STM32嵌入式人工智能边缘计算应用教程

news2024/11/14 17:26:48

目录

  1. 引言
  2. 环境准备
  3. 边缘计算系统基础
  4. 代码实现：实现嵌入式人工智能边缘计算系统 4.1 数据采集模块 4.2 数据处理与推理模块 4.3 通信与网络系统实现 4.4 用户界面与数据可视化
  5. 应用场景：边缘计算与优化
  6. 问题解决方案与优化
  7. 收尾与总结

1. 引言

嵌入式人工智能边缘计算应用通过STM32嵌入式系统结合传感器、执行器、通信模块和人工智能算法，实现对数据的实时监控、自动控制和智能推理。本文将详细介绍如何在STM32系统中实现一个嵌入式人工智能边缘计算系统，包括环境准备、系统架构、代码实现、应用场景及问题解决方案和优化方法。

2. 环境准备

硬件准备

  1. 开发板：STM32F7系列或STM32H7系列开发板
  2. 调试器：ST-LINK V2或板载调试器
  3. 传感器：如温湿度传感器、光照传感器、摄像头模块等
  4. 执行器：如电机驱动器、继电器模块等
  5. 通信模块：如Wi-Fi模块、蓝牙模块
  6. 显示屏：如OLED显示屏
  7. 按键或旋钮：用于用户输入和设置
  8. 电源：电源适配器

软件准备

  1. 集成开发环境（IDE）：STM32CubeIDE或Keil MDK
  2. 调试工具：STM32 ST-LINK Utility或GDB
  3. 库和中间件：STM32 HAL库和FreeRTOS
  4. AI框架：TensorFlow Lite for Microcontrollers

安装步骤

  1. 下载并安装STM32CubeMX
  2. 下载并安装STM32CubeIDE
  3. 下载并安装TensorFlow Lite for Microcontrollers
  4. 配置STM32CubeMX项目并生成STM32CubeIDE项目
  5. 安装必要的库和驱动程序

3. 边缘计算系统基础

控制系统架构

嵌入式人工智能边缘计算系统由以下部分组成：

  1. 数据采集模块：用于采集环境数据和图像数据
  2. 数据处理与推理模块：对采集的数据进行预处理，并使用AI模型进行推理
  3. 通信与网络系统：实现数据与服务器或其他设备的通信
  4. 显示系统：用于显示推理结果和系统状态
  5. 用户输入系统：通过按键或旋钮进行设置和调整

功能描述

通过传感器和摄像头采集环境数据和图像数据，并使用AI模型进行实时推理，显示结果在OLED显示屏上。系统通过数据处理和通信模块，实现对数据的智能分析和推理。用户可以通过按键或旋钮进行设置，并通过显示屏查看当前状态。

4. 代码实现：实现嵌入式人工智能边缘计算系统

4.1 数据采集模块

配置摄像头模块

使用STM32CubeMX配置I2C和DVP接口：

  1. 打开STM32CubeMX，选择您的STM32开发板型号。
  2. 在图形化界面中，找到需要配置的I2C和DVP引脚，设置为相应模式。
  3. 生成代码并导入到STM32CubeIDE中。

代码实现：

#include "stm32f4xx_hal.h"
#include "camera.h"

I2C_HandleTypeDef hi2c1;
DCMI_HandleTypeDef hdcmi;

void I2C1_Init(void) {
    hi2c1.Instance = I2C1;
    hi2c1.Init.ClockSpeed = 100000;
    hi2c1.Init.DutyCycle = I2C_DUTYCYCLE_2;
    hi2c1.Init.OwnAddress1 = 0;
    hi2c1.Init.AddressingMode = I2C_ADDRESSINGMODE_7BIT;
    hi2c1.Init.DualAddressMode = I2C_DUALADDRESS_DISABLE;
    hi2c1.Init.OwnAddress2 = 0;
    hi2c1.Init.GeneralCallMode = I2C_GENERALCALL_DISABLE;
    hi2c1.Init.NoStretchMode = I2C_NOSTRETCH_DISABLE;
    HAL_I2C_Init(&hi2c1);
}

