STM32部署人工智能算法

目录

一、引言

二、环境准备

（一）硬件准备

（二）软件准备

三、代码实现

（一）数据采集模块

（二）数据处理与推理模块

（三）通信与网络系统实现

四、应用场景

（一）智能超市系统

（二）智能门店系统

五、总结

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一、引言

在当今科技飞速发展的时代，人工智能技术正逐渐渗透到各个领域。而 STM32 作为一款广泛应用的嵌入式微控制器，与人工智能算法的结合为嵌入式系统带来了新的机遇和挑战。本文将详细介绍在 STM32 上部署人工智能算法的方法和步骤，包括环境准备、代码实现以及应用场景等方面。

随着人工智能的不断发展，其在嵌入式系统中的应用需求也日益增长。STM32 凭借其高性能、低功耗、丰富的外设资源等特点，成为了实现嵌入式人工智能应用的理想平台。通过在 STM32 上部署人工智能算法，可以实现对数据的实时监控、自动控制和智能推理，为各种应用场景提供更加智能化的解决方案。

本文旨在为读者提供一个全面的指南，帮助大家了解如何在 STM32 上实现人工智能算法的部署。我们将从环境准备开始，逐步介绍代码实现的过程，并探讨不同的应用场景。通过本文的学习，读者将能够掌握在 STM32 上部署人工智能算法的基本方法和技巧，为自己的项目开发提供有力的支持。

二、环境准备

（一）硬件准备

1. 开发板选择：STM32F7 系列或 STM32H7 系列开发板具有高性能和丰富的外设资源，为在其上部署人工智能算法提供了坚实的硬件基础。

1. 调试器：ST-LINK V2 或板载调试器可方便地进行程序调试和烧录，确保开发过程的顺利进行。

1. 传感器：

• • 温湿度传感器可用于采集环境中的温湿度数据，为人工智能算法提供环境信息。

• • 光照传感器能够检测光照强度，在一些特定的应用场景中发挥重要作用。

• • 摄像头模块可以采集图像数据，为图像识别等人工智能应用提供数据源。

1. 执行器：

• • 电机驱动器可控制电机的运行，实现自动化控制。

• • 继电器模块可以控制电器设备的开关，扩展系统的控制能力。

1. 通信模块：

• • Wi-Fi 模块可以实现开发板与互联网的连接，便于数据的上传和下载。

• • 蓝牙模块可用于与其他设备进行短距离通信，适用于一些特定的应用场景。

1. 显示屏：OLED 显示屏具有低功耗、高对比度等优点，可用于显示人工智能算法的结果和系统状态。

1. 按键或旋钮：用于用户输入和设置，方便用户与系统进行交互。

1. 电源：电源适配器为开发板提供稳定的电源供应，确保系统的正常运行。

（二）软件准备

1. 集成开发环境（IDE）：

• • STM32CubeIDE 是 ST 公司推出的一款集成开发环境，具有强大的功能和友好的用户界面。

• • Keil MDK 也是广泛使用的开发环境，支持 STM32 系列微控制器的开发。

1. 调试工具：

• • STM32 ST-LINK Utility 可用于调试和烧录程序，方便开发人员进行开发和调试。

• • GDB 是一种通用的调试工具，也可以用于 STM32 的开发。

1. 库和中间件：

• • STM32 HAL 库提供了丰富的函数和驱动程序，方便开发人员进行开发。

• • FreeRTOS 是一种实时操作系统，可提高系统的稳定性和可靠性。

1. AI 框架：TensorFlow Lite for Microcontrollers 是专门为微控制器设计的人工智能框架，具有轻量级、高效的特点。

1. 安装步骤：

• • 下载并安装 STM32CubeMX，这是一款图形化配置工具，可用于生成 STM32 微控制器的初始化代码和配置文件。

• • 下载并安装 STM32CubeIDE，为开发提供集成开发环境。

• • 下载并安装 TensorFlow Lite for Microcontrollers，为人工智能算法的部署提供框架支持。

• • 配置 STM32CubeMX 项目并生成 STM32CubeIDE 项目，通过图形化界面进行引脚分配、时钟配置和外设初始化等设置。

• • 安装必要的库和驱动程序，确保系统的正常运行。

三、代码实现

（一）数据采集模块

1. 配置摄像头模块：使用 STM32CubeMX 配置 I2C 和 DVP 接口的步骤如下。首先打开 STM32CubeMX，选择对应的 STM32 开发板型号。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。然后生成代码并导入到 STM32CubeIDE 中。

