🔋 电池供电设备
AI算法移植实战
📘 30章 · 从入门到部署
⭐ 30个实战章节
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01
边缘AI与电池设备概述
AIoT市场趋势
电池供电挑战
算法移植价值
02
嵌入式AI硬件选型
MCU vs MPU
NPU/DSP加速
STM32/ESP32/i.MX RT
03
模型轻量化基础
剪枝Pruning
权重量化
知识蒸馏
04
TensorFlow Lite Micro环境搭建
TFLM源码编译
算子支持
内存分配器
05
模型转换为TFLite格式
Keras导出
QAT
后训练量化PTQ
06
CMSIS-NN与ARM优化
CMSIS-NN集成
卷积/全连接优化
SIMD指令
07
NPU驱动与编译
STM32Cube.AI
NanoEdge AI
模型编译部署
08
内存与功耗分析
SRAM/Flash占用
动态内存
Joulescope测量
09
传感器数据预处理
IMU滤波
MFCC
图像缩放归一化
10
实时操作系统(RTOS)集成
FreeRTOS调度
消息队列
Tickless低功耗
11
流水线推理与帧处理
双缓冲
乒乓操作
DMA与CPU重叠
12
电池寿命估算模型
任务周期功耗建模
放电曲线
续航预测
13
低功耗模式切换
睡眠/深度睡眠/待机
唤醒源RTC/GPIO
14
模型推理频率优化
事件驱动推理
自适应采样
阈值触发
15
混合精度推理
FP16+INT8混合
精度评估
回退策略
16
模型OTA远程更新
差分升级
签名哈希校验
断点续传
17
异常检测模型移植
Autoencoder在MCU
阈值设定
告警逻辑
18
关键词唤醒(KWS)实战
TinyML KWS
MFCC+CNN
实时响应优化
19
人体活动识别(HAR)实战
LSTM vs 1D-CNN
滑动窗口
特征工程
20
视觉模型移植
MobileNetV1量化
摄像头驱动
帧率功耗平衡
21
时域与频域特征提取
FFT库集成
均值方差
峰值检测
22
模型验证与精度回测
离线回放
在线测试
混淆矩阵
23
调试与日志系统
SEGGER RTT
SWO跟踪
Cycle Counter
24
功耗优化实战案例
智能门锁人脸识别
温控器语音
可穿戴心率
25
多模型级联推理
粗筛+精筛
模型链调度
中间结果缓存
26
安全与隐私保护
TEE安全区
模型加密
输入脱敏
27
量产测试与校准
批量烧录
芯片差异校准
功能自动化
28
TinyML社区与资源
TinyML Foundation
论文推荐
Edge Impulse/SensiML
29
未来趋势与挑战
存内计算
自适应AI
能量采集无电池
30
综合项目实战
需求分析到部署
完整电池供电AI流程
交付