害评估
- 热成像夜间搜救：支持 2km 范围内人体目标识别（灵敏度 30mK）。
- 8K 视频实时拼接生成灾区三维地图，辅助救援路径规划。
四、技术优势总结
- 国产化替代：RK3588 方案较传统 NVIDIA Jetson 硬件成本降低 40%，算力密度提升 2 倍。
- 高集成度：单板集成飞控通信、AI 算力与多协议接口，体积较传统方案减少 50%。
- 全场景适配：需要符合 GB/T 38058-2019 标准，支持工业、农业、应急等多领域定制化需求。