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TinyML异常告警闭环从检测到本地执行教程

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
TinyML基础
微控制器上的机器学习原理 · 资源约束 · 典型硬件平台（如Arduino Na…
TinyML微控制器上的机器…
03
异常检测概述
异常检测的定义 · 类型（点异常 · 上下文异常
异常检测概述异常检测的定义
04
数据采集与预处理
传感器数据采集 · 采样率选择 · 数据清洗
数据采集预处理
05
经典异常检测算法
统计方法（均值方差 · Z-score） · 距离方法（KNN）
经典异常检测算法统计方法
06
机器学习模型选择
适合TinyML的轻量级模型（决策树 · 随机森林 · 小型神经网络
机器学习模型选择TinyML
07
模型训练与优化
在PC端训练模型 · 模型量化（int8） · 剪枝
模型训练优化
08
模型转换与部署
使用TensorFlow Lite… · Edge Impulse等工具将模型…
模型转换部署
09
本地推理实现
在微控制器上加载模型 · 执行推理 · 处理输入输出
本地推理实现微控制器上加载模…
10
告警触发机制
设定阈值 · 动态阈值 · 告警级别划分
告警触发机制设定阈值
11
本地执行动作
告警后的本地响应 · 如LED指示 · 蜂鸣器
本地执行动作告警后的本地响应
12
闭环架构设计
从检测到告警到本地执行的完整流程 · 事件驱动与状态机设计
闭环架构设计从检测到告警到本…
13
案例实战
基于加速度计的电机振动异常检测与本地…
案例实战基于加速度计的电…
14
案例实战
基于温度/湿度传感器的环境异常检测与…
案例实战基于温度
15
案例实战
基于麦克风的异常声音检测（如玻璃破碎…
案例实战基于麦克风的异常…
16
案例实战
基于心率的健康异常检测与本地提醒（可…
案例实战基于心率的健康异…
17
通信与远程告警
在本地执行基础上 · 通过BLE/WiFi将告警信息发送到… · 实现混合闭环
通信远程告警
18
功耗与性能优化
低功耗设计 · 睡眠模式 · 推理频率调整
功耗性能优化
19
模型持续更新
在设备端进行增量学习或远程更新模型 · 适应环境变化
模型持续更新设备端进行增量学…
20
异常检测评估指标
准确率 · 召回率 · F1-score
异常检测评估指标准确率
21
常见问题与调试
模型过拟合 · 数据不平衡 · 传感器噪声
常见问题调试
22
安全与隐私
本地处理数据的好处 · 加密通信 · 防止模型窃取与恶意攻击
安全隐私
23
边缘计算与TinyML协同
边缘设备上的异常检测与云端分析的分工 · 边缘计算框架介绍
TinyML边缘计算
24
工具链与开发环境
Arduino IDE · PlatformIO · Edge Impulse
工具链开发环境
25
实战项目流程管理
从需求分析 · 数据收集 · 模型开发
实战项目流程管理从需求分析
26
高级主题
异常检测中的迁移学习 · 联邦学习在TinyML中的初步应用
高级主题异常检测
27
综合实战
构建一个多传感器异常告警闭环系统 · 整合多个检测模型与本地执行动作
综合实战构建一个多传感器…
28
性能基准测试
如何对TinyML模型进行延迟 · 内存 · 精度基准测试
性能基准测试TinyML
29
未来趋势与扩展
TinyML在工业预测性维护 · 智能家居 · 医疗健康等领域的发展方向
未来趋势扩展
30
课程总结与项目答辩
回顾核心知识点 · 展示综合项目 · 讨论改进方向与学习资源
课程总结项目答辩