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TinyML运动检测项目：ONNX模型部署与功耗调优

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML运动检测项目背景 · 学习目标 · 课程整体框架与前置知识要求
课程导入TinyML
02
TinyML基础
TinyML定义 · 边缘计算与云计算的对比 · 典型应用场景（如可穿戴设备
TinyML定义
03
运动检测原理
加速度计/陀螺仪工作原理 · 常见运动模式（走路 · 跑步
运动检测原理加速度计
04
数据采集与预处理
传感器数据采集方法 · 采样率选择 · 数据清洗
数据采集预处理
05
数据集构建
公开数据集介绍（如UCI HAR） · 自采数据流程 · 数据标注与增强策略
数据集构建UCI
06
模型选型
适合TinyML的轻量级神经网络架构… · TinyML专用模型） · 模型复杂度与精度权衡
模型选型TinyML
07
模型训练
使用TensorFlow/Keras… · 训练技巧（正则化 · 早停
模型训练TensorFlow/K…
08
模型转换与量化
模型导出为ONNX格式的流程 · ONNX与TensorFlow/Py… · 量化（PTQ/QAT）原理与实现
模型转换量化
09
ONNX模型优化
ONNX Runtime简介 · 模型图优化 · 算子融合
ONNX模型优化
10
ONNX模型部署到嵌入式设备
部署流程（MCU/MPU选择） · 使用ONNX Runtime Mob… · 内存与存储限制处理
ONNX模型部署到嵌入式…
11
硬件平台介绍
常见TinyML硬件（Arduino… · ESP32 · STM32
硬件平台介绍TinyML
12
功耗调优基础
功耗来源（计算 · 内存 · 通信
功耗调优基础功耗来源
13
模型推理功耗优化
模型大小与推理功耗关系 · 量化对功耗的影响 · 低功耗推理策略（如动态电压频率调整）
模型推理功耗优化模型大小
14
传感器功耗管理
传感器采样策略（事件驱动 · 周期性唤醒） · 低功耗模式配置
传感器功耗管理传感器采样策略
15
通信功耗优化
无线传输（BLE · WiFi）功耗对比 · 数据压缩与本地预处理减少传输量
通信功耗优化BLE
16
系统级功耗调优
任务调度（RTOS） · 睡眠模式与唤醒源 · 外设电源管理
系统级功耗调优RTOS
17
案例实战
基于Arduino Nano 33… · 模型训练 · ONNX部署
案例实战Arduino
18
案例实战
基于ESP32的实时运动检测与云端同… · BLE通信 · 功耗优化）
案例实战ESP32
19
案例实战
基于STM32的低功耗运动检测（使用… · 超低功耗设计）
案例实战STM32
20
常见问题与调试
模型部署后精度下降 · 推理延迟过高 · 内存溢出
常见问题调试
21
性能与功耗权衡
如何根据应用需求平衡模型精度 · 推理速度与功耗 · 多目标优化方法
性能功耗权衡
22
工具链与开发环境
搭建TinyML开发环境（Tenso… · ONNX Runtime · 嵌入式IDE）
工具链开发环境
23
模型部署自动化
使用Edge Impulse或自定义…
模型部署自动化Edge
24
安全与可靠性
模型鲁棒性 · 数据隐私 · 设备端安全（加密
安全可靠性
25
进阶优化
模型蒸馏 · 神经架构搜索（NAS） · 混合精度量化
进阶优化模型蒸馏
26
多传感器融合
融合加速度计 · 陀螺仪 · 磁力计等多源数据提升运动检测精度
多传感器融合融合加速度计
27
边缘-云协同
端侧模型与云端模型协同推理 · 模型更新机制 · 功耗与延迟的协同优化
边缘云协同
28
项目综合实战
从需求分析到产品原型 · 完成一个完整的TinyML运动检测项…
项目综合实战从需求分析到产品…
29
课程总结与展望
回顾核心知识点 · 常见误区 · TinyML与ONNX部署的未来趋势…
课程总结回顾核心知识点
30
结课考核与项目答辩
设计一个综合项目 · 要求学员独立完成模型训练 · ONNX部署
结课考核项目答辩