RK3588 边缘 AI 盒子产品系统

园区/工地/门店的边缘智能：盒子接 USB 摄像头，本地做目标检测与告警再上报平台，
避免视频全量上云的带宽与隐私问题。设备 7×24 常驻，要求服务开机自启、崩溃自恢复、
现场一条命令完成升级。

边缘推理盒子：YOLOv8 在 RKNPU 上推理、USB 摄像头采集、结果上报、Web 页查看状态与告警、
服务常驻与看门狗。
1) 采集：V4L2 打开 USB 摄像头，兼容 YUYV/MJPG；
2) 推理：模型转 rknn，按帧率抽帧推理，CPU/NPU 分工；
3) 上报：事件+截图推送，断网本地缓存；
4) 运维：交叉编译 aarch64 静态工具链、一键部署、开机自启。

平台：Rockchip RK3588S，Ubuntu 22.04，kernel 6.1，RKNPU 2.3.2，C/C++ / Python。
关键实现与难点：
1) 模型与运行时版本严格对齐，先跑 benchmark 确认 NPU 可用再接业务；
2) 摄像头格式/分辨率协商（YUYV 带宽大、MJPG 需解码），按场景选路；
3) 边缘设备无显示器 → Web 页 + 串口 console 现场排障；
4) 产出「采集→推理→上报」骨架，换模型只改配置。
结果：单机稳定跑多路抽帧推理，异常自动拉起。