LAT1204 使用 NANOEDGE.AI 工具完成人體姿態(tài)識別應(yīng)用

簡介

NanoEdge? AI 庫是 Cartesiam 推出的人工智能靜態(tài)庫，它可以幫助客戶直接生成可以運行在嵌入式 Arm Cortex 處理器上的.a 靜態(tài)庫文件。

2021 年 ST 收購 Cartesiam，完善了 ST 在 AI 領(lǐng)域的生態(tài)，大大降低了客戶使用 STM32 開發(fā) AI 應(yīng)用的難度。

通過使用 NanoEdge AI Studio，用戶只需要了解基本的 AI 概念，并提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)，便可以從眾多 AI 算法庫中智能搜索和生成出最符合用戶應(yīng)用的算法。

數(shù)據(jù)采集

在使用 NanoEdge AI Studio 之前，我們需要準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源可以是公開的數(shù)據(jù)集，也可以是自己采集的數(shù)據(jù)，還可以利用 NanoEdge AI Studio 采集數(shù)據(jù)。

本文將使用 sensorTile.box 完成數(shù)據(jù)的采集。

NanoEdge AI Studio

嵌入式端部署和測試

總結(jié)

如果想進(jìn)一步提升準(zhǔn)確率，可以從以下方面進(jìn)行考慮：

• 采集更多的數(shù)據(jù)。
• 使用更大的 Buffer Size，但是這會導(dǎo)致判斷的時間更長。
• 添加一些預(yù)處理：上文介紹的是原始數(shù)據(jù)，沒有對數(shù)據(jù)進(jìn)行任何預(yù)處理，直接讓

NanoEdge AI Studio 進(jìn)行處理的，我們可以對采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的預(yù)處理，比如，去除掉重力加速度，加窗函數(shù)，移幀操作等等。

• 添加后處理：為了防止錯誤識別的干擾，也可以加入后處理，每次識別結(jié)果都給予一定的權(quán)重并進(jìn)行累加，當(dāng)累加后的值仍然處于比較高的置信度的時候，認(rèn)為動作識別成功。