# RK3588-based Embedded AI Vision Edge Device

**Repository Path**: pomimi/monitoring-system

## Basic Information

- **Project Name**: RK3588-based Embedded AI Vision Edge Device
- **Description**: Qt, RKNN Zoo, MPP, RGA, GLES, GStreamer
- **Primary Language**: C++
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-11-11
- **Last Updated**: 2026-04-08

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# RK3588-based Embedded AI Vision Edge Device

#### 介绍
本项目是一个基于瑞芯微 RK3588 平台的嵌入式 AI 视觉边缘计算设备软件框架。项目深度整合了 Qt、RKNN Zoo、MPP、RGA、GLES 和 GStreamer 等核心技术，旨在为边缘侧提供高性能的机器视觉、视频流处理与硬件级深度学习推理能力。系统具备极高的稳定性和数据吞吐能力，适用于智能安防、工业缺陷检测、自动化设备等严苛的高性能边缘计算场景。

#### 软件架构
本项目采用多进程混合架构与多级守护机制，以保障系统的高可用性及跨平台部署的灵活性：

*   **主控与展示层 (C++ / Qt)**：使用 Qt 构建图形用户界面与主控逻辑，结合 GStreamer 处理复杂视频流的获取与路由，并利用 GLES 进行高效渲染。MPP 与 RGA 负责底层的硬件加速视频编解码与图像格式转换。
*   **AI 推理与数据层 (Python)**：独立的 Python 进程（如 `ocr_server.py`）负责处理 OCR 等 AI 视觉任务，通过集成 RKNN Zoo 实现 NPU 硬件加速推理。同时，该进程内置 SQLite 数据库用于业务数据持久化，有效规避了 C++ 环境下的交叉编译复杂性。项目内配套提供了 `view_sqlite.py` 辅助工具脚本，用于快捷的数据库审查与维护。
*   **进程间通信 (IPC)**：C++ 主进程与 Python 推理进程之间通过 POSIX 共享内存 (POSIX Shared Memory) 进行高吞吐量、低延迟的图像帧与数据交互。
*   **高可用守护机制 (Watchdog)**：采用三级看门狗策略保障设备全天候无休稳定运行：
    1.  **应用级**：Qt 侧通过 `QTimer` 监控 Python 子进程心跳，防范 OCR/NPU 任务挂死。
    2.  **服务级**：Systemd (`WatchdogSec`) 监控 Qt 主进程，防范 UI 或 GStreamer 管道死锁。
    3.  **系统级**：Systemd 全局配置 (`RuntimeWatchdogSec`) 接管硬件看门狗 (`/dev/watchdog`)，防范底层内核级崩溃 (Kernel Panic)。

#### 安装教程

1.  **环境准备**：准备 RK3588 交叉编译工具链（如 `aarch64-linux-gnu-`）及对应的目标板 SDK（包含 MPP、RGA 等库文件）。
2.  **编译主程序**：在宿主机配置 Qt 交叉编译环境，执行编译构建生成 C++ 主程序可执行文件。
3.  **部署 Python 环境**：在 RK3588 目标板上配置 Python 3 运行环境，并安装推理相关依赖（包含 `rknn-toolkit-lite2` 等）。
4.  **系统服务配置**：将编译产物拷贝至目标板，配置对应的 Systemd Service 文件以接管应用自启，并启用系统的看门狗守护机制。

#### 使用说明

1.  **启动系统**：通过 Systemd 启动应用服务（例如 `systemctl start <service_name>`），系统将自动拉起 Qt 主进程及关联的 Python 推理进程。
2.  **运行监控**：主程序与推理进程启动后，将自动建立共享内存通信。运维人员可通过系统日志（如 `journalctl -u <service_name> -f`）实时查看各个模块的运行状态与看门狗的“喂狗”情况。
3.  **数据管理与查看**：系统的 AI 识别结果与关键日志数据安全存储于本地 SQLite 数据库中。您可以直接在目标板终端运行数据审查工具 `python3 view_sqlite.py`，从而快速进行离线数据的验证、查询与导出。

#### 参与贡献

1.  Fork 本仓库
2.  新建 Feat_xxx 分支
3.  提交代码
4.  新建 Pull Request