ビルやオフィスのスマート化とは、生活環境や労働環境の中心に人間を据えることを意味します。 このパラダイム･シフトの実現には、センシング･インテリジェンスに特に注意を払った電子機器が身の回りに必要です。 その意味で、人数カウント機能は冷暖房空調設備や稼働率管理をリアルタイムで調整する上できわめて重要です。 これは居住者の快適性やエネルギー管理効率の向上につながります。
アプローチ
- このプロトタイプは、レストランの出勤者数をリアルタイムで高い精度でカウントすることができる。
- これは、STM32マイクロコントローラーに組み込まれた人工知能アルゴリズムと熱赤外線技術の使用によって実現されている。
- STM32H747I-D + B-CAMS-OMVボード上で動作するFP-AI-VISION1ファンクションパックのコード例を使用しました。
センサ
データ
データ形式
シングルクラス：人物
RGBカラー画像
シングルクラス：人物
RGBカラー画像
結果
モデル：YOLO低複雑度量子化ニューラル･ネットワーク
入力サイズ：240 x 240 x 3
メモリフットプリント：
ウエイト用 277 KB フラッシュ
アクティベーション用 233 KB RAM
精度： 55.88%（PASCAL VOCテスト･データセットに対してIoUを50%に設定した場合の平均精度）
STM32H747* (High-perf)@400MHzでの性能
推論時間： 371 ms
フレームレート： 2.7 fps
* STM32CubeAI 7.1.0ベースのFP-AI-VISION1 3.1.0を使用して測定
入力サイズ：240 x 240 x 3
メモリフットプリント：
ウエイト用 277 KB フラッシュ
アクティベーション用 233 KB RAM
精度： 55.88%（PASCAL VOCテスト･データセットに対してIoUを50%に設定した場合の平均精度）
STM32H747* (High-perf)@400MHzでの性能
推論時間： 371 ms
フレームレート： 2.7 fps
* STM32CubeAI 7.1.0ベースのFP-AI-VISION1 3.1.0を使用して測定
リソース ![STM32Cube.AI]()
![STM32Cube.AI]()
![STM32H7シリーズ]()
![STM32H7シリーズ]()
コード最適化ツール STM32Cube.AI
無償のSTM32Cube拡張パッケージX-CUBE-AIにより、ニューラル･ネットワークや機械学習モデルといった学習済みAIアルゴリズムを、STM32に最適化されたCコードへ自動変換できます。
対応製品 STM32H7シリーズ
Arm® Cortex®-Mベース32bitマイコンのSTM32ファミリは、マイコン･ユーザに高いレベルの自由を提供します。完全統合性および開発の容易さを維持しながら、高性能、リアルタイム性能、豊富な機能、デジタル信号処理、低消費電力 / 低電圧駆動、およびコネクティビティを兼ね備えた製品を提供します。