STM32全国研讨会：且看Python 和OpenMV如何在 STM32 MCU上运行AI卷布机

Whatisthestateofmachinelearningattheedgetoday?Whattoolscanhelpengineerscollectdataandruninferences?WherecanyoufindSTMEMS,andhowcantheymakeadifferenceinreal-worldproducts?ThispieceisthesecondpartofourseriesontheupcomingSTM32Roadshow.Forthe14thyearinarow,wearereachingouttoourcommunity.Wewillholddemos,showproducts,andhaveengineersreadytoanswerquestions.ThefirstpartofourSTM32RoadshowSeriesfocusedoncloudconnectivityaswetalkedaboutanewsmartdoorbelldemo.Wealsofeaturedindustrialandsecurityapplications.Today,wewillexploreartificialintelligenceandcomputingaswellassensing.

如今网络边缘侧的机器学习现状如何？哪些工具可以帮助工程师收集数据并执行推断运算？在哪里可以找到STMEMS，它们对现实生活中的产品有哪些影响？本文是我们即将举行的STM32全国研讨会系列的第二篇专题文章。在第14届STM32全国研讨会上，我们将通过应用演示、产品展示以及工程师与观众互动回答问题的方式，来与蝶粉社区近距离交流。在STM32全国研讨会专题系列报道第一部分我们着重介绍了云连接方面的用例，如一款新的智能门铃功能演示，还介绍了工业和数据安全相关应用。今天，我们将重点探讨人工智能、计算以及感知技术。

ArtificialIntelligenceandComputing

人工智能与计算

Qeexo和STM32Cube.AI

Therangeofsolutionsenablingmachinelearningattheedgeisalsoincreasing,andtheSTM32RoadshowhighlightsthecentralroleofSTM32MCUs.Forexample,wewillshowademoofQeexo’sAutoML.ItusesaSensorTiletocapturevibrationsandsoundstodetectifafanisbrokenorblocked.Itisaclassicexampleofapredictivemaintenanceapplicationthatcanvastlytransformafactory’soperationwithminimalinvestments.QeexoisamemberoftheSTPartnerProgram.

当今边缘机器学习解决方案的种类越来越多，本届STM32全国研讨会将聚焦讨论STM32MCU在这类应用中的核心角色。我们将演示Qeexo’sAutoML工业自动化机器学习解决方案（Qeexo是ST合作伙伴计划成员）。该系统使用SensorTile捕获振动和噪声，检测风扇是否损坏或阻塞，这是一个经典的，以最少的投资来最大化提高工厂运营效率的预测性维护应用示例。

TherewillalsobenumerousSTdemosthatleverageourmachinelearningsolutions.Someofthemarealreadypopular,suchastheSTM32H747I-DISCOthatusesmachinelearningtorecognizedishesa专业磨料nddrinks.ItwasashowfavoriteattheTechnologyTourinTorontoandremainspopularamongstourattendees.Ourengineerswillalsodemonstrateasystemcapableofreadingadigitalmeter.ThisparticularpresentationusesanSTM32WL,ourfirstMCU,withanembeddedLoRatransceiver.

全国研讨会上还有很多ST的机器学习应用演示，其中一些已经很有人气，例如，使用机器学习识别食品饮料的STM32H747I-DISCO。它在TechnologyTourinToronto（多伦多科技展）上广受关注，在本届全国研讨会参观者中也仍享有很高的人气。我们的工程师还将演示一个智能电表抄表系统，这个特别的演示使用的是STM32WL——我们的第一款带有嵌入式LoRa收发器的MCU。

Similarly,theSTM32MP1willrunonanewAIdemoofferingmultipleobjectdetection.WerewrotethecodeinCtooptimizeit,anditwillbethefirsttimeweshowitinAsia.Moreover,wewillshowcaseFP-AI-NANOEDG1,aFunctionPackthatallowsdeveloperstoquicklytestaMachineLearninglibraryfromCartesiamonanSTM32L5.

同样，STM32MP1将出现在一个新的AI多物体检测演示板上。我们重写并优化了C语言代码，这个解决方案是首次在亚洲演示。此外，ST还将展示一个使开发人员可以在STM32L5上快速测试Cartesiam机器学习库的FP-AI-NANOEDG1功能包。

OpenMV

TheSTM32RoadshowwillbeagreatplacetoexperiencetheOpenMVCamH7Plus.TheproductreliesonanSTM32H7microcontrollertocapturevideosusingafive-megapixelcameramoduleontopofthePCB.Additionally,theplatformworksusingMicroPythontomakeiteasiertoprogram.Itthusputsarobustsysteminthehandsofengineersandenthusiastswishingtoexperimentwithembeddedsystemsquickly.UserscanevendownloadtheOpenMVIDEandrunexampleapplicationsthatwillshowsomeofthesystem’scapabilities.

本届STM32全国研讨会将是观众体验OpenMVCamH7Plus的绝佳机会。该产品依靠STM32H7微控制器和PCB板载500万像素摄像模块拍摄视频。此外，该平台还可以支持MicroPython语言，使编程变得更轻松，它为那些希望快速测试嵌入式系统AI的工程师和发烧友提供了一个稳健的系统。用户甚至可以下载OpenMVIDE开发环境，运行系统功能演示应用程序，查看某些系统功能。

Theeventwillalsodemonstratetoattendeesthattheycangomuchfurtherthanthetypicaldemos.Forinstance,EdgeImpulsehasatutorialshowinghowtowriteamachinelearningapplicationwiththeOpenMVCamH7Plus.TheSTPartnerProgrammemberfacilitatesthecreationofneuralnetworksthatcanthenruninferenceoperationsonST’sMCUs.Inthisinstance,developersusetheOpenMVPCBandIDEtocollectdata.TheythensendittoEdgeImpulseforprocessing.Finally,userscanexportaneuralnetworkasanOpenMVlibrary.Thissystemisalsoimpressivebecauseasengineerstransitiontoanindustrialsetting,itispossibletouseEdgeImpulsetogetaneuralnetworkthatwillworkwithSTM32Cube.AI.ThissoftwaresolutionconvertsneuralnetworksintooptimizedcodeforSTM32tovastlyfacilitatemachinelearningattheedge.

