前言

在边缘视觉 AI 项目落地中，硬件编解码能力直接决定摄像头并发路数、抓拍图片解析、离线录像回放的业务上限。近期基于国科环宇土星云 SE110S-WC8 工业边缘计算盒，使用官方开源解码测速工程cal_dec_fps_se110-wc08，完成静态图像、本地视频文件、多路 RTSP 实时视频流三大场景硬解码压测，全部配套一键 Shell 测试脚本，开箱即可复现跑分数据。

设备基础硬件回顾：SE110S-WC8 搭载 7.2TOPS INT8 NPU，8GB 大内存，原生硬件编解码单元，无风扇静音工业设计，典型功耗仅 13W，支持 - 20~60℃宽温运行，双千兆网口可拓展 5G/WiFi，非常适合安防、产线视觉、户外抓拍等多路视频 AI 场景。

测试开源工程地址：https://gitee.com/saturn-cloud/cal_dec_fps_se110-wc08.git

一、环境准备

1. 设备信息

设备型号：SE110S-WC8

系统：Ubuntu 定制边缘系统

多媒体：原生硬件 H.264/H.265 硬解 SDK，图片专用硬解单元

功耗：满载解码稳定 13W，自然散热无噪音

2. 源码拉取

git clone https://gitee.com/saturn-cloud/cal_dec_fps_se110-wc08.git cd cal_dec_fps_se110-wc08

根目录自带三套一键测试 Shell 脚本，分别对应图像、本地视频、RTSP 视频流解码测速，无需手动传参，开箱即用。

二、图像解码性能测试

用于抓拍图片、批量抽帧场景性能验证，脚本自动循环读取图片批量解码，输出平均解码 FPS。

执行命令

chmod 777 ./1_dec_image_cal_fps.sh ./1_dec_image_cal_fps.sh

测试结果：

从截图中可见对图像的解码可达700左右的FPS;

三、本地视频文件解码性能测试

针对离线录像、本地视频回放业务压测，支持 H264/H265 mp4 视频循环解码，可自定义测试视频文件路径。

执行命令

chmod 777 2_dec_videos_cal_fps.sh ./2_dec_videos_cal_fps.sh

测试结果：

从截图里可见最高可达600FPS左右；

四、多路 RTSP 视频流解码性能测试

模拟现场多路网络摄像头并发接入场景，支持批量读取 rtsp 地址列表，一次性拉起多路视频流硬解，验证多路并发稳定性。

使用步骤

1. 修改流地址配置文件multi_16_rtsps-25fps.list，替换为现场摄像头真实 RTSP 地址；
2. 赋予脚本权限并执行压测：

chmod 777 3_dec_rtsps_cal_fps.sh ./3_dec_rtsps_cal_fps.sh

测试结果：

从截图中可见对16路1080P@25FPS的视频流可以稳定解码。

五、实测总结与落地开发建议

1. 解码性能总结

1. 图像解码：峰值 700FPS，批量抓拍、抽帧场景性能充足；
2. 本地视频文件：单路最高 600FPS，离线录像回放解析无压力；
3. 实时 RTSP 流：稳定支持 16 路 1080P@25fps 并发硬解，满足中小型园区、产线多路视觉需求。
4. SE110S-WC8 硬件硬解完全分离解码负载，不会抢占 CPU 与 NPU 算力，解码 + YOLO 目标检测、车牌识别、行为分析等 AI 算法可并行稳定运行。

2. 开发优化小贴士

1. 优先使用 SDK 原生硬解接口，禁用 FFmpeg 软解，大幅降低整机 CPU 负载；
2. 超过 16 路摄像头场景，使用设备双千兆网口分流拉流，均衡带宽压力；
3. 户外高低温场景，并发路数预留 10% 余量，设备宽温解码无降频风险；
4. 选配 5G 模块远程拉流时，可修改脚本内缓存参数，适配无线网络波动。

1.  配套开源工程地址

全套解码测速代码 + 一键测试脚本：https://gitee.com/saturn-cloud/cal_dec_fps_se110-wc08.git