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STM32Cube AI模型部署与推理调试

共计 30 章节
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01
AI模型部署概述
为什么要在MCU上跑AI？STM32… · 课程目标与学习路径
AI模型部署概述
02
开发环境搭建
安装STM32CubeMX · STM32CubeIDE · X-CUBE-AI扩展包
开发环境搭建STM32CubeMX
03
模型准备与转换
从Keras/TensorFlow到… · 使用X-CUBE-AI进行模型转换与…
模型准备转换
04
STM32Cube.AI模型分析
模型内存占用 · MACs计算 · 推理时间预估
STM32Cube.AI模型分析
05
模型优化与量化
量化感知训练（QAT） · 后训练量化（PTQ） · 在MCU上的精度损失评估
模型优化量化
06
STM32Cube.AI代码生成
自动生成C代码 · 理解生成的API接口 · 集成到STM32CubeIDE项目
STM32Cube.AI代码生成
07
输入输出预处理
图像归一化 · 数据对齐 · 输出后处理（Softmax
输入输出预处理图像归一化
08
推理引擎集成
调用AI模型推理函数 · 管理输入/输出缓冲区 · 实现单次推理循环
推理引擎集成AI
09
调试与性能分析
使用STM32CubeMonitor · 串口打印推理时间 · 分析CPU与内存瓶颈
调试性能分析
10
模型部署实战（一）
手写数字识别（MNIST）——从训练…
模型部署实战MNIST
11
模型部署实战（二）
关键词唤醒（KWS）——音频特征提取…
模型部署实战KWS
12
模型部署实战（三）
图像分类（CIFAR-10）——在S…
模型部署实战CIFAR-10
13
模型部署实战（四）
人体活动识别（HAR）——IMU传感…
模型部署实战HAR
14
模型部署实战（五）
异常检测——基于Autoencode…
模型部署实战Autoencode
15
多模型管理
在单个MCU上部署多个模型 · 模型切换与资源共享策略
多模型管理MCU
16
模型更新与OTA
通过Bootloader实现模型固件… · Flash分区管理
OTA模型更新
17
低功耗推理
STM32低功耗模式与AI推理结合 · 事件驱动推理 · 功耗测量与优化
低功耗推理STM32
18
DSP与NPU加速
利用STM32的DSP指令集 · MVE（M-Profile Vect…
DSPNPU
19
STM32N6与NPU
介绍STM32N6系列NPU架构 · 模型适配与性能调优
STM32N6NPU
20
模型剪枝与知识蒸馏
在MCU上应用模型压缩技术 · 减少参数量与计算量
模型剪枝知识蒸馏
21
传感器融合与AI
多传感器数据融合（IMU+摄像头+麦… · 端侧AI决策
AI传感器融合
22
边缘AI安全
模型加密 · 防篡改 · 安全启动
AI边缘
23
实时操作系统（RTOS）集成
在FreeRTOS中调度AI推理任务 · 任务优先级与堆栈管理
RTOS实时操作系统
24
AI推理与通信
通过UART/SPI/I2C传输推理… · 与上位机或云端交互
AI推理
25
模型验证与测试
在MCU上运行测试集 · 计算准确率 · 混淆矩阵
模型验证测试
26
常见错误与调试技巧
内存溢出 · 堆栈不足 · 推理结果异常
常见错误调试技巧
27
性能基准测试
使用STM32Cube.AI Ben… · 对比不同MCU型号的推理性能
性能基准测试STM32Cube.AI
28
案例研究（一）
智能门锁——人脸识别与活体检测在ST…
案例研究ST
29
案例研究（二）
工业预测性维护——振动分析+CNN模…
案例研究CNN
30
课程总结与未来展望
MCU AI发展趋势 · 从STM32到RISC-V · 学习资源推荐
课程总结未来展望