一、方案概述

利用‌eFish-SBC-RK3576‌工控机的高性能计算、多接口扩展能力及边缘AI支持，构建智慧城市边缘网关，实现以下核心功能：

• ‌环境监测‌：通过4路ADC采集温湿度、空气质量、噪声等传感器数据。
• ‌人流分析‌：通过USB 3.0外接AI加速棒实时处理摄像头视频流，统计人流密度。
• ‌异常告警‌：通过GPIO触发声光报警（如人流超限、环境指标异常）。
• ‌多模通信‌：5G远程回传数据至云平台，WiFi连接本地设备（如摄像头、LED屏）。

二、硬件配置与接口分配

1. 核心硬件选型

模块	接口/配置	说明
‌5G通信模块‌	M2.E接口（PCIe扩展）	支持5G NR Sub-6GHz，上行带宽≥200Mbps
‌WiFi模块‌	M2.E接口（默认板载或扩展）	双频WiFi 6，覆盖本地设备（摄像头、传感器）
‌AI加速棒‌	USB 3.0接口	支持TensorRT/OpenVINO，部署人流分析模型
‌ADC传感器‌	4路ADC接口	采集环境数据（温湿度、PM2.5、噪声等）
‌报警触发器‌	GPIO接口（配置为输入模式）	接收外部告警信号（如消防传感器）

2. 接口资源占用

• ‌已占用接口‌：
• 5G模块：1×M2.E
• WiFi模块：1×M2.E（若板载WiFi不满足需求，可扩展第二模块）
• AI加速棒：1×USB 3.0
• ADC传感器：4×ADC
• 报警触发：1×GPIO
• ‌剩余接口‌：
• USB 3.0×2（可扩展其他外设，如加密狗）
• RS485×6（预留工业设备接入）
• GPIO≥15（扩展更多告警或控制功能）

三、软件架构设计

1. 操作系统与驱动

• ‌OS‌：Ubuntu 22.04 LTS（预装Rockchip BSP驱动）
• ‌关键驱动‌：
• 5G模块：Quectel RM500Q驱动（AT指令集+PPP拨号）
• AI加速棒：NVIDIA Jetson加速库或Intel OpenVINO工具链
• ADC/GPIO：通过Linux内核sysfs或libgpiod库访问

2. 核心软件组件

组件	技术栈	功能
‌数据采集层‌	Python/C++	读取4路ADC传感器数据，轮询GPIO报警信号
‌AI推理层‌	TensorRT/OpenVINO	运行人流密度检测模型（YOLOv8+DeepSORT）
‌通信服务                   ‌	MQTT + HTTPS	5G上传结构化数据至云端，WiFi下发控制指令
‌边缘规则引擎‌	Node-RED/自定义逻辑	本地告警触发（如PM2.5超标时启动通风设备）

3. 数据处理流程

  A[传感器数据] -->|ADC采集| B(边缘网关)

  C[摄像头视频流] -->|USB3.0+AI加速棒| B

  B --> D{边缘计算}

  D --> E[人流统计结果]

  D --> F[环境指标分析]

  E -->|5G/HTTP| G[云平台]

  F -->|5G/HTTP| G

  D -->|GPIO触发| H[本地报警器]

  G -->|WiFi/MQTT| I[控制终端]

四、关键技术与优势

1. 边缘计算性能优化

• ‌模型轻量化‌：使用TensorRT量化人流检测模型，推理延迟≤50ms（1080p@30fps）。
• ‌资源隔离‌：通过Cgroups限制AI任务CPU占用率≤60%，保障通信服务稳定性。

2. 多网络协同

• ‌5G链路冗余‌：支持APN专网与公网双备份，断网自动切换。
• ‌WiFi Mesh‌：通过OpenWRT扩展为Mesh节点，覆盖500米半径设备接入。

3. 可靠性设计

• ‌看门狗机制‌：内置硬件看门狗，系统无响应10s后自动重启。
• ‌宽温支持‌：-20℃~70℃工业级温度范围，适应户外机柜部署。

五、部署与实施

1. 硬件部署示意图

[智慧路灯杆]

  ├── eFish-SBC-RK3576（内置5G/WiFi）

  ├── 4路环境传感器（ADC接口）

  ├── AI摄像头（USB3.0加速棒）

  └── 声光报警器（GPIO控制）

2. 成本与周期

项目	明细
单节点硬件成本	≈¥3,800（含工控机+5G模块+AI加速棒）
软件定制开发周期	2-3周（模型训练+系统集成）
部署调试周期	1周/节点

六、方案亮点

1. ‌接口高密度‌：单板集成5G+WiFi+多路工业接口，减少扩展复杂度。
2. ‌AIoT融合‌：边缘端完成传感器数据聚合与AI推理，降低云端负载。
3. ‌灵活扩展‌：剩余接口支持接入照明控制、充电桩管理等子系统。

此方案充分挖掘eFish-SBC-RK3576的硬件潜力，可快速复制到智慧园区、交通枢纽等场景。