基于 STM32Cube.AI 的嵌入式人脸识别算法实现
本文介绍了如何使用 STM32Cube.AI 工具开发嵌入式人脸识别算法。首先,我们将简要介绍 STM32Cube.AI 工具和 STM32F系列单片机的特点。接下来,我们将详细讨论如何使用 STM32Cube.AI 工具链和相关库来进行人脸识别算法的开发和优化。最后,我们提供了一些代码示例,帮助您快速开始实现嵌入式人脸识别算法。
1. 简介
STM32Cube.AI 是 STMicroelectronics 公司为 STM32F 系列单片机提供的一套开发工具和库,用于开发和部署深度学习算法。嵌入式人脸识别是一种常见的应用,本文将介绍如何使用 STM32Cube.AI 工具来实现该算法。
2. STM32Cube.AI 工具和 STM32F 系列单片机的特点
STM32Cube.AI 工具提供了神经网络模型的训练、量化和导出涵盖的全套流程。STM32F 系列单片机具有低功耗、高性能和丰富的外设特性,非常适合嵌入式人脸识别应用。
3. 使用 STM32Cube.AI 实现嵌入式人脸识别算法的步骤
以下是使用 STM32Cube.AI 工具实现嵌入式人脸识别算法的主要步骤:
- 数据收集和标注:收集用于训练和测试的人脸图像数据,并进行标注以提供训练样本。
- 神经网络模型训练:使用合适的深度学习框架(如 TensorFlow)训练人脸识别模型,并通过 STM32Cube.AI 将模型导出为适用于 STM32F 系列单片机的格式。
- STM32Cube.AI 配置和代码生成:在 STM32Cube.AI 工具链中,配置单片机参数、神经网络模型和相关库,并生成初始化代码。
- 优化和部署:使用 STM32Cube.AI 提供的优化选项和库,对模型进行量化、剪枝和压缩,以提高性能并减少存储和计算资源的需求。最后,将优化后的模型部署到 STM32F 系列单片机中。
4. 代码示例
以下是一个简单的示例代码,演示了如何使用 STM32Cube.AI 和相关库来实现嵌入式人脸识别算法:
```c
// 引入相关库头文件
#include "main.h"
#include "ai_datatypes_defines.h"
#include "network.h"
#include "image_processing.h"// 定义神经网络模型
AI_NETWORK_DECLARE(face_recognition_model);// 定义输入和输出缓冲区
static ai_buffer input_buffer;
static ai_buffer output_buffer;// 初始化人脸识别算法
void face_recognition_init(void) {// 初始化神经网络模型ai_network_params params = {AI_NETWORK_DATA_WEIGHTS(face_recognition_model_data_weights_get()),AI_NETWORK_DATA_ACTIVATIONS(face_recognition_model_data_activations_get())};ai_network_initialize(&face_recognition_model, ¶ms);// 初始化输入和输出缓冲区input_buffer.format = AI_BUFFER_FORMAT_UINT8;input_buffer.data = AI_NETWORK_IN_1_ADDR(&face_recognition_model);input_buffer.data_size = AI_NETWORK_IN_1_SIZE;output_buffer.format = AI_BUFFER_FORMAT_FLOAT;output_buffer.data = AI_NETWORK_OUT_1_ADDR(&face_recognition_model);output_buffer.data_size = AI_NETWORK_OUT_1_SIZE;
}// 运行人脸识别算法
void run_face_recognition_algorithm(uint8_t* image_data) {// 图像预处理pre_process_image(image_data, input_buffer.data);// 输入神经网络ai_run(&face_recognition_model, &input_buffer, &output_buffer);// 处理输出结果process_output_results(output_buffer.data);
}int main() {// 初始化人脸识别算法face_recognition_init();// 读取图像数据// uint8_t* image_data = ...// 运行人脸识别算法run_face_recognition_algorithm(image_data);return 0;
}
```
注意:上述示例中的代码仅展示了人脸识别算法的初始化、输入和输出处理的基本流程,实际应用中还需要根据具体需求进行相应的图像预处理和输出结果处理。
结论:
本文介绍了如何使用 STM32Cube.AI 工具开发嵌入式人脸识别算法。我们概述了 STM32Cube.AI 工具和 STM32F 系列单片机的特点,然后详细讨论了使用 STM32Cube.AI 实现人脸识别算法的步骤。通过示例代码和指南,您可以开始开发嵌入式人脸识别算法项目。
嵌入式物联网的学习之路非常漫长,不少人因为学习路线不对或者学习内容不够专业而错失高薪offer。不过别担心,我为大家整理了一份150多G的学习资源,基本上涵盖了嵌入式物联网学习的所有内容。点击这里,0元领取学习资源,让你的学习之路更加顺畅!记得点赞、关注、收藏、转发哦。
点击链接扫码进入嵌入式交流群 https://fss.mpay8.cn/article/dmrjinh2C6fjejm
相关文章:
基于 STM32Cube.AI 的嵌入式人脸识别算法实现
本文介绍了如何使用 STM32Cube.AI 工具开发嵌入式人脸识别算法。首先,我们将简要介绍 STM32Cube.AI 工具和 STM32F系列单片机的特点。接下来,我们将详细讨论如何使用 STM32Cube.AI 工具链和相关库来进行人脸识别算法的开发和优化。最后,我们提…...