void DCMI_Init(void) {
    hdcmi.Instance = DCMI;
    hdcmi.Init.SynchroMode = DCMI_SYNCHRO_HARDWARE;
    hdcmi.Init.PCKPolarity = DCMI_PCKPOLARITY_RISING;
    hdcmi.Init.VSPolarity = DCMI_VSPOLARITY_LOW;
    hdcmi.Init.HSPolarity = DCMI_HSPOLARITY_LOW;
    hdcmi.Init.CaptureRate = DCMI_CR_ALL_FRAME;
    hdcmi.Init.ExtendedDataMode = DCMI_EXTEND_DATA_8B;
    HAL_DCMI_Init(&hdcmi);
}

void Camera_Init(void) {
    I2C1_Init();
    DCMI_Init();
    CAMERA_Init();
}

int main(void) {
    HAL_Init();
    SystemClock_Config();
    Camera_Init();

    while (1) {
        CAMERA_Snapshot();
        HAL_Delay(1000);
    }
}

4.2 数据处理与推理模块

配置TensorFlow Lite for Microcontrollers

下载并安装TensorFlow Lite for Microcontrollers库：

  1. 下载TensorFlow Lite for Microcontrollers库并添加到项目中。
  2. 配置项目以使用TensorFlow Lite for Microcontrollers库。

代码实现：

#include "tensorflow/lite/micro/all_ops_resolver.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_error_reporter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_mutable_op_resolver.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_time.h"
#include "tensorflow/lite/micro/simple_tensor_allocator.h"
#include "tensorflow/lite/schema/schema_generated.h"
#include "tensorflow/lite/version.h"

// 创建TensorFlow Lite micro的相关对象
namespace {
  tflite::MicroErrorReporter micro_error_reporter;
  tflite::ErrorReporter* error_reporter = &micro_error_reporter;
  const tflite::Model* model = nullptr;
  tflite::MicroInterpreter* interpreter = nullptr;
  TfLiteTensor* input = nullptr;
  TfLiteTensor* output = nullptr;

  // 模型缓冲区
  constexpr int kModelArenaSize = 10240;
  uint8_t model_arena[kModelArenaSize];
  constexpr int kTensorArenaSize = 81920;
  uint8_t tensor_arena[kTensorArenaSize];
}

void AI_Init(const unsigned char* model_data) {
  model = tflite::GetModel(model_data);
  if (model->version() != TFLITE_SCHEMA_VERSION) {
    error_reporter->Report("Model provided is schema version %d not equal "
                           "to supported version %d.",
                           model->version(), TFLITE_SCHEMA_VERSION);
    return;
  }

  static tflite::MicroMutableOpResolver<10> micro_op_resolver(error_reporter);
  tflite::ops::micro::RegisterAllOps(&micro_op_resolver);

  static tflite::MicroInterpreter static_interpreter(
      model, micro_op_resolver, tensor_arena, kTensorArenaSize, error_reporter);
  interpreter = &static_interpreter;

  interpreter->AllocateTensors();

  input = interpreter->input(0);
  output = interpreter->output(0);
}

void AI_RunInference(const uint8_t* image_data) {
  // 将图像数据加载到模型输入
  for (int i = 0; i < input->bytes; i++) {
    input->data.uint8[i] = image_data[i];
  }

  // 运行推理
  TfLiteStatus invoke_status = interpreter->Invoke();
  if (invoke_status != kTfLiteOk) {
    error_reporter->Report("Invoke failed on image data\n");
    return;
  }

  // 处理推理结果
  int8_t* results = output->data.int8;
  // 根据推理结果进行操作，例如控制继电器等
}

int main(void) {
    HAL_Init();
    SystemClock_Config();
    Camera_Init();
    AI_Init(g_model_data);  // 假设模型数据已被包含在项目中

    while (1) {
        CAMERA_Snapshot();
        AI_RunInference(CAMERA_GetImage());
        HAL_Delay(1000);
    }
}

