使用AI和STM32微控制器的可进行人员计数

   智能未来        

意法半导体(STMicroelectronics)和施耐德电气(Schneider Electric)宣布,他们将使用基于AI与STM32的物联网传感器原型来进行人员计数,该传感器可通过了解建筑物的占用面积和用途来对新的建筑物管理并提高效率。


两家公司合作将人工智能(AI)集成到高性能的人员计数传感器中,来替代人们传统考勤的方式,这样更加智能方便。施耐德电气将在2020年11月19日举行的IoT&5G会议上,在ST Live Days上作为嘉宾演示该IoT传感器。


随着建筑物数字化,施耐德正致力于成为客户的可持续发展的数字合作伙伴,它提供了新的和极有价值的见解,例如队列监控,以帮助智能建筑管理,同时尊重设计人员的隐私。先进的物联网传感器是通过结合意法半导体AI和施耐德电气的传感器来开发的,以将高性能的传感器嵌入到小型微控制器(MCU)中。


施耐德电气通过使用STM32Cube.AI工具链提高了设计生产率,该工具链具有成熟的功能,可为各种STM32 MCU开发AI应用程序。这使施耐德电气能够从STM32Cube软件开发生态系统提供的工程资源中获得宝贵的硬件设计。


人数统计原型传感器使用LYNRED ThermEyeTM系列热像仪与施耐德电气创建的超低功耗设计相集成,并在最近推出的ST高性能STM32H723 MCU上运行基于Yolo的神经网络模型。


STMicroelectronics的AI解决方案业务线经理Miguel Castro说:“该项目展示了深度学习增强嵌入式数据处理性能的能力,展示了如何在基于成本效益的微控制器平台上托管高价值应用程序。我们的STM32Cube.AI生态系统使用户能够短时间内创建灵活的解决方案。利用我们技术团队的支持来克服困难,可得到更高的生产率。”


STM32 AI生态系统在STM32 MCU上提供了基本的构建模块,从而实现了经济高效的电源解决方案。本机支持各种深度学习框架,例如Keras,TensorFlow Lite和ONNX交换格式。


X-CUBE-AI软件扩展包包含在该系统中,该扩展包扩展了STM32CubeMX初始化工具的功能,可以自动转换经过预训练的神经网络,为目标MCU生成优化的库,并将其集成到用户的项目中。自动完成繁重的开发任务,可以验证神经网络模型并测量STM32 MCU的性能,而无需手动创建必要的C代码。


意法半导体的软件开发生态系统支持的DNN方法已映射到丰富的STM32组合产品上,使用户可以有效地参照以前的开发成果,从而为多个市场生产产品。在ST Live Days上演示的STM32H723 MCU具有出色的能力,可托管AI应用,包括高性能,高达1Mbyte闪存,高速片外存储器接口以及用于连接各种传感器类型的集成功能。


最新评论(0)条评论
取消

还没有人评论哦,抢沙发吧~

相关新闻推荐