Este sistema, implementado en una casa grande en Sídney, Australia, es un NVR de bajo consumo y alto rendimiento que opera 24/7. Está basado en la placa ArmSoM Sige7 (RK3588) y procesa 8 cámaras exteriores de forma simultánea.
Funciones principales:
Reconocimiento de objetos con IA: detección en tiempo real de personas, autos, motocicletas y gatos
Reconocimiento de placas (LPR): identificación precisa en menos de 2 segundos incluso de día, de noche o bajo lluvia intensa
Reconocimiento visual del estado de la puerta del garaje y del estado de la iluminación (solo con cámaras, sin sensores)
Integración con agente de IA: envío automático de alertas por WhatsApp al detectar paquetes o correo
Integración con Home Assistant: control y automatización de dispositivos inteligentes
Especificaciones de hardware:
Procesador: CPU ARM de 8 núcleos RK3588
NPU: 6 TOPS (detección de objetos con YOLO, reconocimiento OCR de placas, reconocimiento facial)
VPU: decodificación por hardware H.264/H.265, hasta 32 canales 1080p@30fps
Memoria: 8GB LPDDR4
Almacenamiento: SSD M.2 de 1TB
Red: doble 2.5GbE (separación física entre LAN de cámaras / LAN doméstica)
Energía: 2.5W en reposo / máximo 10W (dentro de un presupuesto de 15W)
Refrigeración: refrigeración pasiva, mantiene estable la CPU a 49°C en un entorno de 45°C
Rendimiento medido:
Tiempo de operación: más de 33 días continuos sin interrupciones
Carga promedio de CPU: ~25% en 8 núcleos
Velocidad de detección de objetos: promedio de 58ms
Carga de NPU: ~20% o menos cuando hay poco movimiento
Este es un caso de uso de ArmSoM Sige7 para implementar un NVR doméstico inteligente de nivel industrial con 10W, incluso durante el verano de Sídney a 45°C, condiciones que x86 y Raspberry Pi no pueden soportar.
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