 À ST Microelectronics, nous sommes convaincés que l'objectif de la vie d'un jour va devenir plus entier dans les années. Les objectifs sont adaptés à l'environnement, donc les objectifs survenus seront de la fonctionnalité critique. Aujourd'hui, nous prenons la solution AI sur toute la famille STM32 de l'ultra-lopovir pour les MCUs de la performance haute. Bonjour, je suis Pierre Hague, et aujourd'hui je vais vous montrer un démon d'une nettoire normale sur notre STM32 MP1. Ce démon s'évoile de classifier et détecter plusieurs objectifs, de plus de 90 classes. Les cas de nombre de cas sont indemnés, donc j'espère que ça vous permettra de développer votre 1-1. Pour vous donner une bonne façon de commencer votre application de développement sur les STM32 MP1 et de réduire votre temps au marché, nous vous proposons de l'expansion de l'expansion de l'opin STLinux, appelée X-Linux AI. Il est compatible avec l'opin STLinux V2.0DZO, basé sur le canal de 5.4 longues termes Linux. Ce package d'expansion est un agent artificiel pour STM32 MP1. Il contient les frameworks Linux AI, ainsi que les frameworks d'application, comme l'application de l'opin CV et l'exemple d'application pour commencer avec des cas de utilisation, comme la vision des computers, incluant le démon que je vais vous montrer. Ce démon est basé sur le modèle de coca-SSD mobile net V1. Il permet aux STM32 MP1 de détecter plusieurs objectifs et de classifier leur objectif. Un objectif de 90 objectifs peut être détecté en temps réel pour une interaction plus rapide avec l'utilisation et il n'a qu'un caméra de résolution la plus basée. Ce démon est disponible sur l'application C++ API ou Python Runtime. Python est un prototype d'exemple, et le Runtime C++ est plus préféré. En fait, vous pouvez atteindre 600 millimètres de temps d'influence, et up to 15 frames per seconde de priorité, dépendant du hardware que vous avez utilisé. Donc, c'est une excellente tradition pour parler un petit peu plus de ce qu'on va utiliser aujourd'hui. Le STM32 MP1 57CDK2 Discovery Kit est un bon candidat pour évoquer la capacité d'une sorte de métro sur STM32 MP1, avec son Duel Cortex A7, rendu à 650 MHz et un GPU 3D. Le bruit a offert une 4-inches TFT capacitive touch-screen qui va évoquer les frames acquires par la caméra USB. Et ses connectivités, comme Bluetooth, low-energy, Wi-Fi et Internet. Donc, on va voir les actions. Durant l'exécution, un GStreamer pipeline est utilisé pour évoquer les frames à la caméra, pour évoquer un preview et pour exécuter l'influence neural network. Le résultat de l'influence est évoqué sur la pièce avec un bonnet, évoqué par le objectif détecté. Et le score de la confédération est ajouté. Le overlay est fait avec JTK et JET, avec l'accélération overlay. Pour exemple, vous pouvez voir que le cap est bien détecté par la pièce, avec un rate d'accuréité. Le capacité de la procédé de l'りますbody 22MP1 par rapport au model de la OSSG Mobile Network 1 peut être détecté par un objectif de 10 différents niveaux, en même temps. Smartフiddling est un cas de utilisation excellent qui provenra donc de tous ses outils offerts par notre solution. Aucune solution SmartFiddling détectera ce que l'enseignement est disponible par l'AI et propose-vous la упv sur lesbaren, les chips de sabotage sur la compagnie et peut aussi automatiquement s'assurer qu'il n'y ait pas de réfrigérateur. SM32MP1 peut être utilisé comme un modèle d'objet d'objet ou d'objet d'objet, de connectivité à la Internet et d'un graphique graphique de l'interface. Let's stay in the kitchen and have a look on this other application, which could fit perfectly with the 90 classes supported by our demo. Your future smart oven may use the same model to classify dishes and cook them perfectly, without requiring you to keep an eye on the meal. As the neural network is monitoring the cooking for you. There are many potential applications, even for complex solutions, thanks to MP1 computation capabilities. For example, smart cameras can be installed in a retail store to monitor shelves and to notify workers when products are missing, so they can be replaced in real time or trigger new order in case of current stock is running low. Finally, thanks to its extendable connectivity capabilities, your SM32MP1 can act like an antigen gateway and manage all of your smart objects cleverly. You can imagine the light switching on, the heating turning on and your favorite sound starting to play as soon as you come back home. This is because people are also one of the classes this demo can detect. X Linux AI brings a complete and coherent easy-to-build environment to take advantage of AI and SM32MP1 series devices. It provides you other applications, such as image classification. All these examples are available using TensorFlow Lite with C++ runtime, but also using Python runtime, enabling PLO. RMM TensorFlow Lite, pasta for floating point model, or even model using Coral HTPU, an hardware accelerator, which is natively supported. They are all available from the Octo repository and so they can be easily added to your project. Please visit st.com to know more about our artificial intelligence solution and to download our available package for free. You can also have a look on our X Linux AI wiki page to have the information you need to start your application.