构建了坚固的野外计算核心。它不仅解决了传统设备在极端天气下“罢工”的难题，更通过丰富的接口实现了多要素的一体化监测，为防灾减灾提供了精准、连续的第一手数据。气象水文监测需要接入风速、雨量、水位等多种传感器。的气象水文监测方案，通过。根据电鱼智能产品手册，

解决了传统巡检“看不清、传不回、慢半拍”的难题。通过实现“发现即定位”，该方案大幅提升了松材线虫病的普查效率，为保护森林资源提供了强有力的科技支撑。的无人机病木侦察方案，将 AI 算力搬到了几百米的高空。根据电鱼智能产品手册，

克服了秦岭的恶劣环境。它将被动的红外相机升级为主动感知的“生态大脑”，为秦岭生物多样性保护提供了高科技、高效率的监管手段。的野生动物智能识别系统，通过。解决了无效数据存储难题，通过。根据电鱼智能产品手册，

它打破了嵌入式平台运行复杂融合算法的性能壁垒，让移动机器人具备了“既看得清、又测得准”的三维感知能力，是构建 L4 级自动驾驶系统的理想边缘计算核心。我们需要得到相机内参（Intrinsics, $K$）和雷达对相机的外参（Extrinsics, $R, T$）。这是融合的核心数学过程，将 3D 点 $(X, Y, Z)$ 映射到 2D 像素坐标 $(u, v)$。的多传感器融合方案，充分利用了芯

我们在 SAIL-RK3568 上运行业界标准的 cyclictest，并在后台运行 stress-ng 模拟 CPU 和内存满载，测试系统的极限延迟。实现了丰富的人机交互，是替代传统“PLC + 显示屏”架构，实现林业装备智能化的理想高性价比方案。联合伐木机在作业时，需要以极高的速度完成树木的抓取、去枝和定长锯切。：经过优化的 SAIL-RK3568 达到了硬实时系统的标准，能够胜任林业机械的闭

我们在 SAIL-RK3568 上运行业界标准的 cyclictest，并在后台运行 stress-ng 模拟 CPU 和内存满载，测试系统的极限延迟。实现了丰富的人机交互，是替代传统“PLC + 显示屏”架构，实现林业装备智能化的理想高性价比方案。联合伐木机在作业时，需要以极高的速度完成树木的抓取、去枝和定长锯切。：经过优化的 SAIL-RK3568 达到了硬实时系统的标准，能够胜任林业机械的闭

的组合，成功打破了机载计算的“不可能三角”。它为无人机提供了处理复杂 AI 和 SLAM 任务的能力，同时保持了轻盈的身躯和长久的续航，是构建新一代行业级智能无人机的理想核心。传统的 Jetson 系列或 NUC 方案往往在功耗或体积上难以妥协，而。的无人机机载计算机方案，通过。无人机需要“眼观六路”。提供了新的解题思路。根据电鱼智能产品手册，

解决了林区视频监控传输难、识别难的痛点。它以极低的硬件成本和改造成本，将传统的“录像机”升级为具备。它负责在本地解码视频、AI 识别，仅将报警图片和坐标上传云端，变“被动监视”为“主动报警”。等先进模型支持的“智能哨兵” ，是智慧林业建设中极具性价比的技改路径。：在摄像头与传输设备之间，串接一台。的边缘智能化改造方案，通过。根据电鱼智能产品手册，

的策略，解决了野外监控的两大难题：网络传输和供电（低功耗减少太阳能配置）。它将传统的被动监控升级为主动感知的智能节点，是构建现代化、无人值守的“森林防火墙”的理想技术路径。传统的森林监控系统主要充当“千里眼”，视频数据需回传至指挥中心由人工或云端服务器查看。，让它在本地完成视频解码、AI 识别和决策，仅向云端发送“火点坐标”和“现场截图”。的核心在于：在摄像头旁边部署一台。的森林防火边缘计算方案，

解决了野外环境下识别慢、误报多、供电难的问题。它将传统的“人工卡口”升级为“无人值守智能关卡”，有效提升了进山人车的管控效率，将森林火灾隐患拦截在山门之外。的林区卡口监控系统，通过。根据电鱼智能产品手册，