4.3 通信与网络系统实现

配置Wi-Fi模块

使用STM32CubeMX配置UART接口：

  1. 打打开STM32CubeMX，选择您的STM32开发板型号。
  2. 在图形化界面中，找到需要配置的UART引脚，设置为UART模式。
  3. 生成代码并导入到STM32CubeIDE中。

代码实现：

#include "stm32f4xx_hal.h"
#include "usart.h"
#include "wifi_module.h"

UART_HandleTypeDef huart2;

void UART2_Init(void) {
    huart2.Instance = USART2;
    huart2.Init.BaudRate = 115200;
    huart2.Init.WordLength = UART_WORDLENGTH_8B;
    huart2.Init.StopBits = UART_STOPBITS_1;
    huart2.Init.Parity = UART_PARITY_NONE;
    huart2.Init.Mode = UART_MODE_TX_RX;
    huart2.Init.HwFlowCtl = UART_HWCONTROL_NONE;
    huart2.Init.OverSampling = UART_OVERSAMPLING_16;
    HAL_UART_Init(&huart2);
}

void Send_Inference_Data_To_Server(const int8_t* inference_results) {
    char buffer[128];
    sprintf(buffer, "Inference results: %d", *inference_results);
    HAL_UART_Transmit(&huart2, (uint8_t*)buffer, strlen(buffer), HAL_MAX_DELAY);
}

int main(void) {
    HAL_Init();
    SystemClock_Config();
    UART2_Init();
    Camera_Init();
    AI_Init(g_model_data);

    while (1) {
        CAMERA_Snapshot();
        AI_RunInference(CAMERA_GetImage());

        // 获取推理结果并发送到服务器
        Send_Inference_Data_To_Server(interpreter->output(0)->data.int8);

        HAL_Delay(1000);
    }
}

4.4 用户界面与数据可视化

配置OLED显示屏

使用STM32CubeMX配置I2C接口：

  1. 打打开STM32CubeMX，选择您的STM32开发板型号。
  2. 在图形化界面中，找到需要配置的I2C引脚，设置为I2C模式。
  3. 生成代码并导入到STM32CubeIDE中。

代码实现：

首先，初始化OLED显示屏：

#include "stm32f4xx_hal.h"
#include "i2c.h"
#include "oled.h"

void Display_Init(void) {
    OLED_Init();
}

然后实现数据展示函数，将推理结果展示在OLED屏幕上：

void Display_Inference_Result(const int8_t* inference_results) {
    char buffer[32];
    sprintf(buffer, "Inference: %d", *inference_results);
    OLED_ShowString(0, 0, buffer);
}

int main(void) {
    HAL_Init();
    SystemClock_Config();
    I2C1_Init();
    Display_Init();
    UART2_Init();
    Camera_Init();
    AI_Init(g_model_data);

    while (1) {
        CAMERA_Snapshot();
        AI_RunInference(CAMERA_GetImage());

        // 显示推理结果
        Display_Inference_Result(interpreter->output(0)->data.int8);

