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[应用相关] [分享] 基于STM32F767ZI AI 应用工程创建----转载

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 楼主 | 2020-11-30 16:57 | 显示全部楼层 |阅读模式

偶然看到一篇好文章,分享给大家。

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 楼主 | 2020-11-30 16:58 | 显示全部楼层
今天介绍下ST官方刚刚推出的CubeMx 自带的X-CUBE-AI(Artificial intelligent)插件功能,可以给现有的STM32 M3-M7高性能的处理器添加基于训练好的ANN 的模型用于不同的数据分析处理。

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 楼主 | 2020-11-30 16:58 | 显示全部楼层
使用STM32Cube.AI简化了人工神经网络映射

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 楼主 | 2020-11-30 17:00 | 显示全部楼层
1.可与流行的深度学习培训工具互操作
2.兼容许多IDE和编译器
3.传感器和RTOS无关
4.允许多个人工神经网络在单个STM32MCU上运行
5.完全支持超低功耗STM32MCU

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 楼主 | 2020-11-30 17:02 | 显示全部楼层
提高您的工作效率

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 楼主 | 2020-11-30 17:03 | 显示全部楼层
利用DeepLearning的强大功能提高信号处理性能并提高STM32应用程序的生产率。创建人工神经网络并将其映射到STM32(通过CubeMx自动生成优化的代码),而无需手动构建代码。

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 楼主 | 2020-11-30 17:04 | 显示全部楼层
那先前的准备工作就是需要安装最新版本的CubeMx 5.0.1
然后使用CubeMx 去安装X-CUBE-AI插件, 700多M的容量。。慢慢下载吧

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 楼主 | 2020-11-30 17:05 | 显示全部楼层
28975fc4b5be8e904.png

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 楼主 | 2020-11-30 17:05 | 显示全部楼层
下载好后,CubeMx里的Artificial intelligent
激活Enable

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 楼主 | 2020-11-30 17:07 | 显示全部楼层
609345fc4b5f1e504f.png

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 楼主 | 2020-11-30 17:08 | 显示全部楼层
这里我们就可以看到里面的选项了
AI的模型我们需要到http://github.com/Shahnawax/HAR-CNN-Keras
下载下来。。然后选择Keras 的AI API算法

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 楼主 | 2020-11-30 17:08 | 显示全部楼层
87435fc4b67dcd5f7.png

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 楼主 | 2020-11-30 17:12 | 显示全部楼层
model.h5就是我们需要导入到工程里的AI Keras的训练好的模型

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 楼主 | 2020-11-30 17:14 | 显示全部楼层
981285fc4b7760fb9a.png

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 楼主 | 2020-11-30 17:16 | 显示全部楼层
Human Activity Recognition Using Convolutional Neural Network in Keras
人类活动识别卷积神经网络算法模型

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 楼主 | 2020-11-30 17:17 | 显示全部楼层
204555fc4b8918c3f5.png

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 楼主 | 2020-11-30 17:18 | 显示全部楼层
然后我们导入到工程里

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 楼主 | 2020-11-30 17:20 | 显示全部楼层
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 楼主 | 2020-11-30 17:21 | 显示全部楼层
这里选择压缩参数,不同的压缩参数对MCU的flash容量
要求也不一样。。

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 楼主 | 2020-11-30 17:22 | 显示全部楼层
163855fc4b9b24a1d8.png

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