ElasticSearch之cat allocation API
查看各节点上各个shard的硬件使用情况,命令样例如下: curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/allocation?vtrue&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPHQBEs5*lo7F9"执行结果如下&#x…...
Vue + Element UI 实现复制当前行数据功能(复制到新增页面组件值不能更新等问题解决)
1、需求 使用Vue Element UI 实现在列表的操作栏新增一个复制按钮,复制当前行的数据可以打开新增弹窗后亦可以跳转到新增页面,本文实现为跳转到新增页面。 2、实现 1)列表页 index.vue <el-table> <!-- 其他列 --> <el-t…...
嵌入式FPGA IP正在发现更广阔的用武之地
作者:郭道正, Achronix Semiconductor中国区总经理 在日前落幕的“中国集成电路设计业2023年会暨广州集成电路产业创新发展高峰论坛(ICCAD 2023)”上,Achronix的Speedcore™嵌入式FPGA硅知识产权(eFPGA IP)…...
[点云分割] 条件欧氏聚类分割
介绍 条件欧氏聚类分割是一种基于欧氏距离和条件限制的点云分割方法。它通过计算点云中点与点之间的欧氏距离,并结合一定的条件限制来将点云分割成不同的区域或聚类。 在条件欧氏聚类分割中,通常会定义以下两个条件来判断两个点是否属于同一个聚类&…...
Spring事务粒度优化与传播机制
在Spring事务中,我们通常会为了控制事务粒度,会把它进行拆分,为了避免大事务执行太久,占用资源太多,导致资源利用率低的问题。 我们曾经就遇到老系统因为大事务,把服务打死了。 问题出在一个大事务中有一…...
MySQL 基于成本的优化
其实在MySQL中⼀条查询语句的执⾏成本是由下边这两个⽅⾯组成的: I/O成本 我们的表经常使⽤的MyISAM、InnoDB存储引擎都是将数据和索引都存储到磁盘上的,当我们想查询表中的记录时,需要先把数据或者索引加载到内存中 然后再操作。这个从磁盘…...
【maven】【IDEA】idea中使用maven编译项目,报错java: 错误: 找不到符号 【2】
idea中使用maven编译项目,报错java: 错误: 找不到符号 错误状况展示: 如果报这种错,是因为项目中真的找不到报错的方法或者枚举 字段之类的,但实际是 : 点击 File Path...
AIGC,ChatGPT AI绘画 Midjourney 注册流程详细步骤
AI 绘画,Midjourney完成高清图片绘制,轻松掌握AI工具。 前期准备: ① 一个能使用的谷歌账号 ② 可以访问外网 Midjourney注册 1.进入midjourney官网https://www.midjourney.com 点击左下角”Join the Beta”,就可以注册,第一次使用的小伙伴会弹出提示,只需要点击Acc…...
万字解析设计模式之模板方法与解释器模式
一、模板方法模式 1.1概述 定义一个操作中算法的框架,而将一些步骤延迟到子类中,模板方法使得子类可以不改变一个算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤。 例如,去银行办理业务一般要经过以下4个流程:取号、排队、办理具体业…...
apipost接口200状态码,浏览器控制台500状态码
后端 url 登录login方法 login(){this.$refs.loginForm.validate(async valid > {if (!valid) return// 由于data属性是一个json对象,需要进行解构赋值{data:result},进行状态码判断const {data: result} await this.$http.post(/api/doLogin,this.…...
Instant Web API .Net Core Crack
Instant Web API .Net Core 是立即构建即时数据库 Web API,无需编码。在几分钟内生成您的 Web API,以更快地构建应用程序。使用 VS 2022 和 Entity Framework Core 为任何 MS SQL 数据库生成 Web API。 新功能 - 使用 Visual Studio 2022 为 PostgreSQL …...
vue项目使用easyplayer播放m3u8直播推流
官网 青犀视频 代码库 / 示例 / demo EasyPlayer 示例效果: 项目背景如图 后端给了m3u8的直播地址 协议是 hls / flv 市面上很多第三方热门播放库都可以完成该多屏播放方式 如Video.js 问题在于 分多屏时 会存在性能问题 并且关闭播放器后 即便删除Dom或调用停…...
Python报错:AttributeError(类属性、实例属性)
Python报错:AttributeError(类属性、实例属性) Python报错:AttributeError 这个错误就是说python找不到对应的对象的属性,百度后才发现竟然是初始化类的时候函数名写错了 __init__应该有2条下划线,如果只有…...
vue+springboot读取git的markdown文件并展示
前言 最近,在研究一个如何将我们git项目的MARKDOWN文档获取到,并且可以展示到界面通过检索查到,于是经过几天的摸索,成功的研究了出来 本次前端vue使用的是Markdown-it Markdown-it 是一个用于解析和渲染 Markdown 标记语言的 …...
