在经历完各种准备工作后，现在终于来到了正主。直接部署Tensorflow Lite Micro那一套玩意确实没啥问题，但是太麻烦，要添加一大堆文件，还得用它家训练生成模型，然后转换，麻烦的很，在ST平台，怎么能不提到用ST自家工具去部署模型，方便快捷，简单实用。
拿出之前准备的工程，选取ai开发需要支持的软件包cue-ai，在software packs点select components

9 e0 d8 S# w. F5 c$ l


在X-CUBE-AI行下core勾选，点OK完成

4 d7 \6 d5 P+ ]+ O- r
" l& F, g0 v  q$ t% h; j; I
" N% E4 y& z, y! D1 [( t回到引脚配置页面，最下方就是上面导入的CUBE-AI工具包



6 k1 R$ o: H/ t. U' c
点击+添加，这里要根据自己使用的模型，以及模型特点选择，如下图选择的是原始模型
( z9 ^& e+ A5 t/ \

这里选择的是量化后的模型（量化可以减少模型的要求，但是精度会下降），点击分析


分析中

1 S' W* w0 ]  x6 A% Q/ |
分析完成会显示是否可以部署到设备上，以及资源使用情况。


, g, U- w8 Y+ ?# G% l回到工程，有个小bug（使用的STM32CubeMX版本为6.6.1，X-CUBE-AI版本为7.2.0），下图的几个文件路径老是生成错

+ I4 U3 p. C) P5 w$ z" a


$ g* f2 h# @* f右键文件打开设置，修改一下路径就行
+ D) W- V( ?  s8 D
3 D; W+ S2 }& [8 j. t1 ^

头文件路径也有一样的问题


初始化模型

1. ai_handle ai_init(void)
   
2. {
   ; P2 x( j, M7 d  r
3.   network_handle = AI_HANDLE_NULL;
   
4. 
   5 O- l& ~5 a1 \' p9 u
5.   /* Creating the network */
   
6.   ai_network_create(&network_handle, AI_NETWORK_DATA_CONFIG);
   
7. 
   
8.   /* Initialize param structure for the activation and weight buffers */
   4 r) W5 `  d' k, S' g: _
9.   const ai_network_params params = AI_NETWORK_PARAMS_INIT(
   9 s  k1 |* e& r7 x! ?
10.     AI_NETWORK_DATA_WEIGHTS(ai_network_data_weights_get()),
    ) b: H4 r; G& o3 e0 i1 v" Z; s
11.     AI_NETWORK_DATA_ACTIVATIONS(activations)
    8 U& H2 {9 _% `9 U4 Q
12.   );
    
13. 
    
14.   /* Initializing the network */
    ' o$ Q/ }. Y6 c' Z, R0 A
15.   ai_network_init(network_handle, ¶ms);
    
16.   
    7 T; j+ B' E& j; v8 H, N3 g
17.   /*Retrieve network descriptor*/
    
18.   ai_network_get_info(network_handle, &desc_report);
    
19.   
    - G6 O8 j2 Q/ _; `
20.   /*Copy descriptor info*/
    
21.   ai_input[0]= desc_report.inputs[0];
    / z8 w2 `5 H1 Y+ S9 M
22.   ai_output[0]= desc_report.outputs[0];
    0 Z% e, L; b! P+ y' [. d
23.   
    
24.   return desc_report.inputs->data;
    
25. }

复制代码

: s# F& }, m( [$ @. ]5 r7 X运行模型

1. void ai_run(void* input, void* output)
   
2. {
   
3.   ai_i32 nbatch;
   : J$ e& q# L) T% v# [. u
4.   
   
