项目简介
本项目展示了如何使用ModusToolbox™ Machine Learning (MTBML)流程来部署由Imagimob生成的机器学习模型。项目包含人类活动检测和婴儿哭泣检测两个模型,可实现特定运动检测以及婴儿是否哭泣的判断。
项目的主要特性和功能
- 多模型支持:包含人类活动检测和婴儿哭泣检测两个模型,能基于不同数据来源进行相应的检测。
- 灵活替换:可直接将基于IMU或PDM/PCM数据的新模型替换到项目中使用。
- 模型生成工具集成:借助ModusToolbox™ Machine Learning Configurator为Imagimob模型生成源文件。
- 多环境适配:支持多种工具链和开发套件,如GNU Arm® Embedded Compiler、Arm® Compiler,以及PSoC™ 62S2 Wi-Fi Bluetooth® Pioneer Kit等。
安装使用步骤
环境准备
- 安装ModusToolbox™ v3.1或更高版本。
- 安装ModusToolbox™ Machine Learning Pack v2.0或更高版本。
- 准备开发套件,如PSoC™ 62S2 Wi-Fi Bluetooth® Pioneer Kit ,并连接相应的扩展板,如IoT Sense Expansion Kit。
- 安装终端模拟器,如Tera Term。
项目创建
使用Project Creator GUI
- 打开Project Creator GUI工具,可从仪表盘或Eclipse IDE中启动。
- 在“Choose Board Support Package (BSP)”页面,选择项目支持的开发套件。
- 在“Select Application”页面,选择项目根路径和目标IDE,勾选本项目,可按需修改应用名称和BSP名称,点击“Create”完成创建。
使用Project Creator CLI
在终端执行project-creator-cli
命令,示例如下:
project-creator-cli --board-id CY8CKIT-062S2-43012 --app-id mtb-example-ml-imagimob-mtbml-deploy --user-app-name ImagimobMTBMLDeploy --target-dir "C:/mtb_projects"
项目打开
根据个人喜好选择开发环境打开项目:
- Eclipse IDE:若从Eclipse IDE中打开Project Creator工具,项目会自动在Eclipse中打开。
- Visual Studio (VS) Code:手动启动VS Code,打开项目目录下的{project-name}.code-workspace
文件。
- Keil µVision:双击项目目录下生成的{project-name}.cprj
文件启动。
- 命令行:打开终端,导航到项目目录,在Windows系统使用modus-shell
,Linux和macOS系统使用任意终端,可运行make
命令。
操作步骤
- 使用USB线通过KitProg3 USB连接器将开发板连接到PC。若使用CY8CKIT-062S2-43012,需根据使用的扩展板更新
Makefile
中的SHIELD_DATA_COLLECTION
变量。 - 打开终端程序,选择KitProg3 COM端口,设置串口参数为8N1和115200波特率。
- 选择以下方式之一对开发板进行编程:
- Eclipse IDE:在Project Explorer中选择应用项目,在“Quick Panel”中点击“
Program (KitProg3_MiniProg4)”。 - 其他IDE:按照相应IDE的说明操作。
- CLI:在终端执行
make program
命令,可通过TOOLCHAIN
参数指定工具链,如make program TOOLCHAIN=GCC_ARM
。
- Eclipse IDE:在Project Explorer中选择应用项目,在“Quick Panel”中点击“
- 编程完成后,应用程序自动启动,在UART终端确认显示“Machine Learning: Imagimob MTBML Deploy”。
- 若使用人类活动检测模型,手持开发板进行不同活动,观察模型检测结果。
- 若使用婴儿哭泣检测模型,打开Machine Learning Configurator,将“Pretrained model”设置为“Edge/PDM/baby_cry.h5”并选择“Generate Source”;打开
source/config.h
,设置INFERENCE_MODE_SELECT = PDM_INFERENCE
;重新编程设备,发出婴儿哭泣声音,观察模型检测结果。
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