Модель нейронної мережі для аналізу руху людини на STM32

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є реалізації згорткової нейронної мережі для розпізнавання людської діяльності на базі налагоджувальної плати NUCLEO-G474RE шляхом портування нейронної мережі, навченої на класичній ЕОМ. Для цього в роботі було розглянуто розпізнавання активності застосовуючи набір даних записаних за допомогою акселерометра та гіроскопа. Визначено переваги використання CNN для класифікації послідовностей дій. Виконана розробка згорткової нейронної мережі за допомогою відкритої нейромережевої бібліотеки Keras з наступним підвищенням точності додатковими налаштуваннями. У готовій нейронній мережі генератором коду було перетворено значення вагів і зміщення, а також відповідні активації з формату 32-бітних чисел з плаваючою точкою в формат 8-бітних чисел з фіксованою точкою, після чого отриману модель було пристосовано для портування на мікроконтролер та виконано прошивку. На готовому мікроконтролері було виконано перевірку працездатності.