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Edge Impulse异常检测模型训练与阈值设置

共计 30 章节

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学习目标 · 课程结构 · 异常检测在边缘AI中的价值与典型应用…

课程导入学习目标

Edge Impulse平台概览

注册与项目创建 · 界面导航 · 数据采集与上传方式

异常检测基础理论

异常检测定义 · 类型（点异常 · 上下文异常

异常检测基础理论异常检测定义

传感器数据与特征工程

常见传感器类型（加速度计 · 陀螺仪 · 温度等）

传感器数据特征工程

Edge Impulse数据获取与标注

使用手机/开发板采集数据 · CSV导入 · 数据切片与标签策略

异常检测模型选择

Edge Impulse中异常检测模… · GMM · Autoencoder）及适用场景

异常检测模型选择Edge

模型训练流程

创建Impulse · 配置处理块（Spectral Ana… · 训练异常检测模型

模型训练流程Impulse

阈值设置原理

异常得分（Anomaly Score… · 阈值作用 · 误报与漏报权衡

阈值设置原理Anomaly

阈值可视化与调优

使用Edge Impulse的异常检… · 阈值线） · 基于验证集调整阈值

阈值可视化调优

模型评估与验证

混淆矩阵 · 精确率/召回率 · F1分数

模型评估验证

模型导出格式（C++库 · Arduino库 · OpenMV等）

部署准备C++

边缘设备部署实战

在Arduino/STM32/Ras… · 实时数据流处理与阈值触发

边缘设备部署实战Arduino/STM3…

旋转机械振动异常检测：数据采集 · 特征提取 · 模型训练

案例实战旋转机械振动异常…

工业设备温度异常监控 · 构建异常检测模型 · 设置动态阈值

案例实战工业设备温度异常…

人体活动异常检测（跌倒检测） · 异常检测与分类结合 · 阈值优化

案例实战人体活动异常检测

声音异常检测（异常噪音识别） · 频谱特征 · 模型训练与阈值调整

案例实战声音异常检测

多传感器融合异常检测

多轴数据融合 · 特征拼接 · 模型输入设计

多传感器融合异常…多轴数据融合

时间序列异常检测进阶

滑动窗口 · 时序特征（趋势 · 季节性）

时间序列异常检测…滑动窗口

阈值自动优化方法

基于统计（分位数 · 均值+标准差） · 基于代价函数

阈值自动优化方法基于统计

异常检测与分类模型结合

使用异常检测作为预筛选 · 分类模型识别异常类型 · 级联架构设计与阈值联动

异常检测分类模型结合

常见问题与调试

训练不收敛 · 异常得分分布异常 · 阈值失效

常见问题调试

模型鲁棒性提升

对抗噪声 · 环境变化 · 数据漂移

模型鲁棒性提升对抗噪声

Edge Impulse进阶功能

使用EON Tuner自动调参 · 模型版本管理 · A/B测试

从零构建一个完整的异常检测系统 · 数据采集 · 模型训练

项目实战从零构建一个完整…

工业预测性维护：基于振动和温度数据 · 异常检测模型 · 阈值设置与维护决策

项目实战工业预测性维护

智能家居异常检测（漏水 · 烟雾等）：多传感器融合 · 阈值设置与告警系统

项目实战智能家居异常检测

性能优化与功耗控制

模型轻量化 · 推理频率调整 · 低功耗模式

性能优化功耗控制

安全与隐私

数据加密 · 本地推理 · 联邦学习概念

综合测评与认证

课程项目答辩 · 异常检测模型评估报告 · 阈值设置合理性分析

综合测评认证

课程总结与进阶路径

核心知识点回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐

课程总结进阶路径