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STMicroelectronics

Main Title

人の行動認識

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人の行動認識(HAR)は、センサ・データに基づいて人の特定の行動または動作を識別する時系列分類タスクです。 行動の認識は、歩行、起立、着座などの屋内で行う活動のほか、自転車の運転やサイクリングなどの屋外活動も可能です。


STM32AIソリューションデモ

人の行動認識デモは、Bluetooth Low Energyを介して接続するスマートフォン・アプリが付属する小型ボード「Sensor Tile」で動作します。
 

Mixed Media

アプローチ

– 3軸加速度センサ・データを利用
– 5クラス:静止、歩行、ランニング、サイクリング、自動車運転
– 前処理 / 後処理:重力フィルタリング、基準回転、時間フィルタ

メイン・モデルはST独自の畳込みニューラル・ネットワーク・モデルですが、ファンクション・パックFP-AI-SENSING1およびFP-AI-MONITOR1では別のCNNモデルやSVCモデルなどのモデルもいくつか提案されています。

センサ
画像:3軸加速度センサ(リファレンス・デバイス:LSM6DSM)

データ
データフォーマット:
3軸加速度センサ(26Hzでデータ取得)
5種類の行動 / 1行動当たり185分
さまざまな部位にセンサを配置(リュックサック、手首、手持ちなど)

結果
モデル:ST独自の畳込みニューラル・ネットワーク
メモリ・フットプリント:
使用Flashメモリ:12KB(重みデータ)
使用RAM:1.8KB(アクティベーション・バッファ)

性能(超低消費電力マイコンSTM32L476 @ 80MHz使用時)

ユース・ケース:1分類/秒
前処理 / 後処理:0.02MHz
NN処理:0.35MHz
動作電圧:1.8V
– システム:~580uA(最適化Bluetooth® LEを使用)
– STM32:~510uA

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デモ動画


FP-AI-SENSING1

STM32Cube、オーディオおよびモーション・センシングをベースとする人工知能(AI)アプリケーション搭載の超低消費電力IoTノード向けFP(ファンクション・パック)

人の行動認識

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FP-AI-SENSING1は、IoTノードをBLE経由でスマートフォンに接続し、STBLESensorアプリなどの適切なAndroid™またはiOS™アプリケーションを使用してデバイスを構成できるサンプルを備えたSTM32Cubeファンクション・パックです。

このパッケージは、ニューラルネットワーク(NN)によって生成された出力に基づいて、人間の活動認識やオーディオシーンの分類などの高度なアプリケーションを可能にします。NNは、浮動小数点演算と固定小数点演算の両方をサポートするマルチネットワーク・ライブラリによって実装されており、STM32CubeMXツールのX-CUBE-AI拡張ツールによって生成されます。

このパッケージで提供されるNNは、X-CUBE-AIの出力とSTのコネクティビティおよびセンシング・コンポーネントを組み合わせることで実現できることの一例にすぎません。

パッケージには、SDカードへのデータロギングと注釈のためのAIユーティリティが付属しています。センサからのデータを記録し、記録するクラスまたはイベントを定義できます。記録された注釈付きデータを使用して、PC/GPU/クラウド上で独自のニューラルネットワークをトレーニングし、モデルを取得し、STM32CubeMXツール用のX-CUBE-AI拡張機能を使用して変換し、STM32プラットフォーム上で実行することができます。

このパッケージは、STM32とSTデバイスの推奨組み合わせとともに、超低消費電力が重要な要件となるウェアラブルAIアプリケーション、産業用予知保全アプリケーション、スマート・シングス、およびビル・アプリケーション全般の開発に使用できます。

このソフトウェアはSTM32マイコン上で動作し、STM32 Nucleo開発ボードと拡張ボード、STEVAL-STLKT01V1およびSTEVAL-MKSBOX1V1評価ボード、およびB-L475E-IOT01A STM32L4 Discovery kit IoTノードに必要なすべてのドライバが含まれています。

特徴

  • BLEコネクティビティ、デジタルマイク、環境センサ、モーションセンサーを備えたIoTノードを開発し、センサとオーディオデータのリアルタイム監視を実行するための完全なファームウェア
  • STM32CubeMXの拡張機能「X-CUBE-AI」により生成されたミドルウェア・ライブラリで、リアルタイムの人間行動認識(HAR)および音響シーン分類(ASC)アプリケーション向けのニューラルネットワークの実装例を収録
  • マルチネットワークのサポート:複数のニューラルネットワークの同時実行
  • SDカードまたはQSPIフラッシュメモリへのデータロギングと注釈のためのAIユーティリティ
  • RTOSの使用に基づく超低消費電力の実装
  • Android/iOS用STBLESensorアプリケーションと互換性があり、センサーデータの読み取り、オーディオおよびモーションアルゴリズム機能のデモ、および無線(完全および部分的なFOTA)によるファームウェアアップデートを実行できます
  • STEVAL-STLKT01V1およびSTEVAL-MKSBOX1V1評価ボード、B-L475E-IOT01A、およびNUCLEO-L476RGボードに接続されたX-NUCLEO-CCA02M1、X-NUCLEO-IKS01A2、X-NUCLEO-IDB05A1用のサンプル実装を提供
  • STM32Cubeにより、異なるマイコン・ファミリ間での容易な移植性
  • 無料でユーザーフレンドリーなライセンス条項

 

 

 


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