意法半导体推出支持STM32的计算机视觉快速开发工具，以促进负担得起的边缘AI应用程序的开发

2021年3月4日，中国，意法半导体推出了新的AI固件功能包和相机模块硬件套件，使嵌入式开发人员能够开发基于STM32 *微控制器（MCU）的边缘设备，经济实用且功能强大的计算机视觉应用。

STM32Cube功能包FP-AI-VISION1包含几个完整的计算机视觉应用程序代码示例，这些示例代码在STM32H747上运行卷积神经网络（CNN），并且可以轻松移植到所有STM32产品上。

固件提出了几个应用示例。

开发人员可以使用选定的数据集重新训练神经网络，从而为解决各种用例问题提供了更大的自由度和灵活性。

新功能包括支持USB VC摄像头（网络摄像头模式）以简化图像采集任务，以及食品分类和用户状态检测代码示例，其中，用户状态检测示例可以创建便捷的可视“唤醒语言”。

将系统从省电模式唤醒。

在STM32 Wiki中，有一篇文章介绍了如何将Teachable Machine在线工具与STM32Cube.AI和FP-AI-VISION1功能包一起使用，以创建图像分类应用程序。

B-CAMS-OMV摄像头套件与FP-AI-VISION1固件配合使用效果最佳，并提供了训练和部署神经网络模型所需的硬件。

该相机套件包括一个带有内置STMicroelectronics MB1379 5百万像素OV5640彩色相机模块的适配器卡。

该适配器卡与所有具有ZIF接口的STM32 Discovery板和评估板兼容，也可以与STMicroelectronics一起使用。

VG5661汽车压力表全局快门相机。

此外，Waveshare接口和OpenMV接口允许用户连接各种第三方红外和可见光摄像机，以解决更广泛的计算机视觉应用。

STM32 Wiki上有一篇文章，介绍如何将STM32Cube.AI生成的代码集成到OpenMV生态系统中。

FP-AI-VISION1包含各种帧缓冲区处理功能，相机驱动程序，图像捕获软件，预处理软件和神经网络推理软件。

也有几种神经网络模型可用，包括基于浮点的模型和由CUBE-AI生成的X -A定量模型。

X-CUBE-AI是由意法半导体（STMicroelectronics）优化的人工神经网络C代码生成器。

它支持灵活的内存配置，并允许开发人员针对预期的应用微调神经模型。