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TensorFlow Lite嵌入式AI：STM32+AI模型部署实战

共计 30 章节

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学习目标 · 课程结构 · 嵌入式AI应用前景与挑战

课程导入学习目标

嵌入式AI基础

边缘计算与嵌入式AI概念 · STM32在AI部署中的角色 · 典型应用场景

开发环境搭建

STM32CubeMX · STM32CubeIDE · TensorFlow环境安装与配置

开发环境搭建STM32CubeMX

TensorFlow Lite简介

TFLite架构 · 与TensorFlow的关系 · 在嵌入式设备上的优势与限制

模型转换与优化

将Keras模型转换为TFLite格… · 量化技术（动态 · 浮点

模型转换优化

STM32硬件资源分析

内存 · Flash · 时钟

STM32硬件资源分析

TFLite Micro框架

TFLite Micro架构 · 核心组件 · 与TFLite的差异

STM32上的TFLite Micro集成

使用CubeMX生成工程 · 添加TFLite Micro库 · 编译配置

模型部署流程

从训练到部署的完整流程（训练 · 转换 · 量化

模型部署流程从训练到部署的完…

基于STM32的MNIST手写数字识…

案例实战STM32

基于STM32的人体活动识别（HAR…

案例实战STM32

基于STM32的关键词唤醒（KWS）…

案例实战STM32

传感器数据采集与预处理

常见传感器（加速度计 · 麦克风）数据读取 · 滤波

传感器数据采集预处理

模型输入输出处理

数据归一化 · 张量格式转换 · 输出后处理（softmax

模型输入输出处理数据归一化

内存优化技巧

模型内存占用分析 · 减少峰值内存 · 使用arena分配器

内存优化技巧模型内存占用分析

推理时间优化 · 算子优化 · 使用CMSIS-NN加速

性能优化推理时间优化

低功耗设计

低功耗模式与AI推理结合 · 事件驱动推理 · 功耗测量与优化

低功耗设计AI

调试与验证

日志输出 · 模型输出验证 · 错误排查（内存溢出

常见问题与解决方案

模型转换失败 · 算子不支持 · 内存不足

常见问题解决方案

模型压缩进阶

剪枝 · 聚类 · 知识蒸馏与TFLite结合

模型压缩进阶剪枝

多模型部署

在STM32上部署多个模型 · 模型切换与资源管理

多模型部署STM32

实时性设计

实时推理调度 · 中断与RTOS集成 · 时间分析

实时性设计实时推理调度

边缘-云协同

STM32与云平台通信 · 模型更新机制（OTA）

边缘云协同

安全与可靠性

模型加密 · 防篡改 · 异常处理与看门狗

安全可靠性

智能家居语音控制（关键词唤醒+命令识…

综合项目智能家居语音控制

工业设备振动故障诊断（传感器+CNN…

综合项目CNN

可穿戴健康监测（心率/步数）模型部署…

综合项目可穿戴健康监测

性能评估与基准测试

使用STM32评估板进行推理时间 · 功耗 · 精度测试

性能评估基准测试

未来趋势与扩展

TFLite Micro新特性 · 其他嵌入式AI框架对比 · NPU与加速器

未来趋势扩展

课程总结与进阶路径

知识回顾 · 常见误区 · 推荐学习资源与项目实践建议

课程总结进阶路径