探索CY8CKIT - 062S2 - AI PSoC™ 6人工智能评估套件

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探索CY8CKIT - 062S2 - AI PSoC™ 6人工智能评估套件

在电子工程师的日常工作中,一款优秀的评估套件往往能极大地提高开发效率,加速产品推向市场的进程。今天,我们就来深入探讨英飞凌的CY8CKIT - 062S2 - AI PSoC™ 6人工智能评估套件。

文件下载:Infineon Technologies CY8CKIT-062S2-AI PSOC™ 6 AI评估套件.pdf

套件概述

CY8CKIT - 062S2 - AI PSoC™ 6人工智能评估套件是快速构建引人注目的机器学习产品的理想伙伴。它体积小巧,仅相当于一块饼干大小,专注于边缘AI,能让客户评估英飞凌的机器学习平台Imagimob Studio,还可随时部署机器学习模型及其他软件产品。

数据采集与连接能力

数据采集

该套件的数据采集功能十分强大,通过PSoC6 MCU以及多种传感器实现。这些传感器包括雷达(GT60TR13C)、高性能数字MEMS麦克风(IM72D128)、气压传感器(DPS368)和惯性测量单元(IMU)传感器(博世BMI - 270、BMM - 350)。不同类型的传感器可以采集丰富多样的数据,为机器学习模型的训练提供充足的数据支持。大家在实际应用中,是否思考过如何根据具体需求选择合适的传感器组合呢?

连接能力

在连接方面,套件采用了WiFi/BT BLE Combo(村田LBEE5KL1YN),实现了无线连接功能。这使得套件能够与云端进行数据交互,将边缘设备的智能信息同步到云端,让边缘设备始终保持信息更新。

端到端机器学习之旅

无论你是已经拥有一个机器学习模型并想将其部署到目标硬件上,还是想要创建一个新的模型,都可以在Imagimob Studio的任何阶段介入。这为不同水平和需求的开发者提供了极大的便利,大家有没有尝试过在这个平台上进行模型的开发和部署呢?

代码示例亮点

数据采集

Imagimob Data Collection with Mu and Microphones功能允许用户收集自己的数据,并将其输入到Imagimob Studio中,用于创建自定义模型。这为个性化的机器学习应用开发提供了可能。

模型部署

Imagimob Optimized Model Deployment可以将新创建的模型进行优化和量化,以适应PSoC™ 6平台。这样可以提高模型在硬件上的运行效率。

雷达存在检测

该功能能够检测套件范围内是否有人存在,在安防、智能家居等领域具有广泛的应用前景。

无线连接与云端交互

无线连接实现了与云端的连接和数据报告功能,让边缘设备与云端之间的数据同步更加便捷。

关键特性与优势

关键特性

  • 易用性与端到端机器学习设计:套件专为易用性和端到端机器学习而设计,采用小尺寸(35x45mm)、无线、低成本的设计方案。
  • 多传感器输入:结合PSoC、QSPI Flash,支持多传感器输入,包括雷达、麦克风、压力和6轴运动传感器。
  • 生产就绪的ML模型:提供Imagimob Ready Models,如警报声、咳嗽声、婴儿哭声、打鼾声等模型,节省开发时间。
  • 完整的ML到嵌入式软件之旅:与ModusToolbox™和Imagimob Studio兼容,为开发者提供了完整的开发环境。

关键优势

  • 低成本评估板:具有高效的外形尺寸,便于快速原型开发。
  • 快速原型开发:能够轻松创建传感器融合、机器学习、声学、时间序列和雷达模型。
  • 快速上市:以最小的开发成本实现快速推向市场,可直接用于PSoC™ 6和AURIX。
  • 端到端解决方案:能够快速收集数据、创建、训练、评估和部署机器学习模型。
  • 无缝集成:与ModusToolbox和Imagimob Studio无缝集成,并提供应用代码示例。

功能框图与软件架构

套件的功能框图和软件架构展示了其各个模块之间的关系,包括应用示例(如Wi - Fi、HTTP客户端/服务器、雷达存在检测、Imagimob数据采集和部署)、外设驱动和制造工具等。这有助于开发者更好地理解套件的工作原理和开发流程。

重要链接与注意事项

重要链接

开发者可以通过相关链接了解更多关于套件的信息,下载Imagimob Studio开发工具,评估现成的机器学习模型。

注意事项

该文档仅用于信息参考,不构成对产品功能、条件和质量的保证。产品的技术规格请参考相关产品数据表。英飞凌保留随时更改文档和信息的权利。同时,由于技术要求,产品可能包含危险物质,且产品未经书面批准不得用于危及生命的应用。

CY8CKIT - 062S2 - AI PSoC™ 6人工智能评估套件为电子工程师提供了一个强大而便捷的开发平台,在边缘AI和机器学习领域具有广阔的应用前景。大家在使用过程中,有没有发现一些独特的应用场景或者遇到什么问题呢?欢迎在评论区分享交流。

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