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一、背景與意義

1.1 背景

隨著ai的大力發(fā)展，推動(dòng)了智能化向終端的延伸。MCU這類設(shè)備雖然資源受限，但是近年來AI模型的輕量化技術(shù)（如模型壓縮、硬件加速、框架優(yōu)化）快速發(fā)展，為單片機(jī)部署AI提供了可行性。

1.2 意義

傳統(tǒng)AI應(yīng)用依賴“數(shù)據(jù)上傳云端→模型推理→結(jié)果回傳”的模式，但這種模式存在​​網(wǎng)絡(luò)延遲​​和​​可靠性風(fēng)險(xiǎn)，

單片機(jī)部署AI模型后，數(shù)據(jù)無需外傳即可本地完成推理，​​將響應(yīng)時(shí)間從“百毫秒級(jí)”壓縮到“微秒級(jí)”​​，同時(shí)避免網(wǎng)絡(luò)依賴，

單片機(jī)的典型應(yīng)用場(chǎng)景（如物聯(lián)網(wǎng)終端、可穿戴設(shè)備、智能家居傳感器）往往對(duì)​​功耗、體積、成本​​極度敏感，

若依賴云端處理，設(shè)備需持續(xù)上傳數(shù)據(jù)（消耗流量）并保持網(wǎng)絡(luò)連接（增加射頻模塊功耗），導(dǎo)致續(xù)航大幅縮短。

通過部署​​輕量化AI模型​​（如經(jīng)過剪枝、量化、知識(shí)蒸餾優(yōu)化的模型），單片機(jī)可在極低算力下完成AI任務(wù)。

隨著數(shù)據(jù)安全法規(guī)的完善，​​敏感數(shù)據(jù)的本地化處理​​成為剛需。

二、stm32部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.1 方案

在STM32單片機(jī)上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，一般有兩種方案1.移植支持MCU的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架， 2.采用STM32Cube.AI工具。

方案1：需要自己尋找合適的框架，并完成移植，通用性更好。

方案2：僅支持stm32系列單片機(jī)，甚至部分系列不支持，但該工具可以結(jié)合STM32CubeMX環(huán)境使用，比較方便。

2.2 NNoM庫

2.2.1 簡(jiǎn)介

NNoM是一個(gè)專門為了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 MCU 上運(yùn)行的框架。 NNoM 是一個(gè)定點(diǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫， 現(xiàn)在支持 8-bit定點(diǎn)格式。當(dāng)前 NNoM 支持?jǐn)?shù)十種操作，卷積，池化，激活，矩陣計(jì)算等等。此外還提供多種在線評(píng)估方法，包括時(shí)間統(tǒng)計(jì)，內(nèi)存統(tǒng)計(jì)，Top-K 準(zhǔn)確度，Confusion Matrix 等等。

它擁有以下優(yōu)點(diǎn)：

 快速開發(fā)： 電腦上訓(xùn)練的 Keras 模型直接轉(zhuǎn)換成 C 文件。

 默認(rèn)純C后端： 移植和使用暢通無阻，支持32/64bit，MCU/PC。

 支持復(fù)雜結(jié)構(gòu)： 支持多種復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)。

 完善的文檔： 擁有 API 文檔，入門指南，優(yōu)化指南。

 入門簡(jiǎn)單： 多個(gè)從簡(jiǎn)單到復(fù)雜的例子，完全開源。

MCU 上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能做什么？

 語音關(guān)鍵詞識(shí)別 （KeyWord Spotting）

 使用運(yùn)動(dòng)傳感器識(shí)別活動(dòng)狀態(tài) （Human Activity Recognition）

 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng) （替代PID等傳統(tǒng)控制方法）

 圖像處理 （帶專用加速器的 MCU）

 ...

目錄結(jié)構(gòu)

2.2.2 移植NNoM庫

步驟1：新建stm32 keil工程

步驟2：下載源碼https://gitcode.com/gh_mirrors/nn/nnom，將inc、port、src拷貝到stm32 keil工程中。

步驟3：需要將目錄中的所有.c添加到工程，并添加頭文件路徑。

步驟4：由于NNoM庫需要消耗大量空間，建議修改編譯選項(xiàng)，例如-o1

步驟5：后期將訓(xùn)練好的模型文件（weights.h文件）添加到keil工程，編寫對(duì)應(yīng)的代碼便可以進(jìn)行推理。

‌2.3.1 簡(jiǎn)介

STM32Cube.AI‌是一款適用于STM32微控制器的AI模型優(yōu)化工具，主要用于在STM32微控制器上優(yōu)化并部署由主流AI框架訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。目前cube.AI支持各種深度學(xué)習(xí)框架的訓(xùn)練模型，如Keras和TensorFlow™ Lite，并支持可導(dǎo)出為ONNX標(biāo)準(zhǔn)格式的所有框架，如PyTorch™、Microsoft® Cognitive Toolkit、MATLAB®等，然后通過 cube.MX可視化配置界面導(dǎo)入這些深度學(xué)習(xí)框架導(dǎo)出的訓(xùn)練模型來配置及生成c模型，進(jìn)而部署在STM32芯片上。

2.3.2  基于STM32Cube.AI部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

步驟1：通過cubeMx創(chuàng)建工程，注意部分系列無法使用cube.ai，可以過濾器篩選

選擇對(duì)應(yīng)的芯片

步驟2：先進(jìn)行基礎(chǔ)配置，RCC、SYS、UART、時(shí)鐘

步驟3：CUBE-AI配置，這里有三種選擇：System Performance（系統(tǒng)性能）、Validation（模型驗(yàn)證）、Application Template（應(yīng)用模板）

 System Performance​

用于評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在目標(biāo)STM32 MCU上的​​運(yùn)行效率​​，包括推理時(shí)間、內(nèi)存占用（RAM/Flash）、CPU利用率等關(guān)鍵指標(biāo)，幫助判斷模型是否適配當(dāng)前硬件資源。

 Validation

完整的應(yīng)用程序，在桌面PC和MCU環(huán)境中，通過隨機(jī)或用戶測(cè)試數(shù)據(jù)，遞增地驗(yàn)證，與X-CBUE-AI驗(yàn)證工具一起使用。

 ​​Application Template

允許構(gòu)建應(yīng)用程序的空模版項(xiàng)目，包括多網(wǎng)絡(luò)支持。

步驟4：添加模型文件，將訓(xùn)練得到model.h5添加進(jìn)去，點(diǎn)擊分析

步驟5：配置target參數(shù)

步驟6：查看目標(biāo)板驗(yàn)證結(jié)果

步驟7：驗(yàn)證成功后，便可以編程來使用。