STM32F401C-DISCO上的轻量级CNN人体活动识别实现

资源摘要信息:"本资源主要介绍了如何在STM32F401C-DISCO开发板上部署一个轻量级的卷积神经网络（CNN）模型，用于实现人体活动识别（HAR）。该项目特别适合初学者和进阶学习者，可用于毕业设计、课程设计、大作业、工程实训或作为项目的起始点。 开发过程包括以下几个关键点： 1. **开发板介绍**：STM32F401C-DISCO是一款基于STM32F401微控制器的开发板，它具有多种接口和外设，是学习嵌入式系统和物联网应用的理想平台。 2. **卷积神经网络（CNN）基础**：CNN是一种深度学习算法，广泛应用于图像识别、视频分析以及包括人体活动识别在内的各种分类任务中。轻量级CNN模型专为资源受限的硬件设计，能够高效地执行计算任务。 3. **人体活动识别（HAR）应用**：人体活动识别是通过分析从人体上获得的传感器数据来识别个体当前的活动状态。在这个项目中，它用于区分步行、慢跑、上楼、下楼、站姿、坐姿等动作。 4. **数据采集与处理**：系统通过板载的LSM303加速度计连续读取用户的三轴加速度值。这些数据以20Hz的速率采样，每秒钟产生90组数据点。为了输入到CNN模型中，原始加速度数据需要被适当地预处理和格式化。 5. **模型部署与推理**：轻量级的CNN模型被部署在STM32F401C-DISCO开发板上，它通过处理加速度计数据来推理用户当前的活动状态。模型输出是一个包含6种状态可能性的百分比向量。 6. **结果输出**：根据CNN模型的推理结果，系统将预测并显示可能性最大的活动状态标签。 7. **编程与开发**：资源名称中提及的'HAR-ON-STM32F401C-code'可能指的是项目的源代码或者开发相关的代码包，这对于理解整个开发过程以及在类似平台上进行应用开发非常重要。 8. **适用人群与目的**：此项目不仅适合于希望在多个技术领域进行学习的初学者和进阶学习者，而且对于需要在嵌入式平台上部署机器学习模型的研究人员和工程师来说，也是有价值的。 9. **学习目标**：通过这个项目，学习者能够获得关于如何在资源受限的设备上部署深度学习模型的实践经验，这对于理解嵌入式AI和物联网应用的实际应用场景至关重要。 10. **技能提升**：项目参与者将提升其在硬件平台操作、传感器数据处理、深度学习模型训练与优化、以及嵌入式编程方面的技能。这些技能对于未来在人工智能、机器人技术、智能监控、健康监测等领域的研究和开发工作都至关重要。 综上所述，本资源提供了一个综合性的项目，旨在帮助学习者掌握如何将先进的机器学习技术与传统的嵌入式系统开发相结合，实现一个实用的人体活动识别系统。"