本帖最后由 xinmeng_wit 于 2024-9-16 21:54 编辑
一、FP-AI-MONITOR1介绍
FP-AI-MONITOR1 是无线工业节点上的多传感器 AI 数据监控框架，是 STM32Cube 的功能包。它有助于快速启动使用STM32Cube的X-CUBE-AI扩展包或NanoEdge™ AI Studio设计的基于传感器监控的应用程序的实现和开发。
它涵盖了机器学习周期的整个设计，从数据集采集到物理节点上的集成。
FP-AI-MONITOR1 在 SensorTile 无线工业节点开发套件 （STEVAL-STWINKT1B） 上实时运行学习和推理会话，将来自板载传感器的数据作为输入。FP-AI-MONITOR1 实现了一个有线交互式 CLI 来配置节点，并使用 NanoEdge™ AI 库管理学习、检测和分类阶段。它还支持一种称为双相的高级模式，在该模式下，它将 NanoEdge™ AI 库的检测和使用 CNN 模型的分类相结合。除此之外，对于简单的现场操作，独立的电池供电模式允许通过用户按钮进行基本控制，而无需使用控制台。
FP-AI-MONITOR1功能包的顶层架构如下图所示：
二、环境准备
FP-AI-MONITOR1功能包的使用需要很多软件的配合，如下：
- IDE(STM32CubeIDE/IAR/KEIL)
- STM32CubeProgrammer
- TeraTerm，其它超级终端应该也可以
- STM32CubeMX
- X-CUBE-AI
- Python 3.7.3，以上的版本应该也可以
- NanoEdge™ AI Studio
这些配合软件的安装和准备就不在本篇文章中介绍了，本篇着重FP-AI-MONITOR1的使用，因此只描述与FP-AI-MONITOR相关的环境的准备。
下载FP-AI-MONITOR功能包，下载地址：https://www.st.com/en/embedded-software/fp-ai-monitor1.html
下载后解压，得到如下的文件和文件夹：
下载并解压缩包后，下一步是使用功能包的二进制文件对传感器节点进行编程。为方便用户，功能包配备了工程的预构建二进制文件。此二进制文件可以在 path 中找到。
/FP-AI-MONITOR1_V2.1.0/Projects/STM32L4R9ZI-STWIN/Applications/FP-AI-MONITOR1/Binary/FP-AI-MONITOR1.bin
将这个文件下载到开发板中：
三、FP-AI-MONITOR1的控制台使用
FP-AI-MONITOR1 提供交互式命令行界面 （CLI） 应用程序。该 CLI 应用程序使用户能够配置和控制传感器节点，并在边缘执行不同的 AI 操作，包括学习和异常检测（用于 NanoEdge™ AI 库）、n-Class 分类（NanoEdge™ AI 库）、双重（NanoEdge AI 检测和基于 CNN 的分类的组合）以及使用 CNN 的人类活动识别。
打开超级终端，选择好串口号和波特率（115200），连接到串口控制台：
显示如上内容，说明连接成功了，如果不显示上面的内容可以尝试复位一下开发板。
连上以后，可以通过命令行查看和配置相关的传感器参数。
通过 CLI 界面，用户可以为传感和状态监测应用配置支持的传感器。通过输入命令 ，可以在 CLI 控制台上显示所有受支持的传感器的列表。此命令打印支持的传感器列表及其 ID，如下图所示。用户可以使用这些 ID 配置这些传感器。这些传感器的可配置选项包括：sensor_info
启用：设置为“1”激活或“0”停用传感器，
ODR：从可用选项列表中设置传感器的输出数据速率，以及
FS：从可用选项列表中设置满量程范围。
CLI 应用程序附带一个预构建的 Human Activity Recognition （HAR） 模型。此功能 可以通过键入命令来启动：
请注意，提供的 HAR 模型是使用 ODR = 26 和 FS = 4 的 IHM330DHCX_ACC 传感器创建的数据集构建的。为了获得良好的性能，用户需要按照 配置传感器 一节中提供的说明将这些参数设置为传感器配置。
运行该命令将启动对加速度计数据的推理，并预测执行的活动以及置信度。支持的活动包括：$ start ai
固定
走
慢跑，以及
自行车运动。
以下屏幕截图显示了 CLI 应用程序中 AI 命令的正常工作会话。
除了通过命令行方式启动AI推理以外，还可以通过板载的用户按键来启动或者停止AI推理程序。
单机用户按键---->启动/停止XCUBE-AI推理
另外，板载的LED会指示推理的运行过程和状态，具体是
绿色LED常量----->待机状态，也就是没有进行推理
绿色LED闪烁----->正在进行推理
橙色LED亮-------->状态匹配度过高或过低（个人感觉，没有看到对这个的具体描述）
以上就是对FP-AI-MONITOR1的简单使用，还是挺有意思的。
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