【應(yīng)用示例】基于xG24 SoC的嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)手勢識(shí)別演示

Silicon Labs（芯科科技）在線技術(shù)社區(qū)提供的「每月示例」專輯帶來新的嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）應(yīng)用演示—ML魔法棒。這是一個(gè)基于 Arduino Nano Matter 開發(fā)板平臺(tái)，并由xG24無線SoC提供支持的嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)手勢識(shí)別演示項(xiàng)目。

嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)演示的主要功能

ML魔法棒結(jié)合了Modulino Movement、Modulino Pixels和AI/ML硬件加速器，能夠識(shí)別簡單的手繪手勢——特別是“W”或“O”形狀。這些手勢通過TensorFlow Lite模型在設(shè)備上實(shí)時(shí)識(shí)別，無需云端處理。

這個(gè)項(xiàng)目很好地展示了開發(fā)者如何結(jié)合以下技術(shù)：

• AI/ML：實(shí)現(xiàn)智能的本地決策

• xG24：提供低功耗、高性能和機(jī)器學(xué)習(xí)加速
• Arduino Modulinos：模塊化硬件設(shè)計(jì)

這些技術(shù)的結(jié)合，使智能家居體驗(yàn)更加響應(yīng)迅速、安全可靠且具備可擴(kuò)展性——無需依賴云端。

在本教程中，您將學(xué)習(xí)以下內(nèi)容：

• 設(shè)置搭載 xG24 SoC的Arduino Nano Matter開發(fā)板

• 使用Modulino Movement捕捉運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)
• 使用Modulino Pixels可視化反饋
• 使用TensorFlow Lite訓(xùn)練手勢識(shí)別模型
• 將模型部署并直接在設(shè)備上運(yùn)行
  

親自試試看

準(zhǔn)備好揮動(dòng)“W”或“O”手勢了嗎？請?jiān)L問 Arduino 官方文檔網(wǎng)站，查看完整教程：https://docs.arduino.cc/tutorials/nano-matter/ml-magic-wand/

我們非常期待看到您如何基于這個(gè)示例進(jìn)行擴(kuò)展——無論是用于智能家居控制、輔助工具，還是為嵌入式開發(fā)增添一點(diǎn)魔法。