AI技术使用经过训练的人工神经网络对运动和振动传感器、环境传感器、麦克风和图像传感器的数据信号进行分类，比传统的手工信号处理方法更加快速、高效。

 

意法半导体微控制器和数字集成电路产品部总裁Claude Dardanne表示：“ST的新型神经网络开发工具箱正在将AI引入基于微控制器的智能边缘和节点设备，以及物联网、智能楼宇、工业和医疗应用中的深度嵌入式设备。”

 

现在开发人员可以用STM32Cube.AI将预先训练的神经网络转成可在STM32 微控制器上运行的C代码，调用经过优化的函数库。

 

STM32Cube.AI附带即用型软件功能包，其中包括用于识别人类活动和音频场景分类的代码示例，可在ST SensorTile参考板和ST BLE Sensor mobile app移动应用程序上立即使用这些代码示例。

 

ST合作伙伴计划和人工智能(AI)和机器学习(ML)专用社区STM32在线社区内的资质合作伙伴将为开发人员提供技术支持，例如，工程服务。

 

在2019年1月8日 - 12日拉斯维加斯世界消费电子展CES期间，意法半导体将在酒店包间内使用STM32微控制器演示采用STM32Cube.AI开发的应用程序。

 

详细技术信息

 

用户可以在意法半导体的STM32CubeMX MCU配置和软件代码生成生态系统内下载STM32Cube.AI扩展包(型号：X-Cube-AI)。

 

今天，该工具支持Caffe、Keras（带有TensorFlow后台）、Lasagne、ConvnetJS框架和Keil、IAR、System Workbench等IDE开发环境。

 

FP-AI-SENSING1软件功能包提供支持基于神经网络的端到端运动（人类活动识别）和音频（音频场景分类）应用代码示例。该功能包利用意法半导体的SensorTile参考板在训练之前捕获和标记传感器数据，然后，电路板运行优化神经网络的推论。

 

ST BLE传感器移动应用可以用作SensorTile的遥控器和显示器。

 

综合工具箱包括STM32Cube.AI映射工具、在电池供电的小型SensorTile硬件上运行的应用软件示例，以及合作伙伴计划，人工智能和机器学习专用社区为在STM32上实现神经网络提供一条快速、简便的开发途径。

 

 

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