Python和OpenMV在STM32MCU上运行AI

当今边缘机器学习的状态如何？哪些工具可以帮助工程师收集数据并进行推理？您在哪里可以找到 ST MEMS，它们如何在实际产品中发挥作用？这篇文章是我们即将举行的 STM32 路演系列的第二部分。连续第 14 年，我们正在接触我们的社区。我们将举行演示，展示产品，并让工程师准备好回答问题。我们 STM32 路演系列的第一部分侧重于云连接，因为我们谈到了一个新的智能门铃演示。我们还展示了工业和安全应用。今天，我们将探索人工智能和计算以及传感。

STM32路演：人工智能与计算

Qeexo 和 STM32Cube.AI

在边缘实现机器学习的解决方案范围也在增加，STM32Roadshow 突出了 STM32 MCU 的核心作用。例如，我们将展示Qeexo 的 AutoML的演示。它使用 SensorTile 捕捉振动和声音，以检测风扇是否损坏或堵塞。这是预测性维护应用程序的典型示例，可以以最少的投资极大地改变工厂的运营。Qeexo 是ST 合作伙伴计划的成员。

还将有大量 ST 演示利用我们的机器学习解决方案。其中一些已经很流行，例如使用机器学习来识别菜肴和饮料的STM32H747I-DISCO 。这是多伦多技术之旅的热门节目，并且在我们的与会者中仍然很受欢迎。我们的工程师还将演示一个能够读取数字仪表的系统。此特定演示使用我们的第一个 MCU STM32WL和嵌入式 LoRa 收发器。

同样，STM32MP1 将在提供多物体检测的新 AI 演示上运行。我们用 C 语言重写了代码来优化它，这将是我们第一次在亚洲展示它。此外，我们将展示FP-AI-NANOEDG1，这是一个功能包，允许开发人员在 STM32L5 上快速测试 Cartesiam 的机器学习库。

开放MV

STM32 路演将是体验OpenMV Cam H7 Plus的好地方。该产品依靠 STM32H7 微控制器，使用 PCB 顶部的 5 兆像素摄像头模块来捕捉视频。此外，该平台使用 MicroPython 使其更易于编程。因此，它为希望快速试验嵌入式系统的工程师和爱好者提供了一个强大的系统。用户甚至可以下载OpenMV IDE并运行将展示一些系统功能的示例应用程序。

该活动还将向与会者展示他们可以比典型的演示走得更远。例如，Edge Impulse有一个教程展示了如何使用 OpenMV Cam H7 Plus 编写机器学习应用程序。ST 合作伙伴计划成员促进了神经网络的创建，然后可以在 ST 的 MCU 上运行推理操作。在这种情况下，开发人员使用 OpenMV PCB 和 IDE 来收集数据。然后他们将其发送到 Edge Impulse 进行处理。最后，用户可以将神经网络导出为 OpenMV 库。该系统也令人印象深刻，因为随着工程师过渡到工业环境，可以使用 Edge Impulse 获得一个可以与STM32Cube.AI配合使用的神经网络。 该软件解决方案将神经网络转换为 STM32 的优化代码，极大地促进了边缘机器学习。

STM32路演：感知与创新

SensorTile.box 和哭泣的婴儿探测器

SensorTile.box 将是 STM32 路演的另一个亮点。我们最强大的具有多种用户模式的传感器盒将成为一些演示的中心。用户将能够与内置的演示应用程序进行交互。STEVAL-MKSBOX1V1 （SensorTile.box的参考）与 iOS 和 Android 应用程序一起快速展示了它的一些功能。例如，ST 提供了一个婴儿哭声检测器。该应用程序首先使用一种算法，该算法采用快速傅里叶变换来处理信号。然后它通过主机 STM32 上的神经网络运行数据。部分归功于 STM32Cube.AI，开发人员可以使用常规 MCU 来区分环境噪声和孩子的哭声。该演示也极具象征意义，因为它展示了我们的传感器、MCU 等如何创建独特且有益健康的解决方案。

OPPO 智能手表和漫步者 Dreampods

STM32 路演也将是一个亲身检验重大设计胜利的机会。例如，我们将展示一款包含LPS27HHW 防水气压计的 OPPO 智能手表。该组件可以测量用户游泳的深度或该人攀爬的高度。OPPO 手表还包括LSM6DSOW。它使用超低功耗加速度计和陀螺仪来检测人类活动，同时降低整体功耗以优化电池使用。

同样，我们还将展示漫步者 Dreampods。了解这些无线耳机如何使用LIS25BA来检测从内耳传播到面部骨骼的振动非常有趣。这样的系统可确保设备能够区分音频和环境噪声。Dreampods 还使用LIS2DH12加速度计，使用户能够轻按耳机以播放或暂停音乐以及操作其他控件，例如接听电话或挂断电话。Dreampods 和 OPPO 智能手表均在中国市场上销售。

审核编辑：郭婷