【RV1126B 实战连载 06】AI消防预警，火焰检测模型部署实测

前言：

本期聚焦：前几期我们先后在RV1126B AI视觉套件上跑通了YOLO目标检测、OCR文字识别以及安全帽检测。本期继续聚焦工业安全监测场景——火焰检测，用YOLO11模型在边缘端实现实时火焰目标检测。

森林防火巡查与实时预警，光靠人力极难覆盖，一个火星可能在数分钟内蔓延成灾；仓储物流和化工车间内高温设备和易燃物料密集，传统烟雾传感器往往只能事后告警，等发现时火势已难以控制。

今天就用一台几百块的边缘AI板卡，让摄像头7×24小时自动”盯火情”。毫秒级识别画面中的火焰目标，早发现、早预警，把隐患掐灭在萌芽阶段。

硬件平台方面，我们继续使用眺望电子的RV1126B AI视觉开放平台套件。这套平台在前面几期已经验证了YOLO系列、PP-OCR以及安全帽检测的部署能力，从模型转换到摄像头实时推演，链路成熟稳定。

前几期让它学会了”找物体”“认文字”和”查安全”，今天我们要让它学会”盯火情”，我们直接用实测效果说话。

一、模型解析

火焰检测属于目标检测在安全监测领域的重要应用之一，其主要任务是在图像或视频画面中自动识别火焰目标的位置与范围，并对火焰区域进行实时标定，从而实现对火灾隐患的早期预警与智能化监控。

对于嵌入式设备而言，YOLO11的轻量化设计让它在RV1126B的NPU上能获得理想的推理性能。模型经过RKNN工具链转换后，可以充分利用芯片内置的AI加速单元，在保持较高检测精度的同时实现实时视频流处理。能在边缘端把火焰检测跑出实用帧率，意味着这套方案从”实验室Demo”到”现场落地”的距离被大幅缩短。

二、YOLO11火焰检测实战部署

2.1 统一部署环境

硬件连接与前几期一致。将SC450AI摄像头对准IPC-RV1126B接口底板丝印为J9的MIPI CSI接口，装好POE电源板并接通供电。摄像头就位后，套件板即可通过以太网向外推流，记得确认网线已插牢。（注：摄像头同时兼容IMX415）

软件环境也无需重复造轮子。直接拉取官方仓库：

talowe@ubuntu22:~$ git clone https://github.com/hbt021211-coder/talowe-rv1126b-aidemo

如果所在环境网络不畅，直接用资料里离线包路径在：Core-RV1126B-IPC核心板光盘资料\4-软件资料\3-RV1126B模型应用\talowe-rv1126b-aidemo.zip。解压即用，仓库里已经备好了PP-OCR的预编译RKNN文件和完整例程。

视频预览通道依然走UDP推流。在Ubuntu接收终端提前启动GStreamer管道，窗口先待命：

talowe@ubuntu22:~$ gst-launch-1.0 udpsrc port=5000 ! application/x-rtp,media=video,encoding-name=H264,payload=96 ! rtph264depay ! avdec_h264 ! videoconvert ! autovideosink

2.2 推送应用

进入应用目录中，使用adb命令将火焰检测应用推送到rv1126b板中，确保adb正常连接。

talowe@ubuntu22:~$ adb push talowe_fire_detection_cam/cpp/install/rv1126b_linux_aarch64/rknn_fire_detection_cam/ /userdata/aidemo

推送完成后，/userdata/aidemo/rknn_fire_detection_cam/ 目录下会包含可执行文件 rknn_fire_detection_cam 以及存放RKNN模型的 model/ 子目录。目录结构和之前YOLO系列、PP-OCR及安全帽检测例程保持统一，进入即可直接运行。

2.3 运行模型应用

进入 /userdata/aidemo/rknn_fire_detection_cam 目录中执行如下命令：

root@rv1126b-buildroot:/userdata/aidemo/rknn_fire_detection_cam # ./rknn_fire_detection_cam model/fire_detection.rknn /dev/video31 192.168.0.191

三个参数各司其职：

•model/fire_detection.rknn — 火焰检测RKNN模型，负责识别火焰目标位置与范围

•/dev/video31 — SC450AI摄像头设备节点

•192.168.0.191 — Ubuntu接收端IP地址，请按实际环境替换

命令执行后，Ubuntu端的GStreamer窗口画面中，摄像头视野内的火焰目标会被检测框精准框选——明火区域实时标出，火点位置和范围一目了然。画面左上角实时显示当前摄像头帧率和NPU推理帧率，性能数据一目了然。

从实测效果来看，模型对不同光照条件、不同火焰形态（明火、火苗、大面积燃烧）的识别效果稳定，推理流畅无卡顿，满足消防预警和安防监控的实时性需求。

三、结语

从YOLO系列目标检测，到PP-OCR文字识别，到YOLO11安全帽检测，再到本期YOLO11火焰检测——部署流程一脉相承。

眺望电子RV1126B AI视觉开放平台把火焰检测这类消防预警应用，封装成了和前几期Demo一样简洁的部署体验。对项目开发来说，这意味着从算法验证到工程落地的时间成本被进一步压缩；对消防安全管理来说，这意味着用一套成熟的边缘AI方案替代传统人工巡查和烟雾传感器，已经触手可及。

若需要完整开发资料或者套件申请，可向眺望电子技术支持联系获取。

你觉得边缘AI在消防预警领域最大的落地难点是什么？欢迎在评论区聊聊。

下期预告：

下一篇我们将继续展示AI视觉开放平台中更多开箱即用模型效果，敬请期待！