前言本期聚焦前几期我们先后在RV1126B AI视觉套件上跑通了YOLO目标检测、OCR文字识别以及安全帽检测。本期继续聚焦工业安全监测场景——火焰检测用YOLO11模型在边缘端实现实时火焰目标检测。森林防火巡查与实时预警光靠人力极难覆盖一个火星可能在数分钟内蔓延成灾仓储物流和化工车间内高温设备和易燃物料密集传统烟雾传感器往往只能事后告警等发现时火势已难以控制。今天就用一台几百块的边缘AI板卡让摄像头7×24小时自动”盯火情”。毫秒级识别画面中的火焰目标早发现、早预警把隐患掐灭在萌芽阶段。硬件平台方面我们继续使用眺望电子的RV1126B AI视觉开放平台套件。这套平台在前面几期已经验证了YOLO系列、PP-OCR以及安全帽检测的部署能力从模型转换到摄像头实时推演链路成熟稳定。前几期让它学会了”找物体”“认文字”和”查安全”今天我们要让它学会”盯火情”我们直接用实测效果说话。一、模型解析火焰检测属于目标检测在安全监测领域的重要应用之一其主要任务是在图像或视频画面中自动识别火焰目标的位置与范围并对火焰区域进行实时标定从而实现对火灾隐患的早期预警与智能化监控。对于嵌入式设备而言YOLO11的轻量化设计让它在RV1126B的NPU上能获得理想的推理性能。模型经过RKNN工具链转换后可以充分利用芯片内置的AI加速单元在保持较高检测精度的同时实现实时视频流处理。能在边缘端把火焰检测跑出实用帧率意味着这套方案从”实验室Demo”到”现场落地”的距离被大幅缩短。二、YOLO11火焰检测实战部署2.1统一部署环境硬件连接与前几期一致。将SC450AI摄像头对准IPC-RV1126B接口底板丝印为J9的MIPI CSI接口装好POE电源板并接通供电。摄像头就位后套件板即可通过以太网向外推流记得确认网线已插牢。注摄像头同时兼容IMX415软件环境也无需重复造轮子。直接拉取官方仓库taloweubuntu22:~$ git clone https://github.com/hbt021211-coder/talowe-rv1126b-aidemo如果所在环境网络不畅直接用资料里离线包路径在Core-RV1126B-IPC核心板光盘资料\4-软件资料\3-RV1126B模型应用\talowe-rv1126b-aidemo.zip。解压即用仓库里已经备好了PP-OCR的预编译RKNN文件和完整例程。视频预览通道依然走UDP推流。在Ubuntu接收终端提前启动GStreamer管道窗口先待命taloweubuntu22:~$ gst-launch-1.0 udpsrc port5000 ! application/x-rtp,mediavideo,encoding-nameH264,payload96 ! rtph264depay ! avdec_h264 ! videoconvert ! autovideosink2.2推送应用进入应用目录中使用adb命令将火焰检测应用推送到rv1126b板中确保adb正常连接。taloweubuntu22:~$ adb push talowe_fire_detection_cam/cpp/install/rv1126b_linux_aarch64/rknn_fire_detection_cam/ /userdata/aidemo推送完成后/userdata/aidemo/rknn_fire_detection_cam/ 目录下会包含可执行文件 rknn_fire_detection_cam 以及存放RKNN模型的 model/ 子目录。目录结构和之前YOLO系列、PP-OCR及安全帽检测例程保持统一进入即可直接运行。2.3运行模型应用进入 /userdata/aidemo/rknn_fire_detection_cam 目录中执行如下命令rootrv1126b-buildroot:/userdata/aidemo/rknn_fire_detection_cam # ./rknn_fire_detection_cam model/fire_detection.rknn /dev/video31 192.168.0.191三个参数各司其职•model/fire_detection.rknn — 火焰检测RKNN模型负责识别火焰目标位置与范围•/dev/video31 — SC450AI摄像头设备节点•192.168.0.191 — Ubuntu接收端IP地址请按实际环境替换命令执行后Ubuntu端的GStreamer窗口画面中摄像头视野内的火焰目标会被检测框精准框选——明火区域实时标出火点位置和范围一目了然。画面左上角实时显示当前摄像头帧率和NPU推理帧率性能数据一目了然。从实测效果来看模型对不同光照条件、不同火焰形态明火、火苗、大面积燃烧的识别效果稳定推理流畅无卡顿满足消防预警和安防监控的实时性需求。三、结语从YOLO系列目标检测到PP-OCR文字识别到YOLO11安全帽检测再到本期YOLO11火焰检测——部署流程一脉相承。眺望电子RV1126B AI视觉开放平台把火焰检测这类消防预警应用封装成了和前几期Demo一样简洁的部署体验。对项目开发来说这意味着从算法验证到工程落地的时间成本被进一步压缩对消防安全管理来说这意味着用一套成熟的边缘AI方案替代传统人工巡查和烟雾传感器已经触手可及。若需要完整开发资料或者套件申请可向眺望电子技术支持联系获取。你觉得边缘AI在消防预警领域最大的落地难点是什么欢迎在评论区聊聊。下期预告下一篇我们将继续展示AI视觉开放平台中更多开箱即用模型效果敬请期待