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AIビジョン納品事例

RK3588産業PC向け煙・黒煙検出システム導入納品

本事例は、産業現場の煙検出と黒煙アラーム要件に対して、端末側煙検出、黒煙色判定、RTSPカメラ接続、MCP2221A GP0出力連動、誤検出保護、RK3588産業PCへの導入、現地検証を行った内容です。公開内容では顧客ネットワークアドレス、設備アカウント、遠隔アクセス、内部パスを除外しています。黒煙分類は本プロジェクトのアルゴリズム分類であり、リンゲルマン濃度や環境規制上の結論ではありません。

RK3588エッジ導入二段階煙・黒煙判定RTSP映像ストリーム接続MCP2221A GP0連動

事例要点

プロジェクト種別
RK3588産業PC上の端末側煙・黒煙検出システム導入。
技術構成
Python Webサービス、Nginx/Gunicorn、OpenCV/ONNX、MobileNetV3-Small、RTSPカメラ、MCP2221A GPIO。
認識経路
三フレーム時系列モデルで煙の有無を判定し、日中のみ第二段階で黒煙/非黒煙の色分類を行います。夜間の色分類は無効です。
出力連動
煙、黒煙色信頼度、持続時間などの条件が同時に満たされた場合、MCP2221A GP0から設定済みアラームレベルを出力し、テスト終了後は自動制御へ戻ります。
サンプル範囲
サンプルパッケージには主学習画像59枚、YOLO煙枠109個、色分類切出し、分割マスク、出所ライセンス、SHA-256リストが含まれます。顧客動画や設備設定は含みません。
検証範囲
v2.0.3導入後にサービスとモデル状態を確認し、70件の自動テストを通過しました。結果はカメラ角度、露出、天候、サンプル、現地検収基準の影響を受けます。

背景

顧客は産業現場で単一カメラにより煙の変化を観察し、黒煙アラーム条件を確認した後に電気信号を出力する必要がありました。システムはRK3588産業PCでローカル動作し、外部ネットワークやクラウド推論への依存を抑える構成です。

産業現場の煙監視ローカル推論とコンソールプレビューアラームレベル出力連動

アルゴリズムとシステム実装

システムは二段階経路を採用します。第一段階は三フレームMobileNetV3-Small ONNXモデルで煙の有無を判定し、日中は第二段階で黒煙/非黒煙の色分類を行います。サーバーはOpenCVとFFmpegでRTSP、HTTP、ローカル動画を読み取り、ブラウザで表示できるMJPEGへ変換します。

三フレーム時系列煙分類日中の黒煙色判定ブラウザコンソールプレビュー

誤検出保護と回帰確認

現在のモデル構成はsmoke_acceptance_model_v2.6です。固定カメラの明瞭背景保護、構造制約付き静止画面ゲート、純黒/単色/近二値図形保護、極暗異常画面向けoverall_dark保護を追加しています。v2.0.3では1760枚の読取可能画像に対して新規則を逆確認し、実サンプルへの命中はなく、70件の自動テストを通過しました。

固定カメラ背景保護静止画面ゲート極暗画面保護

現地導入と出力連動

v2.0.0段階で、画像テスト、動画テスト、MCP2221A出力連動を確認しました。単一の黒煙テスト画像では煙信頼度98.53パーセント、色信頼度99.99パーセントでした。動画テストでは74フレームをサンプリングし、74フレームが煙、73フレームが黒煙候補でした。テスト中GP0は高レベルを出力し、保持時間終了後に低レベルへ戻りました。この結果は本テスト素材と現地設定に限定されます。

画像・動画テスト連動GP0レベル確認テスト後に自動制御へ復帰

映像ストリームとカメラ接続

現地調査では、元の4K H.265メインストリームが約36秒後に連続読取失敗を再現しました。1080p H.264、約10 FPSのサブストリームへ切替後、MJPEGプレビューは40秒で235フレームを出力し、connected状態を維持しました。この確認は本カメラの符号化方式とネットワーク条件に対応するものです。

RTSPカメラ接続H.264サブストリーム調整MJPEGプレビュー経路確認

適用場面と境界

この方式は、固定カメラによる産業煙観察、エッジAI警報、LANコンソールプレビュー、GPIOアラーム出力に適用できます。黒煙結果はプロジェクトのアルゴリズム出力であり、公的な環境監視、排出等級測定、規制証拠の代替ではありません。正式検収では、無煙、起煙、継続黒煙、断流、再起動、レンズ遮蔽、雨霧、逆光などの現地条件を確認する必要があります。

固定カメラ産業ビジョンエッジAIアラーム出力現地検収基準を先に確認

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