5.   ai_input[0].data = AI_HANDLE_PTR(input);
   
6.   ai_output[0].data = AI_HANDLE_PTR(output);
   # ^* g* u$ [) d& C' B/ e: G3 R' A3 T
7.   
     M' U) L8 h; c% N
8.   nbatch = ai_network_run(network_handle, &ai_input[0], &ai_output[0]);
   
9.   
   ( ^; Z  i) K% l+ r
10.   if (nbatch != 1) {
    
11.         while(1);
    
12.   }
    6 n7 a5 f7 i+ R% ]. u
13. }

复制代码

' m) `4 n) w2 U5 e6 K$ S, r0 c图像接收处理，这个模型要求输入224*224的RGB888的图像，把数据转换一下。

1. void HAL_DCMI_FrameEventCallback(DCMI_HandleTypeDef *hdcmi)
   
2. {
   
3.     uint8_t person_flag;
   
4.     int i,j;
   
5.     for(i=0; i<224; i++)
   + B  Y6 Y0 a8 B9 j( b- k: h/ V
6.         {
   , Z! w( f: G! _* i+ Z
7.         for(j=0; j<224; j++)
   
8.         {
   
9.             uint16_t bg_color = ((uint16_t *)_OV2640->frame->buffer)[i*320 + j];
   
10.             network_input[3*i*224 + 3*j + 0] = ((bg_color>>11)&0xff)<<3;
    
11.             network_input[3*i*224 + 3*j + 1] = ((bg_color>>5)&0x3f)<<2;
    ; E( M0 h9 S* h* ~! R- R
12.             network_input[3*i*224 + 3*j + 2] = (bg_color&0x1f)<<2;
    7 q' k% d6 P" V( v/ ?3 }
13.         }
    
14.         }
    
15.     ai_run(network_input, network_output);
    
16. 
    
17.     LCD_Draw_Image(0, 0, 320, 240, (uint16_t *)_OV2640->frame->buffer);
    
18.     LCD_Draw_String(0, 0, 320, 240, 32, output_labels[network_max()]);
    
19.    
    
20.     OV2640_DMA_Config(_OV2640->frame->buffer, (_OV2640->frame->length)/4);
    7 `9 S( o. M+ a: f
21.    
    4 p- k; T& C+ z) n
22. }

复制代码

) \! L$ Q3 c/ p9 n$ U运行效果（一共能识别18种食物，这里选了几个看看）

空

可乐

/ N6 u3 Z, V( X
甜甜圈

2 M0 A: T; S7 y, b
汉堡包


薯条

% f2 y+ |3 W2 B, S( H7 g

小结：STM32Cube.AI工具真的太香了，这里仅仅演示了模型的部署，其实可以快速验证AI模型在目标板上的运行情况，只用串口连接，直接把输入发送到单片机，然后运行完后把结果返回来，全部都集成到了一起，快速验证模型运行情况。很是方便（本文未涉及，有需要的可以在X-CUBE-AI行下勾选时，application里面选择validation，回到配置界面后设置通信接口即可）
% l( G5 p' ~! S, l: CWio Lite AI视觉开发套件确实是开发AI的很好的选择之一，板子虽小五脏俱全，拿来做单片机视觉绰绰有余，但是不得不吐槽的一点是资料支持太差了，原理图，代码全都藏起来，前期调驱动花了很长的时间，后来管管给了一个例程后好转了一些（但是已经晚了。。。），Ai在单片机上应用已经有很多厂商都推出类似的解决方案了，ST这一个环境很优秀，就是如果相关的培训跟资料再多一点就好了。
6 l4 n0 Q8 a( \: T! P! p0 v

很好
8 [$ L* t" j1 [. x& E. I+ ~1 }

up有没有原理图资料~

求求了

萨法 发表于 2024-11-24 21:35
up有没有原理图资料~</p>
<p>求求了

[md]好久之前做的了，资料都忘了放哪里了。。。你可以在网上找找，或者找卖家要

奇迹 发表于 2024-11-25 10:35
好久之前做的了，资料都忘了放哪里了。。。你可以在网上找找，或者找卖家要
...

up 有更详细一点的建文件工程的教程吗？ 还有模型怎么弄上去， 求解

黄涛12345 发表于 2024-12-9 20:55
up 有更详细一点的建文件工程的教程吗？ 还有模型怎么弄上去， 求解
...

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