eFish-SBC-RK3576‌ 憑借 ‌USB 3.0 + 內置NPU異構計算‌ 能力，為工業質檢、安防監控等場景提供毫秒級響應的AI推理方案，成本僅為傳統工控機的40%。

1. 硬件配置：EFISH-SBC-RK3576 硬核參數‌

‌核心規格‌：

• ‌處理器‌：Rockchip RK3576（4×Cortex-A72@2.3GHz + 4×Cortex-A53@1.8GHz）
• ‌NPU算力‌：1.2 TOPS（支持INT8/FP16混合精度，RKNN模型專屬加速）
• ‌擴展接口‌：
• ‌USB 3.0 ×2‌：支持同時掛載Coral TPU + OpenVINO加速棒
• ‌MIPI-CSI ×4‌：直連Basler/海康工業相機（1080P@60fps）
• ‌工業級特性‌：
• 寬溫運行（-40℃~85℃），金屬被動散熱
• 12~36V DC輸入，抗電壓波動設計

‌加速設備選型指南‌：

模塊	算力	適用任務	性價比場景
Google Coral TPU	4 TOPS	目標檢測/語義分割	高吞吐量實時推理
Intel OpenVINO AI棒	1 TOPS	圖像分類/OCR	高精度低功耗場景
EFISH內置NPU	1.2 TOPS	ROI后處理/跟蹤	輕量級任務本地化

‌2. 三步極簡開發流程‌

‌Step 1：硬件連接（5分鐘部署）‌

# 接入Coral TPU并驗證 

lsusb | grep "Google LLC"  # 確認設備識別為/dev/apex_0 

# 多設備級聯（需USB HUB擴展） 

echo "MAX POWER! 🔌" 

‌Step 2：模型部署（跨框架支持）‌

• ‌Coral TPU‌：TensorFlow模型 → TFLite量化 → Edge TPU編譯

bashCopy Code

edgetpu_compiler --out_dir ./coral_models yolov5s-int8.tflite 

• ‌內置NPU‌：PyTorch/ONNX模型 → RKNN量化部署

pythonCopy Code

rknn.config(mean_values=[[127.5]], std_values=[[127.5]]) 

‌Step 3：多設備協同推理（Python示例）‌

pythonCopy Code

from pycoral.utils.edgetpu import make_interpreter 

import cv2 

 

# Coral TPU初始化 

tpu_interpreter = make_interpreter("yolov5s_coral.tflite") 

tpu_interpreter.allocate_tensors() 

 

# 內置NPU初始化 

rknn = RKNNLite() 

rknn.load_rknn('tracking.rknn') 

 

# 混合推理流水線 

def infer(frame): 

    # TPU處理目標檢測 

    tpu_results = tpu_interpreter.invoke(frame) 

    # NPU處理目標跟蹤 

    tracking_id = rknn.inference(tpu_results) 

    return tracking_id 

 

# 實時視頻流處理 

cap = cv2.VideoCapture(0) 

while cap.isOpened(): 

    _, frame = cap.read() 

    print(f"Latency: {infer(frame)} ms 🚀") 

‌3. 性能實測：邊緣VS云端‌

指標	EFISH-SBC+TPU	傳統工控機（i5）	云端（AWS EC2 G4）
單幀延遲（1080P）	36ms	120ms	200ms（含網絡）
功耗	7.5W	35W	-
單路視頻月成本	$15	$80	$220
落地場景	產線實時質檢	實驗室測試	非敏感數據后分析

‌注‌：EFISH-SBC支持“關鍵幀本地推理+全幀云端存儲”混合架構，帶寬占用降低90%。

‌4. 為何選擇EFISH-SBC-RK3576？‌

• ‌5大工業場景優勢‌：
1. ‌多相機接入‌：4路MIPI-CSI同步采集，支持HDR/3D降噪
2. ‌極端環境適配‌：-40℃低溫啟動，85℃高溫不降頻
3. ‌零編碼擴展‌：USB 3.0即插即用，支持Coral/OpenVINO/AXERA等加速棒
4. ‌故障自愈‌：硬件看門狗自動重啟，7×24小時無人值守
5. ‌成本殺手‌：單板價格$199，比X86方案節省60%電費

路過

雞蛋

鮮花

握手

雷人