代码实现方面，包括 I2C 和 DCMI 的初始化函数以及摄像头初始化函数。具体如下：

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();

}

1. 数据采集模块的主要功能是通过摄像头模块采集图像数据，为后续的人工智能算法处理提供数据源。初始化函数确保了 I2C 和 DCMI 接口以及摄像头模块的正确配置，使得系统能够顺利地获取图像数据。

（二）数据处理与推理模块

1. 配置 TensorFlow Lite for Microcontrollers：首先下载并安装 TensorFlow Lite for Microcontrollers 库，然后配置项目以使用该库。具体步骤可以参考相关文档和教程。

1. 代码实现：创建相关对象，初始化模型，加载图像数据进行推理并处理结果。以下是具体的代码实现：

#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

}

（三）通信与网络系统实现

使用 STM32CubeMX 配置 UART 接口。首先打开 STM32CubeMX，选择您的 STM32 开发板型号。然后在图形化界面中找到 UART 接口进行配置。具体的配置步骤可以参考 STM32CubeMX 的用户手册和相关教程。配置完成后，可以生成代码并导入到 STM32CubeIDE 中进行进一步的开发和调试。

四、应用场景

（一）智能超市系统

智能超市系统是一个利用物联网技术和智能设备来提高超市运营效率和顾客体验的系统。在这个系统中，各种智能设备如传感器、扫码设备、支付终端等相互连接，与后台服务器进行数据交互，实现商品管理、库存管理、支付结算、顾客行为分析等功能。

1. 商品管理：通过扫码设备获取商品信息，并将商品信息存储到数据库中。STM32 可以利用其丰富的外设资源，连接扫码设备，实现快速准确的商品信息采集。同时，通过与数据库的通信，可以将商品信息实时更新到系统中，方便管理人员进行商品管理。

1. 库存管理：根据销售情况实时更新商品库存，并提供库存查询功能。STM32 可以连接各种传感器，如重量传感器、光电传感器等，实时监测商品的库存情况。通过在 STM32 上部署人工智能算法，可以对库存数据进行分析和预测，提前预警库存不足或过剩的情况，帮助管理人员及时调整采购和销售策略。

1. 支付结算：使用支付终端进行支付结算，支持多种支付方式。STM32 可以连接支付终端，实现快速安全的支付结算。同时，通过人工智能算法，可以对支付数据进行分析，识别异常交易，提高支付安全性。

1. 顾客行为分析：根据顾客购买记录进行数据分析，提供个性化推荐和促销活动。STM32 可以连接数据库，获取顾客购买记录。通过在 STM32 上部署人工智能算法，可以对顾客购买记录进行分析，了解顾客的购买习惯和偏好，为顾客提供个性化的推荐和促销活动，提高顾客满意度和忠诚度。

（二）智能门店系统

智能门店系统是一个应用于实体店铺的智能化解决方案，它利用物联网、人工智能等技术，通过传感器、摄像头等设备实时监测和分析店铺的运营情况，从而提供智能化的管理和服务。

1. 硬件设计：选择 STM32F4 系列的开发板，因其具有强大的计算能力和丰富的外设接口。同时，连接温湿度传感器、光照传感器、红外传感器和语音模块等硬件设备。STM32 可以通过其丰富的外设接口连接这些传感器和模块，实现对店铺环境和人流的实时监测。

