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淺談機(jī)器學(xué)習(xí)核心庫應(yīng)用領(lǐng)域與作用

電子工程師 ? 來源:意法半導(dǎo)體博客 ? 作者:意法半導(dǎo)體博客 ? 2021-03-13 09:53 ? 次閱讀
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意法半導(dǎo)體在GitHub上發(fā)布了其機(jī)器學(xué)習(xí)核心庫(https://github.com/STMicroelectronics/STMems_Machine_Learning_Core),并附帶示例和配置文件,極大地改善了開發(fā)體驗。眾所周知,人工智能設(shè)計非常困難,因為它依賴于數(shù)據(jù)科學(xué)。此外,創(chuàng)建正確的算法(例如決策樹)并進(jìn)行設(shè)置也可能很棘手。所有這些問題又限制了工程師進(jìn)入門檻。因此,ST在GitHub上發(fā)布了一系列軟件來解決此問題。該軟件包包括數(shù)據(jù)日志的子集,以及LSM6DSOX,LSM6DSRX,ISM330DHCX,IIS2ICLX慣性傳感器的應(yīng)用程序和配置示例。它已經(jīng)為主要的ST客戶提供了服務(wù),來開發(fā)其商業(yè)解決方案。因此,我們認(rèn)為社區(qū)的其他成員也可以從中受益。

使機(jī)器學(xué)習(xí)更易訪問

支持的傳感器是獨(dú)特的,因為它們都具有可以并行運(yùn)行一個或多個決策樹的機(jī)器學(xué)習(xí)核心。 ST是第一個提供這種組件的公司,因為機(jī)器學(xué)習(xí)核心可以以微控制器的低功耗低資源占用率提供決策能力。結(jié)果,意法半導(dǎo)體(ST)從2019年開始使用LSM6DSRX和ISM330DHCX等新器件擴(kuò)展其產(chǎn)品線。ST還通過發(fā)布Unico-GUI之類的工具來減少進(jìn)入的障礙。該程序提供了一個圖形界面,有助于進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和機(jī)器學(xué)習(xí)核心的配置。因此,GitHub庫是旨在使機(jī)器學(xué)習(xí)更易于訪問的另一項舉措。任何人都可以簡單地按照軟件包中概述的步驟進(jìn)行操作,并在幾分鐘內(nèi)測試應(yīng)用程序。

機(jī)器學(xué)習(xí)核心庫

健身活動

機(jī)器學(xué)習(xí)核心庫的一個示例是在LSM6DSOX上運(yùn)行的健身識別。該程序使腕帶能夠自動檢測到二頭肌彎曲,側(cè)舉,下蹲或靜止位置。用戶需要告知系統(tǒng)可穿戴設(shè)備是在左手還是右手。該應(yīng)用程序依賴于使用LSM6DSOX慣性模塊的腕帶收集的數(shù)據(jù)。ST用可穿戴設(shè)備先從右手再到左手收集數(shù)據(jù),現(xiàn)在在存儲庫中提供“左手”數(shù)據(jù)的子集。此外,開發(fā)人員將找到示例來幫助他們設(shè)計類似的算法,并研究應(yīng)用于加速度計信號濾波器。

瑜伽姿勢

這個應(yīng)用程序很有趣,因為它運(yùn)行在SensorTile.Box上,并且可以識別12個瑜伽位置以及兩個非瑜伽站立位置(靜止和運(yùn)動中)??梢詫⒃O(shè)備連接到用戶的左腿上,并使用其強(qiáng)大的傳感器來運(yùn)行具有20個節(jié)點(diǎn)的決策樹。當(dāng)用戶改變姿勢時,系統(tǒng)可以在不到一秒鐘的時間內(nèi)檢測到它。該系統(tǒng)可以區(qū)分木板,孩子的姿勢,狗或冥想姿勢等。該數(shù)據(jù)庫還提供了來自UNICO-GUI的數(shù)據(jù)日志,該日志有助于創(chuàng)建決策樹分類器。該系統(tǒng)通過在X,Y和Z軸上跟蹤加速度計的平均值來確定姿勢。

機(jī)器學(xué)習(xí)核心庫和運(yùn)動檢測

車輛靜止檢測

靜態(tài)檢測算法通過更精確的LSM6DSRX來確定汽車是否在行駛。該應(yīng)用程序使用來自加速度計和陀螺儀的數(shù)據(jù),并且無論方向如何均可工作。GitHub庫中還提供了收集的數(shù)據(jù)日志的一部分,以制作此程序。此外,ST提供了配置示例,以幫助開發(fā)人員研究類似算法。該示例可幫助初學(xué)者了解一些濾波器如何對輸入信號產(chǎn)生影響。該配置還顯示了我們?nèi)绾螌崿F(xiàn)具有30個節(jié)點(diǎn)的決策樹。意法半導(dǎo)體在其嬰兒哭鬧探測器中使用了類似的算法。的確,行駛中的汽車意味著有駕駛員在場,這意味著即使嬰兒在哭,也不需要發(fā)出警報,因為汽車中有成人。

頭部識別

頭部動作識別應(yīng)用程序還使用LSM6DSRX。耳機(jī)中的傳感器可以確定用戶是在點(diǎn)頭,靜止,行走,搖頭還是搖頭。ST使用此特定的慣性傳感器為該算法收集了數(shù)據(jù),并且有一部分?jǐn)?shù)據(jù)日志可用。該應(yīng)用程序使用X上來自加速度計和陀螺儀的數(shù)據(jù),Y和Z軸。 但是,并非所有數(shù)據(jù)源都接收相同的過濾器。 例如,系統(tǒng)僅在Y軸上監(jiān)視加速度計的最大閾值,而在同一感測元件的X軸上尋找最小閾值。 因此,這是信號處理在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序中的重要性的一個很好的例子。此外,決策樹本身非常簡單,只有七個節(jié)點(diǎn)就可以檢測五個類別。
編輯:lyn

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