        HAL_Delay(1000);
    }
}

5. 应用场景：边缘计算与优化

智能安防监控

嵌入式人工智能边缘计算系统可以用于智能安防监控，通过实时分析摄像头图像数据，检测异常情况并触发报警。

工业自动化

嵌入式人工智能边缘计算系统可以用于工业自动化，通过实时监测和分析设备运行状态，优化生产过程，提高效率。

智能交通管理

嵌入式人工智能边缘计算系统可以用于智能交通管理，通过实时监测交通流量和车辆状态，优化交通信号控制，提高交通效率。

智能家居控制

嵌入式人工智能边缘计算系统可以用于智能家居控制，通过实时监测家居环境和设备状态，自动调节家居设备，提高生活舒适度。

⬇帮大家整理了单片机的资料

包括stm32的项目合集【源码+开发文档】

点击下方蓝字即可领取，感谢支持！⬇

点击领取更多嵌入式详细资料

问题讨论，stm32的资料领取可以私信！

6. 问题解决方案与优化

常见问题及解决方案

传感器数据不准确

确保传感器与STM32的连接稳定，定期校准传感器以获取准确数据。

解决方案：检查传感器与STM32之间的连接是否牢固，必要时重新焊接或更换连接线。同时，定期对传感器进行校准，确保数据准确。

推理结果不稳定

优化AI模型和处理算法，减少推理结果的不稳定性，提高系统反应速度。

解决方案：优化AI模型，调整参数，减少误差和延迟。使用高精度传感器，提高数据采集的精度和稳定性。选择更高效的处理器，提高数据处理的响应速度。

数据传输失败

确保Wi-Fi模块与STM32的连接稳定，优化通信协议，提高数据传输的可靠性。

解决方案：检查Wi-Fi模块与STM32之间的连接是否牢固，必要时重新焊接或更换连接线。优化通信协议，减少数据传输的延迟和丢包率。选择更稳定的通信模块，提升数据传输的可靠性。

显示屏显示异常

检查I2C通信线路，确保显示屏与MCU之间的通信正常，避免由于线路问题导致的显示异常。

解决方案：检查I2C引脚的连接是否正确，确保电源供电稳定。使用示波器检测I2C总线信号，确认通信是否正常。如有必要，更换显示屏或MCU。

优化建议

数据集成与分析

集成更多类型的传感器数据，使用数据分析技术进行系统状态的预测和优化。

建议：增加更多监测传感器，如空气质量传感器、压力传感器等。使用云端平台进行数据分析和存储，提供更全面的系统监测和管理服务。

用户交互优化

改进用户界面设计，提供更直观的数据展示和更简洁的操作界面，增强用户体验。

建议：使用高分辨率彩色显示屏，提供更丰富的视觉体验。设计简洁易懂的用户界面，让用户更容易操作。提供图形化的数据展示，如实时参数图表、历史记录等。

智能化控制提升

增加智能决策支持系统，根据历史数据和实时数据自动调整控制策略，实现更高效的系统管理和控制。

建议：使用数据分析技术分析系统数据，提供个性化的控制建议。结合历史数据，预测可能的问题和需求，提前优化控制策略。

7. 收尾与总结

本教程详细介绍了如何在STM32嵌入式系统中实现嵌入式人工智能边缘计算系统，从硬件选择、软件实现到系统配置和应用场景都进行了全面的阐述。通过合理的技术选择和系统设计，可以构建一个高效且功能强大的嵌入式人工智能边缘计算系统。

 

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1944645.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

GD32相较于STM32的优劣势-完全总结

GD32相较于STM32的优劣势-完全总结

优势 1.更高的主频 GD32单片机的主频可以达到108MHz&#xff0c;‌而STM32的最大主频为72MHz&#xff0c;‌这意味着GD32在代码执行速度上具有优势&#xff0c;‌适合需要快速处理数据的场景 2.更低的内核电压 GD32的内核电压为1.2V&#xff0c;‌而STM32的内核电压为1.8V。…
阅读更多...
SQL labs-SQL注入（三）

SQL labs-SQL注入（三）

本文仅作为学习参考使用&#xff0c;本文作者对任何使用本文进行渗透攻击破坏不负任何责任。 引言&#xff1a; 盲注简述&#xff1a;是在没有回显得情况下采用的注入方式&#xff0c;分为布尔盲注和时间盲注。 布尔盲注&#xff1a;布尔仅有两种形式&#xff0c;ture&#…
阅读更多...
golang语言 .go文件版本条件编译，xxx.go文件指定go的编译版本必须大于等于xxx才生效的方法, 同一个项目多个go版本文件共存方法

golang语言 .go文件版本条件编译，xxx.go文件指定go的编译版本必须大于等于xxx才生效的方法, 同一个项目多个go版本文件共存方法

在go语言中&#xff0c;我们不关是可以在编译时指定版本&#xff0c; 在我们的xxx.go文件中也可以指定go的运行版本&#xff0c;即 忽略go.mod中的版本&#xff0c;而是当当前的go运行版本达到指定条件后才生效的xxx.go文件。 方法如下&#xff1a; 我们通过在xxx.go文件的头部…
阅读更多...
【数据挖掘】词云分析

