Промышленное производство
Промышленный Интернет вещей | Промышленные материалы | Техническое обслуживание и ремонт оборудования | Промышленное программирование |
home  MfgRobots >> Промышленное производство >  >> Industrial Internet of Things >> Встроенный

ST:датчик движения с машинным обучением для высокоточного отслеживания активности без использования аккумулятора

STMicroelectronics интегрировала технологию машинного обучения в свои передовые инерционные датчики, чтобы улучшить отслеживание активности и время автономной работы мобильных и носимых устройств. Датчик LSM6DSOX iNEMO содержит ядро ​​машинного обучения для классификации данных о движении на основе известных шаблонов. Освобождение этого первого этапа отслеживания активности от главного процессора позволяет сэкономить энергию и ускорить работу приложений, основанных на движении, таких как ведение журнала фитнеса, мониторинг состояния здоровья, персональная навигация и обнаружение падений.

Устройства, оснащенные LSM6DSOX от ST, могут обеспечить удобное и быстрое взаимодействие с пользователем без потери времени автономной работы. Датчик также имеет больше внутренней памяти, чем обычные датчики, и современный высокоскоростной цифровой интерфейс I3C, что обеспечивает более длительные периоды между взаимодействиями с главным контроллером и более короткое время подключения для дополнительной экономии энергии.

Датчик легко интегрируется с популярными мобильными платформами, такими как Android и iOS, что упрощает его использование в интеллектуальных устройствах для потребительского, медицинского и промышленного рынков.

LSM6DSOX содержит акселерометр 3D MEMS и гироскоп 3D MEMS и отслеживает сложные движения с помощью ядра машинного обучения при низком типичном потреблении тока всего 0,55 мА, чтобы минимизировать нагрузку на аккумулятор.

Ядро машинного обучения работает вместе со встроенной логикой конечного автомата датчика для обработки распознавания образов движения или обнаружения вибрации. Клиенты, создающие продукты для отслеживания активности с помощью LSM6DSOX, могут обучить ядро ​​классификации на основе дерева решений с помощью Weka, приложения для ПК с открытым исходным кодом, для создания настроек и ограничений на основе выборочных данных, таких как ускорение, скорость и магнитный угол, которые характеризуют типы движений, которые необходимо обнаружить.

Поддержка свободного падения, пробуждения, ориентации 6D / 4D, прерывания щелчком и двойным щелчком позволяет использовать широкий спектр приложений, таких как управление пользовательским интерфейсом и защита ноутбука, в дополнение к отслеживанию активности. Дополнительные выходы и параметры конфигурации также упрощают использование оптической стабилизации изображения (OIS).


Встроенный

  1. Датчик отслеживания линии с RPi
  2. Компьютерное зрение как датчик движения для SmartThings
  3. Самодельная инфракрасная система датчиков движения для Raspberry Pi
  4. Raspberry Pi GPIO с датчиком движения PIR:Лучшее руководство
  5. Взаимодействие датчика движения HC-SR501 PIR с Raspberry Pi
  6. Повышение надежности и улучшение результатов обслуживания с помощью машинного обучения
  7. Точное прогнозирование срока службы батареи с помощью моделей машинного обучения
  8. Сокращение времени цикла обслуживания машин с помощью промышленных роботов
  9. Как сгенерировать файл G-кода с ArtCAM для станка с ЧПУ?
  10. Команда Apple и IBM Watson для корпоративного мобильного машинного обучения