万物纵横 DA160S AI边缘计算盒在反光衣检测场景下的具体部署方案

本方案围绕万物纵横 DA160S AI 边缘计算盒，从硬件连接、算法适配、性能测试三个维度，提供可直接落地的反光衣检测部署流程，确保适配工业、交通等场景的实际需求。

一、硬件连接方案

1. 核心设备清单

2. 连接拓扑与步骤

视频流接入：将 16 路高清摄像头通过千兆网线接入 DA160S 的网口（DA160S 标配多网口，支持 POE 供电可选），确保每路摄像头 IP 在同一局域网段。

告警设备连接：通过 DA160S 的 RS485 接口或继电器接口连接声光报警器，配置告警触发逻辑（如连续 3 帧未检测到反光衣即告警）。

后端联动：用网线将 DA160S 与管理服务器连接，通过 SDK 或 HTTP 协议同步检测数据（如违规时间、地点、画面截图），支持后续溯源与统计。

二、算法适配与调试步骤

1. 算法选型与优化

核心算法：优先选择YOLOv5s-int8 轻量化模型，该模型经 INT8 量化后，可充分适配 DA160S 的 16TOPS@INT8 算力，兼顾速度与精度。

模型训练补充：若场景有特殊需求（如反光衣颜色多样、遮挡频繁），可基于 DA160S 的 Sophon SDK，用现场采集的 100-200 张标注图片进行微调，提升场景适配性。

2. 模型转换与部署

模型格式转换：使用 BM1688 芯片配套的Sophon Convert 工具，将训练好的 YOLOv5s 模型（.pt 格式）转换为 DA160S 支持的.bmodel 格式，转换时选择 “混合精度运算” 模式，平衡算力利用与精度损失。

算法部署：通过 DA160S 的 Web 管理界面上传.bmodel 模型，配置检测参数：

视频路数：默认开启 16 路全通道分析（单路码率≤4Mbps）。

识别阈值：置信度阈值设为 0.7（过滤误检），IOU 阈值设为 0.5（避免重复标注）。

检测频率：默认每帧检测（可根据场景调整为每 2 帧检测，降低功耗）。

3. 现场调试与校准

环境适配：在逆光、夜间、雨天等场景下，通过 DA160S 的 “图像增强” 功能（如自动曝光补偿、降噪）优化视频质量，确保反光衣特征清晰。

遮挡处理：针对人员弯腰、背对摄像头等遮挡场景，在管理界面开启 “多帧融合检测”，通过 3-5 帧画面综合判断是否穿戴反光衣，降低漏检率。

三、性能测试与验收指标

1. 关键测试维度与预期值

2. 长期稳定性测试

连续 72 小时满负载运行（16 路视频 + 告警联动），观察 DA160S 的温度（≤65℃，无死机）、网络稳定性（无断连）、日志完整性（无数据丢失），确保符合工业场景长期运行需求。