有没有关于STM32F401 基于飞行时间（ToF）传感器实现手势识别的边缘 AI 算法？

发表于 2025-9-16 12:29

发表于 2025-9-17 08:15

楼主问得挺有意思，F401 本身算力有限，但配合 ToF 传感器做简单手势识别还是能实现的，重点在轻量化 AI 算法。

发表于 2025-9-17 08:16

ST 官方有过 VL53L0X/VL53L5CX 的 ToF 应用示例，不过多是距离测量，手势识别要自己设计特征提取 + 分类器。

发表于 2025-9-17 08:17

其实用 F401 可以尝试跑基于阈值+状态机的轻量算法，比如手掌靠近/远离、上下左右滑动，不一定非得 CNN。

发表于 2025-9-17 08:20

要跑边缘 AI 的话，可以考虑 CMSIS-NN，把小型神经网络（1D/2D 卷积）部署在 Cortex-M4 上，性能勉强够。

发表于 2025-9-17 08:20

我看过一些论文，用 ToF 点云做手势识别，经过 PCA 降维再接 KNN/DT 分类器，在 MCU 上实现难度还行。

发表于 2025-9-17 08:21

如果要用神经网络，可以先在 PC 上训练一个简单的 1D CNN 或 GRU 模型，然后量化成 8bit，再用 STM32Cube.AI 转成 C 代码。

发表于 2025-9-17 08:22

当然，F401 没有硬件加速器，建议别追求复杂模型，像 3~5 类常用手势识别（挥手、点击、滑动）就差不多了。

发表于 2025-9-17 08:23

ST 的社区有人分享过用 VL53L5 + F4 跑简单手势 demo，帧率在 10fps 左右，体验还算流畅。

发表于 2025-9-17 08:24

成本敏感的话，可以把 ToF 输出的距离序列作为时间序列信号，直接做模式识别，这样 MCU 压力最小。

发表于 2025-9-17 08:25

总结：F401 上跑 ToF 手势识别完全可行，但 AI 算法要轻量化，最好结合阈值检测 + 小型 NN/CMSIS-NN，否则内存和算力都会卡。

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