在STM32上实现嵌入式人工智能应用

引言

随着微控制器的计算能力不断增强，人工智能（AI）开始在嵌入式系统中扮演越来越重要的角色。STM32微控制器由于其高性能和低功耗的特性，非常适合部署轻量级AI模型。

本文将探讨如何在STM32平台上实现深度学习应用，特别是利用STM32Cube.AI工具链将训练好的神经网络模型部署到STM32设备上。

环境准备

1. 硬件选择：STM32F746G Discovery kit，具备足够的计算资源和内存支持复杂模型。
2. 软件需求：
   • STM32CubeMX：用于配置微控制器的外设和中间件。
   • STM32CubeIDE：集成开发环境，支持代码编辑、编译、调试。
   • STM32Cube.AI：将神经网络模型转换为优化的代码，以在STM32设备上运行。
   • TensorFlow Lite：用于训练神经网络模型。

AI模型的训练和转换

训练一个简单的神经网络

使用TensorFlow Lite训练一个用于分类任务的简单神经网络模型。此示例中，我们将训练一个模型来识别手写数字（基于MNIST数据集）。

代码示例：训练模型

import tensorflow as tf

mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
model.evaluate(x_test, y_test)

转换模型为STM32Cube.AI格式

使用STM32Cube.AI将训练好的TensorFlow Lite模型转换为C代码，以便在STM32设备上运行。

操作步骤：

1. 使用STM32CubeMX创建一个新项目，并配置所需的外设。
2. 在STM32Cube.AI中导入TensorFlow模型。
3. 生成优化后的代码，并集成到STM32项目中。

在STM32上部署和执行AI模型

初始化AI库和模型

在STM32CubeIDE中设置项目，初始化AI库，并加载模型。

代码示例：初始化AI模型

#include "app_x-cube-ai.h"
#include "ai_datatypes_defines.h"

extern AI_ALIGNED(4) ai_u8 activations[AI_NETWORK_DATA_ACTIVATIONS_SIZE];

ai_handle network = AI_HANDLE_NULL;

void aiInit(void) {
    ai_error err;

    const ai_network_params ai_params = {
        AI_NETWORK_DATA_WEIGHTS(ai_network_data_weights_get()),
        AI_NETWORK_DATA_ACTIVATIONS(activations)
    };

    err = ai_network_create(&network, AI_NETWORK_DATA_CONFIG);
    if (err.type != AI_ERROR_NONE) {
        // Handle error
    }
    if (!ai_network_init(network, &ai_params)) {
        // Handle error
    }
}

执行推理

在STM32上执行AI模型的推理，处理输入数据并获取预测结果。

代码示例：执行推理

void aiRun(float* input, float* output) {
    ai_i32 nbatch;
    ai_buffer ai_input[1];
    ai_buffer ai_output[1];

    // Configure input buffer
    ai_input[0] = ai_network_inputs_get(network, NULL);
    ai_input[0].data = AI_HANDLE_PTR(input);

    // Configure output buffer
    ai_output[0] = ainetwork_outputs_get(network, NULL);
    ai_output[0].data = AI_HANDLE_PTR(output);
    // Perform the inference
    nbatch = ai_network_run(network, ai_input, ai_output);
    if (nbatch != 1) {
    // Handle error
}

应用场景

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1. 智能家居设备：在智能家居设备中，STM32基于AI的解决方案可以用于语音识别、环境监测或安全监控，提高居家的智能化水平和安全性。

2. 工业自动化：在工业环境中，STM32可以部署AI模型来进行质量检测、预测维护或优化生产流程，提高生产效率和减少人力成本。

3. 健康监测设备：STM32可用于健康监测设备，例如心率监测和步数统计，通过AI模型对数据进行实时分析，提供更准确的健康建议和预警。

 性能优化 1. 模型压缩：使用技术如量化和剪枝减小模型大小，提高模型运行速度和降低内存消耗。

2. 硬件加速：利用STM32的硬件特性，如DMA（直接内存访问）和FPU（浮点运算单元），优化AI模型运行的效率。

3. 能效管理：设计低功耗模式和动态功率调整策略，以适应电池供电或能源受限的应用场景。 

结论 通过本文的指导，开发者可以学会在STM32平台上部署AI应用，充分利用STM32的高性能和低功耗特性，以及STM32Cube.AI工具的强大功能，实现多样化的智能嵌入式项目。

这些高级技术和方法将帮助大家在竞争激烈的市场中为其产品增加独特的价值。