YOLO系列轻量级模型（YOLOv8n / YOLOv10n / YOLOv11n）‌

配合 OpenCV 做视频流处理。这类模型体积小、推理快，专为边缘设备优化，社区资料也最丰富。‌‌

模型选型建议

‌首选：YOLOv8n / YOLOv10n / YOLOv11n‌：这几个都是轻量级版本，模型文件只有几MB到十几MB，在边缘盒子上单帧推理通常几十毫秒内就能完成。YOLOv8n最成熟稳定，YOLOv10/11在速度和精度上有小幅提升，选哪个主要看你的盒子平台对哪个支持更好。

‌备选：DAMO-YOLO（TinyNAS版）‌：阿里达摩院开源，特点是模型极小（125MB左右）、功耗低，特别适合只做单一目标检测的场景（比如只检测人）。不过它针对特定任务优化，通用性不如YOLO系列。

‌监控平台：Prometheus + Grafana‌：如果还需要监控盒子本身的运行状态（CPU、内存、温度），这两个是开源监控的事实标准，前者负责采集数据，后者负责可视化展示。‌‌

盒子部署要点

‌硬件要求‌：市面上主流的边缘AI盒子（如内置 Jetson Orin NX、瑞芯微、算能芯片的）都能流畅运行上述轻量模型。关键是选带‌专用NPU‌的盒子，跑AI的效率比纯CPU高几十倍。‌部署流程‌：基本就是“拉取RTSP视频流 → 抽帧 → 模型推理（检测人/车/异常行为）→ 触发告警”，核心代码几十行就能搞定。

‌模型优化‌：上盒子前记得做‌INT8量化‌，能把模型体积缩小数倍、速度提升数倍，精度损失很小，对边缘部署几乎是必做步骤。‌‌

开源模型检测的是“人”“车”等通用目标，如果你要识别“抽烟”“打架”“区域入侵”这类具体行为，通常需要用YOLO模型加自己的数据集做‌微调（fine-tune）‌，纯开箱即用的成熟方案很少。‌‌