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STM32Cube AI模型部署与传感器数据推理实战

共计 30 章节
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01
课程导论
AI on STM32 概述 · STM32Cube.AI 工具链介绍 · 典型应用场景（预测性维护
课程导论AI
02
开发环境搭建
STM32CubeMX 安装 · STM32CubeIDE 安装 · X-CUBE-AI 扩展包安装
开发环境搭建STM32CubeMX
03
传感器基础
常见 MEMS 传感器（加速度计 · 陀螺仪 · 麦克风）工作原理
传感器基础MEMS
04
STM32CubeMX 项目创建
选择 MCU（如 STM32L4/F… · 配置时钟树 · 配置调试接口（SWD）
STM32CubeMX项目创建
05
传感器驱动移植
以 LSM6DSOX 为例 · 移植官方驱动 · 初始化传感器
传感器驱动移植LSM6DSOX
06
数据采集与可视化
通过串口打印传感器数据 · 使用 Serial Plotter… · 验证数据正确性
数据采集可视化
07
数据预处理基础
滑动窗口 · 归一化 · 去噪（均值滤波/中值滤波）
数据预处理基础滑动窗口
08
Python 数据标注工具
使用 Jupyter Noteboo… · 为传感器数据打标签（如静止/运动/跌…
Python数据标注工具
09
TensorFlow 模型设计
构建简单 1D-CNN 模型 · 设计全连接网络 · 选择激活函数与损失函数
TensorFlow模型设计
10
模型训练与调优
训练循环 · 验证集评估 · 过拟合处理（Dropout/正则化）
模型训练调优
11
模型量化与转换
TFLite 转换流程 · 动态范围量化 · 整数量化
模型量化转换
12
X-CUBE-AI 模型导入
在 CubeMX 中导入 .tfli… · 配置 RAM/Flash 分配 · 生成 AI 运行时代码
X-CUBE-AI模型导入
13
AI 运行时 API 解析
ai_model_create() · ai_model_run() · ai_model_get_outpu…
AIAPI
14
推理代码集成
在 main.c 中调用 AI AP… · 将传感器数据送入模型 · 获取推理结果
推理代码集成main.c
15
串口输出推理结果
格式化输出类别标签与置信度 · 使用串口助手调试 · 添加时间戳
串口输出推理结果格式化输出类别标…
16
GPIO/LED 指示推理状态
根据推理结果控制 LED 亮灭 · 实现简单的状态机（正常/报警）
GPIO/LED指示推理状态
17
实时推理优化
降低采样率 · 使用 DMA 传输数据 · 优化推理频率
实时推理优化降低采样率
18
多传感器融合
同时读取加速度计与陀螺仪数据 · 设计融合模型 · 对比单传感器与融合效果
多传感器融合同时读取加速度计
19
模型更新机制
通过 SD 卡或 OTA 更新模型文… · 运行时重新加载模型 · 热更新流程设计
模型更新机制SD
20
低功耗推理策略
STM32 低功耗模式（Sleep/… · 推理完成后进入低功耗 · 唤醒方式选择
低功耗推理策略STM32
21
异常检测实战
训练自编码器模型 · 设定异常阈值 · 在 STM32 上实现实时异常检测
异常检测实战训练自编码器模型
22
语音关键词识别
使用麦克风采集音频 · MFCC 特征提取 · 训练简单关键词模型（如“是”/“否”…
语音关键词识别使用麦克风采集音…
23
运动状态识别
采集加速度计数据 · 训练分类模型（走路/跑步/上下楼） · 部署到开发板验证
运动状态识别采集加速度计数据
24
故障预测实战
使用振动传感器数据 · 训练回归模型预测设备剩余寿命（RUL… · 部署与验证
故障预测实战使用振动传感器数…
25
调试与性能分析
使用 STM32CubeMonito… · 分析 CPU 负载 · 内存使用情况
调试性能分析
26
常见错误与解决
内存不足 · 模型加载失败 · 推理结果异常
常见错误解决
27
项目实战
智能穿戴跌倒检测系统：需求分析 · 硬件选型 · 模型训练
项目实战智能穿戴跌倒检测…
28
项目实战
工业设备振动监测：传感器安装 · 数据采集 · 边缘推理
项目实战工业设备振动监测
29
项目部署与测试
固件烧录 · 现场测试 · 数据回传分析
项目部署测试
30
课程总结与展望
STM32 AI 生态发展 · 未来趋势（NPU · TinyML）
课程总结STM32