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STM32神经网络开发工具箱将AI技术引入边缘和节点嵌入式设备

2019-01-11
内容详细

意法半导体借助STM32系列微控制器的市场领导地位,扩展了STM32微控制器开发生态系统STM32CubeMX,增加了先进的人工智能(AI)功能。


AI技术使用经过训练的人工神经网络对运动和振动传感器、环境传感器、麦克风和图像传感器的数据信号进行分类,比传统的手工信号处理方法更加快速、高效。


意法半导体微控制器和数字集成电路产品部总裁Claude Dardanne 表示:“ST的新型神经网络开发工具箱正在将AI引入基于微控制器的智能边缘和节点设备,以及物联网、智能楼宇、工业和医疗应用中的深度嵌入式设备。”


现在开发人员可以用STM32Cube.AI将预先训练的神经网络转成可在STM32 微控制器上运行的C代码,调用经过优化的函数库。


STM32Cube.AI附带即用型软件功能包,其中包括用于识别人类活动和音频场景分类的代码示例,可在ST SensorTile 参考板和ST BLE Sensor mobile app移动应用程序上立即使用这些代码示例。


ST合作伙伴计划和人工智能(AI)和机器学习(ML)专用社区STM32在线社区内的资质合作伙伴将为开发人员提供技术支持,例如,工程服务。


在2019年1月8日 - 12日拉斯维加斯世界消费电子展CES期间,意法半导体在酒店包间内使用STM32微控制器演示采用STM32Cube.AI开发的应用程序。


详细技术信息

用户可以在意法半导体的STM32CubeMX MCU配置和软件代码生成生态系统内下载STM32Cube.AI扩展包(型号:X-Cube-AI)。


现在,该工具支持Caffe、Keras(带有TensorFlow后台)、Lasagne、ConvnetJS框架和Keil、IAR、System Workbench等IDE开发环境。


FP-AI-SENSING1软件功能包提供支持基于神经网络的端到端运动(人类活动识别)和音频(音频场景分类)应用代码示例。该功能包利用意法半导体的SensorTile参考板在训练之前捕获和标记传感器数据,然后,电路板运行优化神经网络的推论。


ST BLE传感器移动应用可以用作SensorTile的遥控器和显示器。


综合工具箱包括STM32Cube.AI映射工具、在电池供电的小型SensorTile硬件上运行的应用软件示例,以及合作伙伴计划,人工智能和机器学习专用社区为在STM32上实现神经网络提供一条快速、简便的开发途径。

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