适用于STM32的免费AI模型优化器 STM32Cube.AI可用来在任意STM32微控制器上,对采用最流行AI框架训练的神经网络模型进行优化和部署。 该工具可通过STM32CubeMX环境中的图形界面以及通过命令行来使用。该工具现在也可以通过意法半导体边缘AI开发者云在线使用。
包罗万象的嵌入式AI 解决方案。 一套免费工具,可用来 基于STM32 MCU和MPU实现边缘AI 嵌入式AI可以通过一种简单、快速、经济的方式完善许多解决方案。 例如,预测性维护、物联网产品、智能楼宇、资产跟踪、人数统计等等。 了解如何通过机器学习挖掘数据的意义,从而使上述应用更加智能化!
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...
X-LINUX-AI 中提供的示例包括一系列用于图像分类、对象检测、语义分割和人体姿势估计的优化模型。X-LINUX-AI 中作为预构建二进制文件提供的人脸识别应用程序基于 STMicroelectronics 重新训练的模型。 这些示例依赖于基于 TensorFlow™ Lite 推理引擎、ONNX 运行时、OpenVX™ 或 Google Edge TPU™ 加速器的 STAI...
1. X-Linux-AI概述 X-LINUX-AI 是 STM32 MPU OpenSTLinux 扩展包,面向 STM32MP1 和 STM32MP2 系列微处理器的人工智能。它包含 Linux® AI 框架,以及用于开始一些基本使用案例的应用程序示例。 X-LINUX-AI 中提供的示例包括一系列用于图像分类、对象检测、语义分割和人体姿势估计的优化模型。X-LINUX-AI ...
STM32Cube.AI支持的神经网络模型框架有Lasagne、Keras、Caffe、ConvNetJs、Tensorflow Lite、可以导出为ONNX标准的框架(PyTorch™,Microsoft® Cognitive Toolkit, MATLAB® 以及更多),最新支持请参考Cube.AI的release note。 Cube.AI 工具的功能包括:
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...
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...