【数据挖掘】词云分析

目录 1. 词云分析 2. Python 中的 WordCloud 库 1. 词云分析 词云&#xff08;Word Cloud&#xff09;是数据可视化的一种形式&#xff0c;主要用于展示文本数据中单词的频率和重要性。它具有以下几种主要用途和意义&#xff1a; 1. 文本分析 • 识别关键主题&#xff1a;通…
阅读更多...
光伏模拟器应用

光伏模拟器应用

太阳能光伏 (PV) 模拟器是一种可编程电源&#xff0c;用于模拟太阳能电池板。模拟器具有快速瞬态响应&#xff0c;可响应负载条件的变化并保持电压-电流特性的输出。 用户可以根据系统规格定义太阳能电池板配置&#xff0c;并通过选择环境条件来选择适当的环境条件进行模拟。用…
阅读更多...
Varjo XR-4系列现已获得达索3DEXPERIENCE平台官方支持

Varjo XR-4系列现已获得达索3DEXPERIENCE平台官方支持

近日&#xff0c;全球领先的工业虚拟和混合现实解决方案提供商Varjo宣布&#xff0c;Varjo XR-4系列现已获得达索3DEXPERIENCE平台的本地支持。这种集成为工程师和设计师带来了先进的虚拟和混合现实功能&#xff0c;他们可以通过沉浸式技术创新并简化他们的3D工作流程。 在达索…
阅读更多...
springcolud学习05Feign

springcolud学习05Feign

Feign Feign是一个声明式的http客户端，我们知道，在不使用Feign之前，在微服务中，一个模块如果想要调用另一个模块中的某个功能，需要向其发起请求http请求，如果不使用Feign，我们就需要通过硬编码的形式去编写构建http请求 新建模型，建立一个和consumer一样的module，不…
阅读更多...
数据结构经典测试题1

数据结构经典测试题1

1. char a101; int sum200; a27;suma; printf("%d\n",sum); 上述代码运行结果是什么呢&#xff1f; A: 327 B: 99 C: 328 D: 72 答案为D。 char为有符号类型&#xff0c;占1个字节&#xff0c;也就是8位&#xff0c;其中最高位是符号位&#xff0c;取值范围为-…
阅读更多...
面对海量网络请求，Tomcat线程池如何进行扩展？

面对海量网络请求，Tomcat线程池如何进行扩展？

面对海量网络请求&#xff0c;Tomcat线程池如何进行扩展&#xff1f; 上篇文章:深入浅出Tomcat网络通信的高并发处理机制说到Tomcat中EndPoint如何高效处理网络通信&#xff0c;其中离不开Tomcat线程池的大力支持 本篇文章就来聊聊Tomcat中的线程池与JUC下的线程池到底有何不…
阅读更多...
80. 删除有序数组中的重复项 II【 力扣(LeetCode) 】

80. 删除有序数组中的重复项 II【 力扣(LeetCode) 】

一、题目描述 给你一个有序数组 nums &#xff0c;请你 原地 删除重复出现的元素&#xff0c;使得出现次数超过两次的元素只出现两次 &#xff0c;返回删除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间&#xff0c;你必须在 原地 修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成…
阅读更多...
谈一谈爬虫开发工程师

谈一谈爬虫开发工程师

爬虫就只是抓数据的吗&#xff1f;并不是&#xff0c;爬虫工程师的工作不再仅仅是抓取数据&#xff0c;还需要处理其他各种复杂问题&#xff0c;今天我们就来聊聊爬虫开发工程师。 一、 爬虫开发工程师工作内容 爬虫开发工程师是负责编写和维护网络爬虫程序的专业人员。他们的…
阅读更多...
计算机技术基础 （bat 批处理）Note4

计算机技术基础 （bat 批处理）Note4

计算机技术基础 &#xff08;bat 批处理&#xff09;Note4 本节主要讲解一些 bat 批处理文件中的一些特殊符号&#xff0c;包括 , %, > 和 >>, |, ^, & 和 && 和 ||, " ", ,, ;, ()。 回显屏蔽符 回显屏蔽符 : 这个字符在批处理中的意思是关…
阅读更多...
Redis一致性与分布式锁

