基于STM8的电容感应触控在电磁炉应用的深度学习优化

本章小结主要探讨了一种基于STM8微控制器的电容感应式触摸按键方案在电磁炉中的具体应用，该方案利用了卷积神经网络（CNN）的深度学习技术。首先，作者简化了LeNet-5网络模型，构建了名为Cony Net-1的轻量级模型，它在有限的训练样本条件下展现出良好的识别性能和稳定性。通过调整网络结构，如Cony Net-2减少了卷积层的过滤器数量，从而提升了训练速度，而增加过滤器的Conv Net-3则遇到收敛问题，识别性能较差。 Cony Net-1的实验结果表明，即使在样本量不足的情况下，它也能与LeNet-5达到相近的识别效果，这对于资源受限的嵌入式系统来说是个优势。同时，卷积神经网络的深度学习特性使得模型能够自动学习和理解输入数据的复杂模式，这在光学字符识别(OCR)和交通标志识别(TSR)任务中尤为重要。 作者进一步创新性地设计了多列卷积神经网络模型，结合了自适应增强(AdaBoost)思想，以提升交通标志识别的准确性和鲁棒性。实验验证了这种方法在实际应用中的有效性，特别是在手写数字识别和交通标志识别这两个领域，证明了卷积神经网络的强大功能和广泛应用潜力。 本章总结了卷积神经网络在电容感应式触摸按键以及光学字符和交通标志识别中的应用，展示了深度学习在提高设备智能化和自动化方面的关键作用。同时，它也强调了针对特定应用场景进行模型优化的重要性，以平衡性能和资源消耗。这项研究不仅推动了电磁炉控制系统的智能化，也为其他领域的嵌入式系统提供了有价值的技术参考。