VIP20
本课程属于：014-TinyML时序传感器异常检测 工业控制与工业互联网 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
查看所属VIP全部课程 →
← 返回所属目录 咨询 / 购买

TFLite Micro传感器数据异常检测模型训练课

共计 30 章节
点击此处阅读海量试读课程：100+行业、1000+细分领域
01
课程导入
学习目标 · 课程适用人群 · 整体学习路径
课程导入学习目标
02
传感器数据基础
常见传感器类型（加速度计 · 陀螺仪 · 温度
传感器数据基础常见传感器类型
03
异常检测概念
异常检测定义 · 类型（点异常 · 上下文异常
异常检测概念异常检测定义
04
TFLite Micro简介
TFLite Micro的定位 · 与TFLite的关系 · 支持的硬件平台
TFLiteMicro
05
开发环境搭建
安装TensorFlow · TFLite Micro工具链 · Arduino/ESP32/STM3…
开发环境搭建TensorFlow
06
数据采集与标注
传感器数据采集方法 · 数据标注策略 · 异常样本与正常样本的平衡
数据采集标注
07
数据预处理与特征工程
滑动窗口 · 归一化 · 滤波
数据预处理特征工程
08
异常检测模型选型
自编码器 · 孤立森林 · 单类SVM
异常检测模型选型自编码器
09
自编码器原理
自编码器结构 · 编码器-解码器 · 重构误差
自编码器原理自编码器结构
10
基于自编码器的异常检测实战
使用Python训练自编码器模型 · 在传感器数据上检测异常 · 评估指标（精确率
基于自编码器的异…Python
11
模型压缩与量化
权重剪枝 · 量化感知训练 · TFLite量化（动态/静态/整型）
模型压缩量化
12
转换为TFLite模型
将Keras模型转换为TFLite格… · 应用量化 · 验证转换后模型输出一致性
TFLite转换为
13
TFLite Micro模型部署
将TFLite模型集成到嵌入式工程 · 内存管理 · 推理调用
TFLiteMicro
14
实时数据流处理
在MCU上实现滑动窗口缓冲 · 实时特征提取 · 异常分数计算与报警逻辑
实时数据流处理MCU
15
案例实战
振动传感器异常检测 · 完整流程从数据采集到部署
案例实战振动传感器异常检…
16
案例实战
温度传感器异常检测 · 使用自编码器与阈值方法对比
案例实战温度传感器异常检…
17
案例实战
多传感器融合异常检测 · 提升检测鲁棒性
案例实战多传感器融合异常…
18
模型优化与调参
学习率 · 批大小 · 网络层数
模型优化调参
19
异常检测阈值选择
重构误差分布分析 · 百分位数法 · ROC曲线
异常检测阈值选择重构误差分布分析
20
模型评估与验证
离线评估 · 在线评估 · 混淆矩阵
模型评估验证
21
常见问题与调试
模型过拟合 · 数据不平衡 · 量化精度损失
常见问题调试
22
低功耗与资源优化
MCU功耗管理 · 模型推理频率优化 · 轻量化特征提取
低功耗资源优化
23
安全性与可靠性
模型鲁棒性 · 对抗样本 · 传感器噪声
安全性可靠性
24
项目实战
工业设备异常检测：从需求分析 · 数据采集 · 模型训练
项目实战工业设备异常检测
25
项目实战
可穿戴设备跌倒检测：使用加速度计数据 · 训练异常检测模型并部署到TFLite…
项目实战可穿戴设备跌倒检…
26
项目实战
智能家居环境异常检测：温度 · 湿度 · 气体传感器数据
项目实战智能家居环境异常…
27
进阶
联邦学习与边缘更新：在设备端持续学习 · 模型增量更新 · 联邦学习概念与简化实现
进阶联邦学习
28
进阶
自定义算子与硬件加速 · 使用CMSIS-NN · 硬件加速器接口
进阶自定义算子
29
综合提升
从模型到产品：模型版本管理 · OTA更新 · 日志记录
综合提升从模型到产品
30
课程总结与未来展望
核心知识点回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐
课程总结未来展望