NanoEdge AI Studio：嵌入式STM32的人体姿态识别实战教程

本文主要介绍了如何利用NanoEdge AI Studio这一强大的人工智能静态库工具，结合嵌入式Arm Cortex处理器平台，如LAT1204，进行人体姿态识别应用的开发。NanoEdge AI库是由Cartesiam推出的，被ST收购后进一步加强了ST在AI领域的技术实力，简化了STM32平台上AI项目的实施过程。 NanoEdge AI Studio的核心特性包括： 1. **AI库搜索引擎**：允许用户无需深入复杂的AI算法细节，只需提供必要的数据，就能搜索并选择最适合特定应用场景的算法，极大地提高了开发效率。 2. **专为嵌入式开发者设计**：考虑到嵌入式系统的资源限制，它优化了对嵌入式环境的支持，使得开发者能够轻松地在有限的硬件资源上部署AI算法。 3. **数据科学和机器学习抽象化**：通过抽象化处理，降低了入门门槛，使得不懂或不熟悉复杂机器学习理论的开发者也能容易上手。 4. **快速部署和兼容性**：支持C语言编程，便于集成到现有的项目中，且能够在短时间内实现机器学习模型的部署。 5. **数据效率高**：相较于传统机器学习方法， NanoEdge AI Studio可以使用更少的数据进行训练，这对于资源受限的嵌入式设备尤其重要。 文章接下来详细讲解了如何通过SensorTile.box（如STEVAL-MKSBOX1V1）收集数据，包括硬件介绍、数据采集流程以及使用STM32CubeProgrammer进行程序下载的方法。通过这些步骤，读者可以了解到如何实际操作NanoEdge AI Studio来构建一个基于人体姿态识别的应用，如动作捕捉或姿势监控系统。 在整个过程中，用户需要对基本的AI概念有所了解，并确保数据质量和准确性，这对于最终的人体姿态识别效果至关重要。感兴趣的开发者可以参考提供的网址https://www.st.com/en/development-tools/nanoedgeaistudio.html获取更多关于NanoEdge AI Studio的信息和下载工具进行实践。