
训练好的ai模型导入cubemx不成功咋办,试了好几个模型压缩了也不行,ram占用过大,有无解决方案?
关于Nano EdgeAI Studio的数据集格式问题
怎么在不用中断的情况下,测量霍尔编码器的数据
两个TIM调用HAL_TIM_PeriodElapsedCallback发生冲突
v2.0.0版本STEdgeAI-Core是否支持stm32mp2 compoment?
NanoEdge AI数据集该如何构建?
yolov5 转onnx 在cubeAI进行部署的时候 部署失败 我想一下大佬们这是什么原因
Using torch.matmul in pytorch prompts a mismatch of multiplication inputs
cubeai安装完成后想使用出现问题
基于stm32h743IIK,在cubeai上部署keras模型,模型输出结果都是同一组概率数组,一点也搞不明白,看社区也有相同的问题,但没有解决方案
关于Nano EdgeAI Studio传感器数据收集格式的问题
上述两类的Time Series和Cross sectional应该如何做选择?
使用场景
基于regression类型做气体流量推理,即根据管道的温度压力等多路传感器参数推理出当前的流量,由于气体的流量受温度的影响较大,且温度是个缓慢变化因素,整理了下述两种数据格式:
格式一为Time series
如下,包含x列,y行,相对数据量会少一些:
Qc1, Tn1, Qn1, Pn1, P1_1, P2_1, △Pm1,Tn2, Qn2, Pn2, P1_2, P2_2, △Pm2........Tnx, Qnx, Pnx, P1_x, P2_x, △Pmx
Qc2, Tn1 Qn1, Pn1, P1_1, P2_1, △Pm1,Tn2, Qn2, Pn2, P1_2, P2_2, △Pm2........Tnx, Qnx, Pnx, P1_x, P2_x, △Pmx
上述的csv数据格式中,Qc1、Qc2、Qcy对应主路管道不同流量段的多个流量标定点,如10m³/h、100m³/h ...... 500m³/h。由于温度Tn为一个缓慢变化量,预想的采集频率为1次/min,采集周期为一天则对应的列x = 1 60 24 = 1440,但会存在Qc在采集过程中也会有波动,对精度产生影响。
格式二采用Cross sectional
每次只标定一条数据包含8列,增加utc时间项,同时提高采集频率,如次/5s,如下所示:
Qc1, yy-mm-dd hh:mm:ss、Tn1, Qn1, Pn1, P1_1, P2_1, △Pm1
Qc2, yy-mm-dd hh:mm:ss、Tn2, Qn2, Pn2, P1_2, P2_2, △Pm2
.......
......
Qcy, yy-mm-dd hh:mm:ss、Tny, Qny, Pny, P1_y, P2_y, △Pmy
上述的csv格式由于采集频率的提高,Qc的标定流量会比较准确,但同时需要考虑Tn的温度因素,采集周期为一天对应的数据行数为:y = 12 60 24 = 17280。这是其中一个标定点,可能还会涉及到更多其他的点标定。数据量会大很多。
上述是我对数据集采集格式的一些理解,不知道是否正确?有没有老师可以指导一下。
详见下面的答复。