在RT-Thread上部署TensorFlow Lite实现交通工具识别（附虚拟U盘部署技巧）

随着人工智能、神经网络以及机器学习应用的发展，边缘处理的场景越来越多，一些针对IOT设备和嵌入式设备的迁移学习网络应运而生，TensorflowLite就是在这样的情境下诞生。

尽管Tensorflow Lite已经足够小，足够快速，但作为资源非常紧俏的单片机来说，尤其是图像处理，仍有点力不从心。好在Vision Board拥有足够强大的性能，而且外扩了较大的SDRAM作为数据处理内存使用，已基本满足进行一些数据量小，图像素质低的识别要求。

本章内容将讲解如何使用edgeimpulse.com网站来自行训练神经网络模型，进而实现机器学习的功能。

目录

Vision Board介绍（Cortex M85内核）

前期准备

开发环境准备

上传Edge Impulse进行训练

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Vision Board介绍（Cortex M85内核）

内核：480 MHz Arm Cortex-M85，包含Helium和TrustZone技术

存储：集成2MB/1MB闪存和1MB SRAM（包括TCM，512KB ECC保护）

外设：兼容xSPI的四线OSPI（带XIP和即时解密/DOTF）、CAN-FD、以太网、USBFS/HS、16位摄像头接口和I3C等

高阶安全性：卓越的加密算法、TrustZone、不可变存储、带DPA/SPA攻击保护的防篡改功能、安全调试、安全工厂编程和生命周期管理支持

提供6.39 CoreMark/MHz的性能，可支持要求最高计算性能和 DSP 或 ML 功能的苛刻物联网应用

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前期准备

下面是本次实验所需要的软件及参考资料：

开发工具：MDK5 V5.3.8，OpenMv IDE V4.0.14

Demo 代码：https://github.com/RT-Thread-Studio/sdk-bsp-ra8d1-vision-board

EDGE IMPULSE网站：studio.edgeimpulse.com

图片素材：https://github.com/JiaBing912/VisionBoard-Picture-training-material

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开发环境准备

本次实验将基于vision_board_openmv Demo进行开发，双击 mklinks.bat 文件，执行脚本后会生成 rt-thread、libraries 两个文件夹。

运行env，输入menuconfig，在Enable OpenMV for RT-Thread—>目录下，打开Enable tflite support功能。

保存并退出，输入scons —target=mdk5，重新生成mdk5工程。

随后打开mdk5工程，编译，烧录即可。

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上传Edge Impulse进行训练

1 注册账号并创建Edge Impulse工程

打开Edge impluse网站，注册登录。随后在项目标签页创建新项目：

这里以数字识别为例。

2 上传训练集

按照以下步骤，依次点击Dashboard->Add existing data->Upload data。（训练集图片样本可从3.前期准备中图片素材中获取，此次实验使用的是mnist_lite文件夹下的手写数字图片样本。）

注意：若未在数据集中对图片进行label注释（可参考官方文章），需要手动进行添加标签，或直接选择Enter label进行标签定义；图片素材中的数据集格式为28x28像素bpm文件，EDGE IMPULSE网页不支持BMP及28x28像素格式，需要通过python脚本对图片进行转换。mnist_lite文件夹中已将图片转换为256*256png格式。

3 生成特征

点击左侧Impulse design->Create Impulse，依次点击Add a processing block、Add a learning block进行输入数据对象、训练模型的选择，并点击保存。

继续点击左侧Image，Color depth选择RGB，点击保存。接下来会自动跳转到生成特征界面，点击生成特征按钮，等待特征生成，结束后会有三维图像显示。

4 迁移训练

点击左侧Transfer learning按钮，依次设置训练参数：训练周期、学习率等参数。随后选择自己实验最符合的训练模型，点击开始训练。

如果最后的结果和准确率不满足自己的实验要求，可尝试重新训练，重新更改参数及训练模型。

5 在Vision Board上部署

在左侧点击Deployment，搜素OpenMV library，点击Build，等待固件生成。

将下载下来的压缩文件解压（”trained.tflite”、”labels.txt”、”ei_image_classification.py”），将ei_image_classification.py改名为main.py，随后将3个文件全部复制到sd卡中去（确保sd卡无其他文件）。

用type-c线连接Vision Board USB-OTG口，随后将sd卡中的main.py拖入OpenMV IDE中，打开并运行，此时可以在串口终端看见识别的结果及准确率。