
NanoEdge AI Studio更新到新版本后怎么会出现这种问题啊,有没有大哥教一下
用电器识别项目中nanoedgeAI频域训练及相位影响
NanoEdge AI Studio的确保增强电网的稳定性数据导入问题
用NanoEdge Ai训练多分类后输出概率一直为一样的值,传不同数据永远都是一样的概率
在STM32N6570-DK上部署图像分类模型卡住了,求助。
NanoEdge AI异常检测中我在生成模型的时候选择了要加·入我训练的数据。可是为为什么我使用的时候,这个相似度一直为0.就是我不想要官方给的那个示例代码中的初始学习部分,直接使用我上传的那些正常异常的数据作为参考数据。那位大佬可以指点一下。谢谢!
stedgeai无法转换stm32mp2模型
对于个人用户NanoEdge AI Studio免费版是不是只支持STM32官方的开发板,不支持自己画的板,哪怕是使用STM32的主控?
v2.0.0版本STEdgeAI-Core是否支持stm32mp2 compoment?
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。