本帖最后由 STM新闻官 于 2025-9-28 22:31 编辑
在2025年全国大学生嵌入式竞赛中，来自南京大学的“九乡河队”凭借基于STM32N6系列芯片的VitalHealth多模态智能学习状态监测终端，斩获一等奖。
这支以校旁“九乡河”命名的队伍，用技术**青少年学习场景中的健康痛点，也展现了STM32高端芯片在边缘智能领域的创新潜力。 嵌赛现场留影 从左至右依次是：谢欣凌、张毅凡、安润森近日，我们对话团队成员张毅凡、安润森、谢欣凌，听他们分享研发故事与技术思考。
聚焦青少年学习健康问题，构建多模态监测新方案
“我们在调研时发现，学生久坐、疲劳学习，加上光照、空气质量不佳，不仅效率低，还容易引发近视、脊柱侧弯等问题。”谈及项目初衷，队员们直言，团队希望用嵌入式技术打造一款“贴身健康管家”。最终呈现的VitalHealth终端，核心围绕三大监测维度展开：疲劳监测：通过IMX335摄像头捕捉面部动态，借助STM32N6内置NPU运行轻量化DBFace人脸检测模型与MobileNetV3分类模型，分析眨眼（200-300毫秒/次）、打哈欠频率，结合优化后的PERCLOS算法，实现毫秒级疲劳指数计算；坐姿纠正：采用ST VL53L5CX ToF传感器生成8x8深度矩阵，经自主训练的CNN模型识别前倾、后倾等5类坐姿，5分钟坐姿不标准则在屏幕弹窗提示；环境预警：整合SCD30（CO₂、温湿度）与BH1750（光照）传感器，当CO₂浓度超1000ppm、光照偏离200-500lx适宜范围时，实时推送调节建议。
机械成果图“终端放在桌面右侧即可工作，还能通过通信模组连华为云，家长端可远程查看数据。”张毅凡补充道，这套方案还能迁移至疲劳驾驶、工厂作业监测场景，仅需针对工业环境微调模型。
三大技术创新，打破传统方案局限
相较于传统监测方案，VitalHealth终端的创新点尤为突出，谢欣凌重点分享了三个核心突破：首创STM32N6裸机部署疲劳检测案例。作为赛事推荐的新款芯片，当时网络上尚无N6裸机运行疲劳检测模型的参考案例，团队从零探索，成功实现模型与终端任务的适配，为同类应用提供了技术范式；突破PC端方案的场景限制。传统疲劳检测多依赖PC端算力，虽能实现20毫秒快速推理，但设备体积大、功耗高，难以落地到桌面、驾驶舱等场景。而基于STM32N6的裸机部署方案，在保证推理速度足以捕捉眨眼（200-300毫秒/次）、打哈欠等瞬时信息的同时，大幅降低功耗，满足长期开机监测需求；算法优化提升嵌入式端检测鲁棒性。嵌入式设备模型量化后易出现误检测问题，团队引入非极大值抑制（NMS）算法，有效降低人脸误检率，让终端在复杂光线、部分遮挡场景下仍能稳定识别，进一步拓宽了应用场景边界。
四种不良姿态的检测
为什么选择STM32N6？核心芯片的“三大不可替代性”
团队将STM32N6作为核心芯片，并非偶然。“从方案构思阶段，我们就锁定了N6的三大优势。”张毅凡详细拆解：
算力与功耗的平衡。N6集成的NPU算力远超普通MCU，能支撑多模型并行推理，同时功耗低于传统MPU，满足终端“长期开机监测”的需求——这对驾驶、工业等场景至关重要；
硬件高集成度。内置ISP图像处理单元，无需外接芯片即可完成摄像头数据预处理，简化硬件架构；
生态适配。借助STM32CubeAI工具链，团队实现模型量化、部署全流程高效推进，TouchGFX引擎也快速搭建出直观的GUI交互界面。“最关键的是，N6支持裸机部署AI模型，推理速度能追上眨眼的瞬时数据，这是PC端方案无法实现的轻量化优势。”谢欣凌补充。为适配N6的4.2MB RAM限制，团队多次迭代模型，从68点人脸模型精简为轻量版本，最终将人脸检测推理时间控制在160ms，关键点误差小于3像素。
踩坑与突破：在“无先例”中打磨稳定方案
作为STM32N6的早期使用者，团队坦言“踩了不少新芯片的坑”。安润森回忆起一个印象深刻的细节：“初期打开NPU跑模型，数据始终不对却无报错，排查三天才发现是没配置内存保护单元（RIF）权限，后来联系ST工程师确认，这是N6不同于前代芯片的新特性。”
另一个难题是TouchGFX与STM32CubeAI的协同。“当AI推理占用大量AXI总线带宽时，屏幕会出现白屏。”谢欣凌说，团队尝试双内存分区、调整任务调度优先级，甚至用STM32CubeIDE debug后退出的“临时方案”缓解问题，“虽然尚未完全解决，但ST工程师给了很多优化方向，这种‘共同成长’的感觉很好。”硬件设计上，非机械专业的安润森从零学3D建模，为终端设计外壳：“摄像头、ToF传感器的孔位要精准，还要预留散热孔保证CO₂检测准确性，前前后后打印了好几版，用砂纸磨、剪刀修，才做出贴合的外壳。”STM32
生态陪伴成长，未来期待更多可能
谈及与STM32的渊源，三位成员不约而同提到“从入门到进阶”的历程：张毅凡大一用STM32F103入门，后来尝试STM32H743做项目；安润森在实验课上用F4完成芯片信号采集；谢欣凌则因“想在MCU上跑AI”，被南京大学此前基于H7的CNN部署项目吸引，最终选择N6深入。“STM32的生态非常完善——STM32CubeAI量化、TouchGFX界面、云平台对接，一套工具链就能覆盖全流程。”张毅凡评价道。对于未来，团队很想试用ST的STM32WB系列芯片：“集成WiFi与蓝牙后，能替代现在外接的通信模组，让终端更小巧，数据传输也更快。”
结语：以工程师精神，做有温度的技术
“每天早9点敲代码到深夜12点，其中某天可能因为走错方向而毫无进展，最终不得不推翻重头再来，这对我们的精神和身体都是一次挑战，甚至想过退赛，尤其是烧坏700元的摄像头那次，但第一次看到模型跑通、屏幕点亮时，所有辛苦都值了！”回顾备赛历程，安润森的话道出团队心声。这支年轻的队伍，用STM32N6的技术潜力，将“守护健康”的初心落地为实用方案。正如VitalHealth终端不仅能监测数据，更能通过弹窗提示传递关怀——技术的价值，终究要回归人的需求。恭喜“九乡河队”！也期待更多学子借助STM32平台，将创意转化为解决现实问题的力量，在嵌入式领域持续发光发热。
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