万物纵横DA320S AI边缘计算盒子船舶识别场景具体部署方案

本方案基于 DA320S 的BM1684X 芯片算力优势、低功耗特性及强环境适应性，聚焦港口、海岸线等船舶识别核心场景，覆盖硬件连接、算法部署、调试验证全流程，确保实现船舶实时检测、分类及轨迹追踪。

一、硬件部署：适配复杂现场环境

1. 部署位置选择

优先安装于港口制高点（如灯塔、管控塔）或海岸线防护栏，确保视野无遮挡，覆盖半径≥1km（适配 DA320S 接入摄像头的有效监测范围）。

避开强电磁干扰区域（如大型起重机附近），同时远离积水、盐雾直接喷淋处（虽 DA320S 环境适应性强，仍需减少极端环境损耗）。

2. 设备连接拓扑

3. 防护与供电配置

设备外壳：若部署于露天环境，需搭配 IP67 防护箱（DA320S 本体无防水设计，防护箱需预留散热孔，避免芯片过热）。

供电：采用 220V AC 转 12V DC 稳压电源，搭配备用电池（续航≥4 小时），防止断电导致识别中断（DA320S 功耗低，单设备供电功率≤30W，续航压力小）。

二、算法部署：聚焦船舶识别核心任务

1. 模型选择与适配

核心模型：选用轻量化 YOLOv8n 船舶检测模型（适配 BM1684X 芯片算力，兼顾速度与精度），支持识别 “货船、客船、渔船、快艇”4 类主流船舶。

模型转换：通过万物纵横提供的BM1684X 模型转换工具（如 TensorRT/ONNX Runtime），将 YOLOv8n 模型转为芯片兼容格式，转换时开启 “量化压缩”（INT8 精度），进一步降低功耗，提升推理速度。

2. 算法功能配置（DA320S 后台操作）

进入 DA320S 管理界面（默认 IP：192.168.1.100），在 “算法管理” 模块上传转换后的船舶检测模型。

配置视频结构化参数：

检测帧率：设为 15-20 FPS（DA320S 单路 4K 视频推理可达 25 FPS，预留算力应对多设备接入）；

触发阈值：船舶检测置信度≥0.7（减少误识别，可根据现场环境微调）；

轨迹追踪：开启 “多目标关联算法”，设置轨迹保留时间为 30 分钟（便于回溯船舶航行路径）。

关联多源数据：在 “数据融合” 模块勾选 “雷达 + AIS + 视频” 联动，实现 “视频识别船舶→雷达补全位置→AIS 匹配身份” 的全流程自动化。

三、调试流程：分阶段验证效果

1. 硬件调试（部署后 12 小时内完成）

连通性测试：逐一检查摄像头、雷达、AIS 与 DA320S 的连接状态，确保视频流、雷达数据、AIS 信息均能正常接入（DA320S 后台 “设备状态” 页面可实时查看）。

视角校准：通过上位机查看摄像头画面，调整角度使船舶进入画面中心区域；同时对比雷达坐标与视频画面坐标，在 DA320S 后台校准偏差（误差需≤5 米）。

2. 算法调试（硬件调试后 24 小时内完成）

静态调试：用历史船舶视频片段（含不同光照、天气场景）测试，调整模型置信度阈值 —— 若误识别多（如将浮标识别为船舶），可提高阈值至 0.8；若漏识别多（如小快艇未被检测），可降低至 0.6。

动态调试：在港口高峰时段（如船舶进出港密集期），观察 DA320S 的实时识别结果，确保同一船舶的轨迹连续无断裂，AIS 信息与视频识别结果匹配成功率≥95%。

3. 联动调试（算法调试后 48 小时内完成）

预警功能测试：在 DA320S 后台设置 “电子围栏”（如港口禁入区域），用模拟船舶（如工作艇）闯入围栏，验证是否能触发声光告警（需联动现场报警器），且告警延迟≤3 秒。

数据上传测试：检查 DA320S 向管控平台上传的结构化数据（船舶 ID、类型、坐标、航行速度）是否完整，数据上传频率是否符合需求（默认 1 次 / 秒，可调整）。

四、性能测试：关键指标验证

1. 核心识别指标

2. 稳定性与功耗指标

连续运行稳定性：满负载（接入 8 路摄像头 + 雷达 + AIS）连续运行 72 小时，DA320S 无死机、无数据丢包，识别准确率波动≤2%。

功耗测试：在 24 小时连续运行状态下，实测功耗稳定在 25-28W，较同类设备（约 40W）降低 30%，符合低功耗需求。

五、后期优化建议

定期（每月 1 次）在 DA320S 后台更新船舶检测模型（万物纵横会提供场景优化版模型），提升特殊场景（如暴雨、大雾）的识别率。

每季度检查硬件连接状态，重点更换老化的屏蔽线缆，清理防护箱内灰尘，确保 DA320S 散热正常（芯片温度需≤70℃）。