观众还将在本届研讨会上了解到比一般demo演示更深层次的东西。例如，EdgeImpulse（ST合作伙伴计划成员之一）有一个如何使用OpenMVCamH7Plus编写机器学习应用程序的教程，让开发在STMCU上执行推断运算的神经网络变得更容易。在这个示例中，开发人员可以使用OpenMVPCB和IDE收集数据，然后，发送到EdgeImpulse进行数据处理，最后，可以导出神经网络的OpenMV库。该系统令人印象深刻。随着工程师开始关注工业环境，使用EdgeImpulse就可以获得一个支持STM32Cube.AI的神经网络。该软件解决方案将神经网络转换为可在STM32上运行的代码，从而极大地降低了边缘机器学习的开发难度。

SensingandInnovation

感知与创新

SensorTile.boxandtheCryingBabyDetector

SensorTile.box和宝宝哭声检测器

TheSensorTile.boxwillbeanotherhighlightoftheSTM32Roadshow.Ourmostpowerfulsensorboxwithmultipleusermodeswillbeatthecenterofafewdemos.Userswillbeabletointeractwithbuilt-indemoapplications.TheSTEVAL-MKSBOX1V1(thereferenceoftheSensorTile.box)withiOSandAndroidapplicationstoquicklyshowcasesomeofitscapabilities.Forinstance,STprovidesababycryingdetector.TheapplicationfirstusesanalgorithmthatemploysaFastFourierTransformtoprocessthesignal.ItthenrunsthedatathroughaneuralnetworkonthehostSTM32.ThanksinparttoSTM32Cube.AI,developerscanusearegularMCUtodistinguishbetweenambientnoiseandachild’scries.Thisdemoisalsohighlysymbolicbecauseitexemplifieshowoursensors,MCUs,andmoreworktocreateuniquea工具车ndwholesomesolutions.

SensorTile.box将是STM32全国研讨会的另一个亮点。我们最强的多用户模式传感器模组SensorTile.box将是几场演示活动的核心角色。用户将能够与内置的演示应用程序互动，装有iOS和Android应用程序的STEVAL-MKSBOX1V1（Sensor-Tile.box的型号）可快速展示模组的部分功能，例如，ST提供的宝宝哭声检测器。该应用先是运行一个算法，采用快速傅立叶变换方法处理信号；然后，通过主控制器STM32上的神经网络运行数据。开发人员可以使用常规MCU辨别环境噪声和孩子的哭声，其中，STM32Cube.AI功不可没。该演示还具有高度的示范意义，因为它是一个展示我们的传感器、MCU等芯片如何协同工作，创建独特而有益的解决方案的范例。

OPPOSmartwatchandEdifierDreampods

OPPO智能手表和漫步者耳机

TheSTM32Roadshowwillalsobeanopportunitytocheckoutsignificantdesignwinsphysically.Forinstance,wewillshowcaseanOPPOsmartwatchthatincludesourLPS27HHWbarometer.Thecomponentcanmeasurehowdeepauserisswimmingorhowhighthatpersonisclimbing.TheOPPOwatchalsoincludestheLSM6DSOW,whichusesfinitestatemachinestodetecthumanactivitieswhilereducingtheoverallpowerconsumption.Thesystemcanthusdetectifauserisrunningorcyclingwhileconsumingverylittletosaveitsbattery.

本届STM32全国研讨会的另一个看点是，观众将有机会看到几个重要的ST设计采纳用例。举例来说，我们将展示一个OPPO智能手表，这款手表内攀岩置我们的LPS27HHW气压计传感器，可以测量用户游泳水深或攀爬高度。OPPO手表还集成了LSM6DSOW惯性测量单元，它使用有限状态机检测人类活动，同时能够降低系统总体功耗。因此，该系统可以检测用户是在跑步还是骑车，而且几乎不耗电，十分节省电池电量。

Similarly,wewillalsoshowcasetheEdifierDreampods.ItisfascinatingtolearnhowthesewirelessearphonesuseaLIS25BAtodetectvibrationscrawlingfromtheinnereartothefacialbones.Suchasystemensuresthedevicecandistinguishbetweentheaudioandambientnoise.TheDreampodsal造纸机械sousetheLIS2DH12accelerometertoenableuserstotapontheearphonestoplayorpausemusicandoperateothercontrols,suchaspickingupacallorhangingup.BoththeDreampodsandtheOPPOsmartwatchareavailableontheChinesemarket.

同样，我们还将展示漫步者的Dreampods耳机。了解这些无线耳机如何使用LIS25BA检测从内耳传向面部骨骼的振动对开发者抑或耳机发烧友而言无疑是一件非常有趣的事情。该系统确保设备可以区分音频和环境噪声。Dreampods还集成了LIS2DH12加速度计，用户只要敲击耳机就可以播放或暂停音乐，还可以进行其他控制操作，例如接听电话或挂断电话。现今Dreampods和OPPO智能手表都能在中国市场买到。