Un nuovo pacchetto di funzioni IA e un modulo per fotocamera consentono agli sviluppatori di creare applicazioni di visione artificiale convenienti e potenti.
di Fonte ST
Il pacchetto di funzioni STM32Cube, FP-AI-VISION1, contiene diversi esempi di codice a dimostrazione di possibili applicazioni per la visione artificiale su di una rete neurale convoluzionale (CNN) e facilmente trasportabili su tutti gli MCU STM32. Il firmware propone diversi esempi di applicazioni ma consente agli sviluppatori di riqualificare le reti neurali con la propria scelta di set di dati, offrendo libertà e flessibilità per affrontare un’ampia varietà di casi d’uso.
Le nuove funzionalità includono il supporto per una fotocamera USB VC (modalità webcam), che consente una semplice acquisizione di immagini ed esempi di codice per la classificazione degli alimenti e il rilevamento della presenza umana. Il sistema può essere riattivato dalla modalità di risparmio energetico con una parola a scelta. Un articolo spiega come utilizzare lo strumento online Teachable Machine con STM32Cube.AI e il pacchetto di funzioni FP-AI-VISION1 per creare un’applicazione di classificazione delle immagini.
Le telecamere B-CAMS-OMV sono ottimizzate all’uso con FP-AI-VISION1 e sono accompagnate dall’hardware necessario a conoscere il prodotto e farne uso. Il bundle contiene il modulo telecamera a colori OV5640 MB1379 da 5 Mpixel di ST montato su una scheda adattatore compatibile con tutte le schede di rilevamento e valutazione STM32 con connettore ZIF.
La scheda adattatore può essere utilizzata anche con la fotocamera con otturatore globale in scala di grigi per auto ST VG5661. Inoltre, i connettori Waveshare e OpenMV consentono agli utenti di collegare varie telecamere a infrarossi e a spettro visibile di terze parti per indirizzare una più ampia gamma di applicazioni di visione artificiale. Un articolo spiega come integrare il codice generato utilizzando STM32Cube.AI.
Il pacchetto FP-AI-VISION1 include varie funzioni di elaborazione del frame-buffer, driver della fotocamera e software per l’acquisizione di immagini, la pre-elaborazione e l’inferenza della rete neurale. Sono disponibili diversi modelli di reti neurali, tra cui un modello basato su virgola mobile e un modello quantizzato generato da X-CUBE-AI, il generatore di codice C ottimizzato di ST per reti neurali artificiali. Il supporto per configurazioni di memoria flessibili consente la messa a punto del modello per l’applicazione prevista.
(lo)