Redis一致性与分布式锁

Redis一致性 何为redis一致性 即在项目中&#xff0c;redis缓存中的数据要与数据库当中的数据保持一致。 那么这里&#xff0c;就会有小伙伴要问了&#xff0c;redis缓存中的数据不就是从数据库当中查询出来的吗&#xff1f;怎么会不一致呢&#xff1f; 笔者在这里解答一下…
阅读更多...
数字信号||离散系统的冲激响应和阶跃响应（3）

数字信号||离散系统的冲激响应和阶跃响应（3）

实验三 离散系统的冲激响应和阶跃响应 一、实验目的 (1)加深对离散线性移不变(LSI)系统基本理论的理解&#xff0c;明确差分方程与系统函数之间的关系。 (2)初步了解用MATLAB语言进行离散时间系统研究的基本方法。 (3)掌握求解离散时间系统冲激响应和阶跃响应程序的编写方…
阅读更多...
Proxmox8基于PC物理机/服务器安装，初始化，挂载磁盘，安装虚拟机

Proxmox8基于PC物理机/服务器安装，初始化，挂载磁盘，安装虚拟机

目录 安装文件 开始安装Proxmox 选择启动菜单&#xff0c;F11 后进入启动菜单选择 按需选择是否关闭RAID 选择对应的U盘 进入安装界面 进入安装启动过程 选择系统盘 设置相关信息 设置IP和开启root远程登录 设置dns 设置网卡ip 设置 ssh 远程登录 开机合并local-l…
阅读更多...
Java---String类

Java---String类

乐观学习&#xff0c;乐观生活&#xff0c;才能不断前进啊&#xff01;&#xff01;&#xff01; 我的主页&#xff1a;optimistic_chen 我的专栏&#xff1a;c语言 &#xff0c;Java 欢迎大家访问~ 创作不易&#xff0c;大佬们点赞鼓励下吧~ 前言 在C语言中已经涉及到字符串了…
阅读更多...
四、GD32 MCU 常见外设介绍 (6) ADC 模块介绍

四、GD32 MCU 常见外设介绍 (6) ADC 模块介绍

6.1.ADC 基础知识 12 位逐次逼近式模数转换器模块&#xff08;ADC&#xff09;&#xff0c;可以采样来自于外部输入通道、内部输入通道的模拟信号&#xff0c;采样转换后&#xff0c;转换结果可以按照最低有效位对齐或最高有效位对齐的方式保存在相应的数据寄存器中。 6.2.GD…
阅读更多...
go语言Gin框架的学习路线(十)

go语言Gin框架的学习路线(十)

目录 GORM的CRUD教程 查询 普通查询 定义 User 结构体 查询所有用户 查询第一个用户 总结 条件查询 内联条件 额外查询选项 高级查询 链式操作 Scopes 多个立即执行方法 GORM的CRUD教程 CRUD 是 "Create, Read, Update, Delete"&#xff08;创建、查询…
阅读更多...
数字图像处理中的常用特殊矩阵及MATLAB应用

数字图像处理中的常用特殊矩阵及MATLAB应用

一、前言 Matlab的名称来源于“矩阵实验室&#xff08;Matrix Laboratory&#xff09;”&#xff0c;其对矩阵的操作具有先天性的优势&#xff08;特别是相对于C语言的数组来说&#xff09;。在数字图像处理中&#xff0c;为了提高编程效率&#xff0c;我们可以使用多种方式来创…
阅读更多...
【UIE模型-傻瓜式教程】飞桨AI Studio中fork实体抽取任务（打车、快递单）并运行教程

【UIE模型-傻瓜式教程】飞桨AI Studio中fork实体抽取任务（打车、快递单）并运行教程

文章目录 fork项目环境与数据准备微调训练验证与测试 fork项目 环境与数据准备 安装paddlenlp&#xff08;尽量装paddlenlp2.4.2&#xff0c;否则会报错&#xff01;&#xff09; 下载打车数据 转换数据格式&#xff0c;并划分训练集、验证集和测试集 微调训练 微调训练&#x…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023