意法半導體推出支持STM32的計算機視覺快速開發工具 助力經濟實惠的邊緣AI應用開發

意法半導體推出新的AI固件功能包和攝像頭模塊硬件套件，讓嵌入式開發人員開發出可在基于STM32 *微控制器(MCU)的邊緣設備上運行的經濟實惠且功能強大的計算機視覺應用。

STM32Cube功能包FP-AI-VISION1包含幾個完整的計算機視覺應用代碼示例，這些例程在STM32H747上運行卷積神經網絡(CNN)，并且可以在STM32全系列產品上輕松移植。該固件提出了幾個應用示例，開發人員可以用所選數據集重新訓練神經網絡，為解決各種用例問題提供更大的自由空間和靈活度。

新功能包括支持USB VC攝像頭(網絡攝像頭模式)，簡化圖像采集任務，還包括食品分類和用戶存在檢測代碼示例，其中用戶存在檢測示例可創建方便的視覺“ 喚醒語”，將系統從省電模式喚醒。在STM32 Wiki中有一篇如何將使用Teachable Machine在線工具配合STM32Cube.AI和FP-AI-VISION1功能包創建圖像分類應用的文章。

B-CAMS-OMV攝像頭套件與FP-AI-VISION1固件配合使用效果最好，并提供培訓部署神經網絡模型所需的硬件。攝像頭套件包含一個內置意法半導體MB1379 500萬像素OV5640彩色攝像頭模塊的轉接卡。轉接卡兼容所有的配有ZIF接口的STM32 Discovery探索板和評估板，還可以與意法半導體的VG5661車規灰度全局快門攝像頭配合使用。此外，Waveshare接口和OpenMV接口讓用戶可以連接各種第三方紅外和可見光攝像頭，以解決更廣泛的計算機視覺應用問題。在STM32 Wiki上有一篇如何將STM32Cube.AI生成的代碼集成到OpenMV生態系統的文章。

FP-AI-VISION1包含各種幀緩沖處理功能、攝像頭驅動程序，以及圖像捕獲軟件、預處理軟件和神經網絡推斷軟件，還有幾種神經網絡模型可供使用，包括基于浮點的模型和X-CUBE-AI生成的量化模型，X-CUBE-AI是意法半導體優化的人工神經網絡C代碼生成器，因為支持靈活的內存配置，可以讓開發者為預期的應用微調神經模型。