1. 温湿度监测：利用温湿度传感器，实时监测店内的温度和湿度变化。当温度超过一定阈值时，可以触发风扇或空调的开关；当湿度过高时，可以触发除湿设备。STM32 可以通过读取温湿度传感器的数据，实现对店铺环境的自动调节，提高顾客的舒适度。

1. 光照强度监测：利用光照传感器，实时监测店内的光照强度。当光照强度低于一定阈值时，可以触发灯光的自动调节。STM32 可以通过读取光照传感器的数据，实现对店铺光照的自动调节，节约能源。

1. 人流检测：利用红外传感器，实时检测店内的人流数量。当人流数量过多时，可以触发告警或调整店内布局。STM32 可以通过读取红外传感器的数据，实现对店铺人流的实时监测，提高店铺的安全性和运营效率。

1. 语音交互：利用语音模块，实现语音交互功能。当有顾客进店时，可以通过语音播报欢迎词；当有告警事件发生时，可以通过语音提示。STM32 可以通过与语音模块的通信，实现对店铺的智能化管理和服务，提高顾客的满意度。

五、总结

STM32 部署人工智能算法具有诸多优势，未来发展前景广阔。

一、优势

1. 高性能与低功耗的完美结合：STM32 单片机以其高性能的 ARM Cortex-M 内核，能够为人工智能算法提供强大的计算能力。同时，采用先进的低功耗技术，支持多种低功耗模式，可实现超低功耗运行，特别适合嵌入式系统的应用场景。

1. 丰富的外设资源：集成丰富的通信接口、定时器、ADC 和 DAC 等外设，为人工智能算法的数据采集和处理提供了便利。例如，通过连接摄像头模块、温湿度传感器、光照传感器等外设，可以实现对图像、环境数据的采集，为人工智能算法提供丰富的数据源。

1. 易于开发：提供完善的开发工具链和丰富的生态系统，简化开发过程。STM32CubeIDE 等集成开发环境具有强大的功能和友好的用户界面，方便开发者进行代码编写、调试和烧录。同时，TensorFlow Lite for Microcontrollers 等人工智能框架为在 STM32 上部署人工智能算法提供了有力的支持。

1. 广泛的应用场景：STM32 在智能超市系统、智能门店系统等领域都有广泛的应用。通过在 STM32 上部署人工智能算法，可以实现商品管理、库存管理、支付结算、顾客行为分析等功能，提高超市和门店的运营效率和顾客体验。

二、未来发展前景

1. 安全性、无线连接、人工智能将是 STM32 产品未来的主要增长点。随着物联网的发展，设备端的人工智能算法将越来越重要。STM32 将在安全性方面不断加强，确保设备更好地进行高性能运行和人工智能在边缘端的运行。同时，无线连接功能将使 STM32 设备能够更加便捷地与其他设备和云端进行通信，实现数据的上传和下载。

1. 边缘人工智能的发展将为 STM32 带来更多机遇。在边缘侧设备中运行人工智能算法具有设备响应速度快、超低延时、降低数据传输量、保护隐私、增强信息安全、降低运行功耗和降低推理成本等优势。STM32 作为嵌入式微控制器，将在边缘人工智能领域发挥重要作用，为各种工业和物联网应用提供强大的支持。

1. 不断推出的新功能和新产品将推动 STM32 在人工智能领域的发展。例如，STM32N6 集成了自研硬件 NPU 神经网络硬件处理单元，具有强大的算力和丰富的视频接口，为机器视觉应用提供了强大的硬件平台。STM32MP2 和 STM32MP25 等产品也具有先进的边缘 AI 能力和丰富的多媒体功能，为开发者提供了更多的选择。

1. 免费的开发工具和资源将促进 STM32 人工智能应用的普及。NanoEdge AI Studio 和 Stm32Cube.AI 等工具的免费提供，降低了开发者的门槛，使更多的开发者能够轻松、快速地构建准确、高效的人工智能算法，并将其部署在 STM32 设备上。

总之，STM32 部署人工智能算法具有显著的优势和广阔的未来发展前景。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，STM32 将在人工智能领域发挥越来越重要的作用。