FP-AI-CTXAWARE1

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STM32Cube function pack for ultra-low power context awareness with distributed artificial intelligence (AI): acoustic analysis with NN on MCU and motion analysis with ML on IMU

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FP-AI-CTXAWARE1作为STM32Cube功能包,其附带的示例允许通过BLE将您的情景感知节点连接到智能手机,并使用合适的Android™或iOS™应用(如STBLESensor app)配置设备。 该功能包支持人类行为识别(HAR)或声学场景分类(ASC) - 基于运行于STM32L4R9ZIJ6 MCU上的面向HAR的LSM6DSOX机器学习核心(MLC)和面向ASC的神经网络(NN)生成的输出结果。面向HAR的机器学习是一种由Unico-GUI生成的决策树逻辑算法。神经网络由一个支持浮点和定点运算的多网络库实现,该库由STM32CubeMX工具的X-CUBE-AI扩展生成。该功能包中提供的NN只是一个示例,演示了将X-CUBE-AI的输出与意法半导体的连接和传感组件结合起来可以达到的效果。
该功能包(加上建议的STM32和意法半导体传感器组合)可以用于开发将超低功耗作为关键要求的特定可穿戴AI应用 - 得益于分布式深度边缘AI方法。
该软件在STM32微控制器上运行,包括STEVAL-MKSBOX1V1评估板的所有必须驱动程序。
  • 所有功能

    • 运用完整的固件开发情景感知节点(配备BLE连接、数字麦克风、环境和运动传感器),实时监测传感器和音频数据
    • 机器学习核心(MLC),采用由Unico-GUI生成并在LSM6DSOX上运行的实时人类行为识别(HAR)算法
    • 中间件库由称为X-CUBE-AI的STM32CubeMX扩展生成,包含用于声学场景分类(ASC)应用的神经网络示例实现
    • 多网络支持:并发执行面向HAR的MLC和面向ASC的神经网络
    • 基于实时操作系统(RTOS)的超低功耗实现
    • 兼容面向Android/iOS操作系统的STBLESensor应用,执行传感器数据读取、音频和运动算法特性演示(在独立或组合视图中)以及固件无线更新(FOTA)
    • 可用于STEVAL-MKSBOX1V1评估板的示例实现
    • 得益于STM32Cube,可在不同MCU系列之间轻松移植
    • 免费易用的许可条款

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    • 产品型号
      状态
      描述
      类型
      供应商

      STEVAL-MKSBOX1V1

      批量生产

      SensorTile.box无线多传感器开发套件,具有用于IoT和可穿戴传感器应用的用户友好型应用

      运动传感器(MEMS)评估板 ST
      STEVAL-MKSBOX1V1

      描述:

      SensorTile.box无线多传感器开发套件,具有用于IoT和可穿戴传感器应用的用户友好型应用
    • 产品型号
      状态
      描述
      类型
      供应商

      STBLESensor

      批量生产

      用于安卓和iOS的BLE传感器应用

      接口和连接IC软件 ST
      STBLESensor

      描述:

      用于安卓和iOS的BLE传感器应用