基于国产RK3588平台的机车受电弓状态智能检测系统OA

电力机车受电弓异常状态威胁行车安全,基于进口GPU(如NVIDIA Jetson系列)的检测方案存在成本高昂、功耗较大及自主可控性差等不足。为此,文章设计并实现了一套基于国产RK3588芯片的受电弓状态智能检测系统。该系统采用YOLOv8s目标检测模型,通过RKNN-Toolkit2工具链将模型转换为INT8量化模型并部署于边缘端,利用RK3588内置的NPU、VPU、RGA及多核CPU构成异构协同计算架构,实现了对车载高清视频流的低时延实时分析。实验结果表明,该系统对六类受电弓状态识别的F1分数可达0.9847,在9线程并行优化下处理帧率可达88 FPS。与主流NVIDIA Jetson方案相比,本系统在保证检测精度的同时,板卡成本至少降低73%、功耗至少降低33%,为铁路智能化运维提供了高效、经济且核心硬件自主可控的解决方案。