多功能PHP图床源码:Lsky Pro开源版v2.1 – 最新兰空图床
Lsky Pro是一款功能丰富的在线图片上传和管理工具,即兰空图床。它不仅可以作为个人云相册,还可以用作写作贴图库。 该程序的初始版本于2017年10月由ThinkPHP 5开发,经过多个版本的迭代,于2022年3月发布了全新的2.0版本。 Lsky Pro…...
Hive内置表生成函数
Hive内置UDTF 1、UDF、UDAF、UDTF简介2、Hive内置UDTF 1、UDF、UDAF、UDTF简介 在Hive中,所有的运算符和用户定义函数,包括用户定义的和内置的,统称为UDF(User-Defined Functions)。如下图所示: UDF官方文档…...
电源控制系统架构(PCSA)之电源控制框架概览
目录 6 电源控制框架 6.1 电源控制框架概述 6.1.1 电源控制框架低功耗接口 6.1.2 电源控制框架基础设施组件 6 电源控制框架 电源控制框架是标准基础设施组件、接口和相关方法的集合,可用于构建SoC电源管理所需的基础设施。 本章介绍框架的主要组件和低功耗接…...
Sentinel 监控数据持久化(mysql)
Sentinel 实时监控仅存储 5 分钟以内的数据,如果需要持久化,需要通过调用实时监控接口来定制,即自行扩展实现 MetricsRepository 接口(修改 控制台源码)。 本文通过使用Mysql持久化监控数据。 1.构建存储表(…...
基于法医调查算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于法医调查算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于法医调查算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于法医调查优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要:针对PNN神…...
可靠性+灵活性:电力载波技术在楼宇自控中的核心价值
可靠性灵活性:电力载波技术在楼宇自控中的核心价值 在智能楼宇的自动化控制中,电力载波技术(PLC)凭借其独特的优势,正成为构建高效、稳定、灵活系统的核心解决方案。它利用现有电力线路传输数据,无需额外布…...
srs linux
下载编译运行 git clone https:///ossrs/srs.git ./configure --h265on make 编译完成后即可启动SRS # 启动 ./objs/srs -c conf/srs.conf # 查看日志 tail -n 30 -f ./objs/srs.log 开放端口 默认RTMP接收推流端口是1935,SRS管理页面端口是8080,可…...
第一篇:Agent2Agent (A2A) 协议——协作式人工智能的黎明
AI 领域的快速发展正在催生一个新时代,智能代理(agents)不再是孤立的个体,而是能够像一个数字团队一样协作。然而,当前 AI 生态系统的碎片化阻碍了这一愿景的实现,导致了“AI 巴别塔问题”——不同代理之间…...
GC1808高性能24位立体声音频ADC芯片解析
1. 芯片概述 GC1808是一款24位立体声音频模数转换器(ADC),支持8kHz~96kHz采样率,集成Δ-Σ调制器、数字抗混叠滤波器和高通滤波器,适用于高保真音频采集场景。 2. 核心特性 高精度:24位分辨率,…...
HashMap中的put方法执行流程(流程图)
1 put操作整体流程 HashMap 的 put 操作是其最核心的功能之一。在 JDK 1.8 及以后版本中,其主要逻辑封装在 putVal 这个内部方法中。整个过程大致如下: 初始判断与哈希计算: 首先,putVal 方法会检查当前的 table(也就…...
【从零学习JVM|第三篇】类的生命周期(高频面试题)
前言: 在Java编程中,类的生命周期是指类从被加载到内存中开始,到被卸载出内存为止的整个过程。了解类的生命周期对于理解Java程序的运行机制以及性能优化非常重要。本文会深入探寻类的生命周期,让读者对此有深刻印象。 目录 …...
MFC 抛体运动模拟:常见问题解决与界面美化
在 MFC 中开发抛体运动模拟程序时,我们常遇到 轨迹残留、无效刷新、视觉单调、物理逻辑瑕疵 等问题。本文将针对这些痛点,详细解析原因并提供解决方案,同时兼顾界面美化,让模拟效果更专业、更高效。 问题一:历史轨迹与小球残影残留 现象 小球运动后,历史位置的 “残影”…...
计算机基础知识解析:从应用到架构的全面拆解
目录 前言 1、 计算机的应用领域:无处不在的数字助手 2、 计算机的进化史:从算盘到量子计算 3、计算机的分类:不止 “台式机和笔记本” 4、计算机的组件:硬件与软件的协同 4.1 硬件:五大核心部件 4.2 软件&#…...
ubuntu22.04有线网络无法连接,图标也没了
今天突然无法有线网络无法连接任何设备,并且图标都没了 错误案例 往上一顿搜索,试了很多博客都不行,比如 Ubuntu22.04右上角网络图标消失 最后解决的办法 下载网卡驱动,重新安装 操作步骤 查看自己网卡的型号 lspci | gre…...
精益数据分析(98/126):电商转化率优化与网站性能的底层逻辑
精益数据分析(98/126):电商转化率优化与网站性能的底层逻辑 在电子商务领域,转化率与网站性能是决定商业成败的核心指标。今天,我们将深入解析不同类型电商平台的转化率基准,探讨页面加载速度对用户行为的…...
