Dieses in einem großen Privathaushalt in Sydney, Australien, eingesetzte System ist ein energieeffizientes Hochleistungs-NVR, das rund um die Uhr an 365 Tagen im Jahr läuft. Es basiert auf dem ArmSoM-Sige7-Board (RK3588) und verarbeitet gleichzeitig 8 Außenkameras.
Hauptfunktionen:
KI-Objekterkennung: Echtzeiterkennung von Personen, Autos, Motorrädern und Katzen
Kennzeichenerkennung (LPR): Präzise Erkennung innerhalb von 2 Sekunden bei Tag, Nacht und Starkregen
Visuelle Erkennung des Garagentor- und Beleuchtungsstatus (nur mit Kameras, ohne Sensoren)
Anbindung an KI-Agenten: Automatischer Versand von WhatsApp-Benachrichtigungen bei Erkennung von Paketen/Post
Home-Assistant-Integration: Steuerung und Automatisierung smarter Geräte
Hardware-Spezifikationen:
Prozessor: RK3588 8-Core-ARM-CPU
NPU: 6 TOPS (YOLO-Objekterkennung, OCR-Kennzeichenerkennung, Gesichtserkennung)
VPU: Hardware-Dekodierung für H.264/H.265, bis zu 32 Kanäle 1080p@30fps
Arbeitsspeicher: 8GB LPDDR4
Speicher: 1TB M.2 SSD
Netzwerk: Dual 2.5GbE (physische Trennung von Kamera-LAN / Heim-LAN)
Leistungsaufnahme: 2,5W im Idle / maximal 10W (innerhalb eines 15W-Budgets)
Kühlung: Passive Kühlung, stabile CPU-Temperatur von 49°C in einer Umgebung mit 45°C
Gemessene Leistung:
Laufzeit: Mehr als 33 Tage ununterbrochener Betrieb
Durchschnittliche CPU-Last: ~25% bei 8 Kernen
Objekterkennungsgeschwindigkeit: durchschnittlich 58ms
NPU-Last: bei geringer Bewegung ~20% oder weniger
Dies ist ein Anwendungsbeispiel für ArmSoM Sige7, das selbst im 45°C heißen Sommer von Sydney, den weder x86 noch Raspberry Pi bewältigen können, mit 10W ein industrietaugliches Smart-Home-NVR realisiert.
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