簡介
NanoEdge? AI 庫是 Cartesiam 推出的人工智能靜態(tài)庫,它可以幫助客戶直接生成可以運行在嵌入式 Arm Cortex 處理器上的.a 靜態(tài)庫文件。
2021 年 ST 收購 Cartesiam,完善了 ST 在 AI 領(lǐng)域的生態(tài),大大降低了客戶使用 STM32 開發(fā) AI 應用的難度。
通過使用 NanoEdge AI Studio,用戶只需要了解基本的 AI 概念,并提供相應的數(shù)據(jù),便可以從眾多 AI 算法庫中智能搜索和生成出最符合用戶應用的算法。
數(shù)據(jù)采集
在使用 NanoEdge AI Studio 之前,我們需要準備數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源可以是公開的數(shù)據(jù)集,也可以是自己采集的數(shù)據(jù),還可以利用 NanoEdge AI Studio 采集數(shù)據(jù)。
本文將使用 sensorTile.box 完成數(shù)據(jù)的采集。
NanoEdge AI Studio
嵌入式端部署和測試
總結(jié)
如果想進一步提升準確率,可以從以下方面進行考慮:
- 采集更多的數(shù)據(jù)。
- 使用更大的 Buffer Size,但是這會導致判斷的時間更長。
- 添加一些預處理:上文介紹的是原始數(shù)據(jù),沒有對數(shù)據(jù)進行任何預處理,直接讓
NanoEdge AI Studio 進行處理的,我們可以對采集的原始數(shù)據(jù)進行簡單的預處理,比如,去除掉重力加速度,加窗函數(shù),移幀操作等等。
- 添加后處理:為了防止錯誤識別的干擾,也可以加入后處理,每次識別結(jié)果都給予一定的權(quán)重并進行累加,當累加后的值仍然處于比較高的置信度的時候,認為動作識別成功。