免费软件工具,可在STM32 MCU和MPU上实现嵌入式机器学习。边缘AI以简单、快速、经济实惠的方式改进您的产品。
STM32Cube.AI可用于在任意STM32微控制器上优化并部署由主流AI框架训练的神经网络模型。现已支持嵌入STM32N6的Neural-ART加速器NPU。 该工具可通过STM32CubeMX环境中的图形界面以及命令行方式使用。该工具现在也可以通过ST Edge AI Developer Cloud在线使用。
这些软件生态系统资源都包括在ST Edge AI套件中。只需三步，用户就可基于STM32工具链轻松训练和部署一个神经网络模型到STM32 MCU：首先，从STM32 Model Zoo边缘 AI 模型库中选择，或导入已经训练好的神经网络模型；其次，在ST Edge AI开发者云在线工具上优化和验证自己的神经网络模型；最后，利用STM32Cube.AI和ST...
基于STM32MP2卓越的处理性能及先进的边缘AI和多媒体功能，开发者可灵活选择在CPU、GPU、NPU上运行AI应用。典型应用场景：电梯 边缘AI解决方案为很多传统行业赋予了新价值和新生命，其中一个典型案例就是电梯应用。该应用将预测性维护与机器视觉场景汇于一身，可实现语音识别、视觉识别、手势识别、群控箱智能算法、电梯...
意法半导体将STM32N6定义为首款具有AI加速能力的高性能STM32 MCU，搭载一颗800MHz ArmCortex-M55内核，CoreMark测试成绩达到3360分。并且带有嵌入式的Neural-Art Accelerator的硬件加速单元，可以与ARM Cortex-M55内核完全独立并行工作，也可以作为ARM Cortex-M55的协处理器，做AI的加速能力运算。STM32N6还集成了一个...
STM32硬件:适用于边缘AI的各种IC和电路板 ST提供多种微控制器、微处理器和智能传感器,用以开发优化了功耗、尺寸和成本的边缘AI应用。 丰富的资源用户可以在此寻找了解嵌入式机器学习所需的一切资源,查找各解决方案有用内容的链接:NanoEdge AI Studio、STM32Cube.AI和X-LINUX-AI;查找集成具体示例的功能包,轻松启动...
首先， 进入网站首页，可以通过在导航栏点击“实例探究”或者直接访问网页https://stm32ai.st.com/zh/use-cases/ ，您可以看到STM32AI技术在不同垂直领域的应用情况，包括应用场景、相关解决方案和应用案例等方面。您该页面旨在为用户展示STM32AI技术在不同垂直领域的应用效果，以及它所带来的丰硕成果。该页面的左侧...
先进的边缘AI及丰富的多媒体功能，为更多工业场景赋能：STM32MP25内置算力高达1.35 TOPS的NPU边缘AI加速器，支持带ISP的 MIPI CSI接口，可实现如机器视觉在内的多种AI应用；STM32MP25还内置主频900MHz的3D GPU；开发者可灵活选择在CPU、GPU、NPU上运行AI应用。3D GPU支持高达1080p分辨率，配有ISP处理器的MIPI ...
2024年，AI圈陆续传出王炸级新闻。先是OpenAI推新款大模型Sora，该模型只需输入文字，便可生成惟妙惟肖高清视频，再次让世界感受到了人工智能的强大。2月19日，国务院国资委召开“AI赋能 产业焕新”中央企业人工智能专题推进会。会议强调，要推动中央企业在人工智能领域实现更好发展、发挥更大作用。随着AI商业化以及...
网络开发AI技术嵌入式设备工具箱振动传感器节点意法半导体(STMicroelectronics,简称ST)借助STM32系列微控制器的市场领导地位,扩展了STM32微控制器开发生态系统STM32CubeMX,增加了先进的人工智能(AI)功能.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...