1. 行业痛点：防火卡口的“守门难”

林区进山路口通常位置偏僻，管理面临三大难题：

1. 识别效率低：纸质登记耗时长，且无法快速甄别“防火黑名单”车辆或人员。
2. 误报干扰多：普通摄像头容易受树影、动物干扰，移动侦测误报率高，无法区分“人”与“风吹草动”。
3. 环境适应差：野外昼夜温差大，供电电压不稳定，商用级电脑或 NVR 容易死机。

2. 核心选型：AI-BOX-RK3576 —— 野外卡口的“硬核卫士”

根据电鱼智能产品手册，AI-BOX-RK3576 是一款专为边缘场景设计的工业级盒子，其硬件配置完美契合野外卡口的需求：

• 高效边缘 AI：内置 6TOPS NPU，支持 TensorFlow、PyTorch 等主流框架 。这足以在本地流畅运行高精度的车牌识别（LPR）模型和行人检测模型，无需上传视频流到云端，节省 4G 流量。
• 工业级宽温宽压：支持 DC 9~36V 宽压输入 ，可直接连接太阳能供电系统的蓄电池。工作温度覆盖 -20°C 至 70°C ，无论是北方寒冬还是南方酷暑都能稳定运行。
• 丰富控制接口：板载 6 路 UART（包含 4 路 RS485）和 216 个 GPIO 。这使得盒子可以直接控制道闸起落杆、LED 显示屏和语音广播柱，无需额外的 PLC 控制器。
• 双网口设计：具备 2 路 10/100/1000 Mbps 以太网口 ，可同时连接多路卡口抓拍相机，保证视频流传输不卡顿。

3. 技术架构：人车管控闭环设计

3.1 感知层：高清抓拍与流媒体分析

• 视频接入：通过 双千兆网口 接入 2-4 路高清网络摄像机（IPC），分别覆盖进山和出山车道。
• 流处理：AI-BOX-RK3576 的 CPU（4核 A72 + 4核 A53） 负责拉取 RTSP 视频流，并进行解码和抽帧。

3.2 算法层：NPU 加速的双重识别

利用 6TOPS NPU 并行运行两个核心模型：

1. 车辆与车牌识别 (LPR)：
   • 检测车辆驶入，定位车牌位置。
   • 进行 OCR 字符识别（支持蓝牌、绿牌、黄牌及警车牌）。
   • 黑白名单比对：在本地数据库（eMMC 64GB ）中比对车牌。白名单（如巡护车）自动放行；黑名单（如违规记录车辆）触发报警。
2. 人员检测与行为分析：
   • 识别行人、摩托车或非机动车进山。
   • 携带火种检测（进阶）：结合可见光或红外相机，识别吸烟动作或手持打火机行为。

3.3 执行层：多设备联动控制

AI 盒子不仅仅是识别，更是控制中心：

• 道闸控制：通过 GPIO 或 RS485 接口连接道闸控制器。识别通过后，发送“抬杆”指令。
• 信息发布：通过 RS485 接口连接 LED 条屏，显示“车牌号+允许通行”或“禁止入内”字样。
• 声光劝阻：通过 Speaker 接口 或外接号角，播放“您已进入林区，严禁携带火种”的语音提示。

4. 网络与数据管理

• 低带宽上传：仅将识别到的车牌号码、抓拍图片和报警事件通过 4G/5G 模块  上传至林业局指挥中心，极大节省流量成本。
• 断网续传：利用本地存储空间，在 4G 信号中断时缓存进出记录，待网络恢复后自动补传，确保数据链完整。

5. 总结

基于 电鱼 AI-BOX-RK3576 的林区卡口监控系统，通过 “NPU 本地识别 + 宽压工业设计”，解决了野外环境下识别慢、误报多、供电难的问题。它将传统的“人工卡口”升级为“无人值守智能关卡”，有效提升了进山人车的管控效率，将森林火灾隐患拦截在山门之外。

关键规格速查：

• 核心平台：AI-BOX-RK3576
• AI 算力：6TOPS NPU (支持车牌/车型识别)
• 网络接口：2x Gigabit Ethernet, 5G/4G Support
• 控制接口：RS485 (道闸/LED), GPIO
• 电源环境：DC 9-36V, -20°C~70°C