1. 行业痛点：森林防疫的“时间差”

利用无人机监测松材线虫病，目前主要面临三大技术瓶颈：

1. 数据滞后：传统作业方式是无人机带回海量照片，再由人工或服务器进行拼接识别，从拍摄到出结果往往需要数天，延误了疫木清理的最佳时机。
2. 传输困难：林区网络信号差，无法实时回传 4K/8K 的高清巡检视频到指挥中心进行云端分析。
3. 识别精度：早期病木的针叶颜色变化细微（从绿变黄再变红），需要极高分辨率的图像和强大的色彩分析算法，普通嵌入式芯片难以支撑。

2. 核心选型：RK3588 —— 机载计算的性能巅峰

根据电鱼智能产品手册，EFISH-CORE-RK3588 凭借其卓越的图像处理与计算性能，是无人机机载大脑的理想选择：

• 8K 视觉引擎：搭载 Rockchip RK3588，支持 8K 视频编解码 。这意味着它可以处理超高分辨率的航拍影像，捕捉到地面细微的针叶变色特征。
• 旗舰级异构算力：采用 4核 Cortex-A76 (2.4GHz) + 4核 Cortex-A55 (1.8GHz) 架构 。强大的 CPU 算力配合 NPU，可在本地流畅运行 YOLOv8 等目标检测模型，实时框选病木。
• 高速数据吞吐：板载 1 路 2500Mbps (2.5G) 以太网口 。可直接连接专业的测绘级相机或多光谱相机，实现海量影像数据的零延迟读入。
• 轻量化与低功耗：核心板尺寸仅 85mm x 55mm ，TDP 6W ，非常适合对载重和续航敏感的工业无人机。

3. 技术架构：从航拍到“确诊”的空中闭环

3.1 感知层：超清影像采集

• 硬件连接：通过 2.5G 网口 或 MIPI CSI 接口  连接 4000 万像素以上的航拍相机。
• 图像预处理：利用 RK3588 内置的 ISP（图像信号处理器），对采集的图像进行去雾、锐化和色彩校正，增强病变松树（红褐色/黄褐色）与健康松树（绿色）的对比度。

3.2 计算层：边缘 AI 实时筛查

在无人机飞行过程中，RK3588 执行以下核心任务：

1. 正射校正：利用 CPU 对倾斜拍摄的照片进行简单的几何校正。
2. AI 推理：
   • 将图像切片（Slicing）送入 NPU。
   • 运行训练好的 病害松树检测模型，识别画面中的变色树冠。
   • 过滤掉落叶阔叶树等干扰项（假阳性）。
3. 坐标解算：结合无人机飞控传来的 GPS/RTK 数据，利用摄影测量学算法，将识别到的像素坐标转换为地理坐标（经纬度）。

3.3 通讯层：精准报送

• 策略：不回传视频流，仅回传“诊断报告”。
• 实现：当发现疑似病木时，RK3588 通过 5G/4G 模块  将包含“病木坐标、变色等级、高清特写图”的数据包发送至地面手持终端或云平台，流量消耗极低。

4. 工业级可靠性：适应林区作业

• 宽温运行：森林上空温差大，EFISH-CORE-RK3588 支持 -40°C 至 70°C 的工作温度 ，确保在寒冷高空或炎热夏季均能稳定工作。
• 抗震连接：采用 板对板连接器 (4x100pin) ，相比排线连接，能更好地抵抗无人机旋翼产生的高频震动，防止接触不良。

5. 总结

基于 电鱼 EFISH-CORE-RK3588 的无人机病木侦察方案，将 AI 算力搬到了几百米的高空。它利用 8K 处理能力 和 边缘计算，解决了传统巡检“看不清、传不回、慢半拍”的难题。通过实现“发现即定位”，该方案大幅提升了松材线虫病的普查效率，为保护森林资源提供了强有力的科技支撑。

关键规格速查：

• 核心平台：EFISH-CORE-RK3588
• 处理器：8核 (4x A76 + 4x A55)
• AI 能力：支持 NPU 加速 (TensorFlow/PyTorch)
• 图像接口：2.5G Ethernet, MIPI CSI
• 电源：DC 5-15V (核心板) / DC 9-26V (载板)