意法半导体推出支持STM32的计算机视觉快速开发工具 助力经济实惠的边缘AI应用开发

意法半导体推出新的AI固件功能包和摄像头模块硬件套件，让嵌入式开发人员开发出可在基于STM32 *微控制器(MCU)的边缘设备上运行的经济实惠且功能强大的计算机视觉应用。

STM32Cube功能包FP-AI-VISION1包含几个完整的计算机视觉应用代码示例，这些例程在STM32H747上运行卷积神经网络(CNN)，并且可以在STM32全系列产品上轻松移植。该固件提出了几个应用示例，开发人员可以用所选数据集重新训练神经网络，为解决各种用例问题提供更大的自由空间和灵活度。

新功能包括支持USB VC摄像头(网络摄像头模式)，简化图像采集任务，还包括食品分类和用户存在检测代码示例，其中用户存在检测示例可创建方便的视觉“ 唤醒语”，将系统从省电模式唤醒。在STM32 Wiki中有一篇如何将使用Teachable Machine在线工具配合STM32Cube.AI和FP-AI-VISION1功能包创建图像分类应用的文章。

B-CAMS-OMV摄像头套件与FP-AI-VISION1固件配合使用效果最好，并提供培训部署神经网络模型所需的硬件。摄像头套件包含一个内置意法半导体MB1379 500万像素OV5640彩色摄像头模块的转接卡。转接卡兼容所有的配有ZIF接口的STM32 Discovery探索板和评估板，还可以与意法半导体的VG5661车规灰度全局快门摄像头配合使用。此外，Waveshare接口和OpenMV接口让用户可以连接各种第三方红外和可见光摄像头，以解决更广泛的计算机视觉应用问题。在STM32 Wiki上有一篇如何将STM32Cube.AI生成的代码集成到OpenMV生态系统的文章。

FP-AI-VISION1包含各种帧缓冲处理功能、摄像头驱动程序，以及图像捕获软件、预处理软件和神经网络推断软件，还有几种神经网络模型可供使用，包括基于浮点的模型和X-CUBE-AI生成的量化模型，X-CUBE-AI是意法半导体优化的人工神经网络C代码生成器，因为支持灵活的内存配置，可以让开发者为预期的应用微调神经模型。