Przeszukaj forum

Cześć. Robię projekt rozpoznawania jednego z kilku ruchów za pomocą akcelerometru, żyroskopu, STM32F467ZG i pakietu X-CUBE-AI. Opieram się na artykule @Elvis Sztuczna inteligencja na STM32, czyli przykład użycia X-CUBE-AI, ale mam kłopot z jego rozszerzeniem. Próbowałem różnych sposobów, ale nie mogę zrobić sieci, która zamiast wartości binarnej (ruch - brak ruchu) zwróci mi prawdopodobieństwa każdego z 6 wyjść (na razie chciałbym tyle różnych ruchów rozpoznawać). Mam książkę, którą poleca Elvis ("Deep Learning" autorstwa Chollet'a), ale brak doświadczenia z SSN, czy nawet językiem Python mocno mnie ogranicza. Chciałbym też, żeby zamiast jednego wejścia będącego prostą funkcją odczytów z czujników (suma kwadratów odczytów z akcelerometru), f = open('data1.csv','r') values = [] results = [] for line in f: fields = line.strip().split(',') if len(fields) == 4: x = float(fields[0]) y = float(fields[1]) z = float(fields[2]) values.append([math.sqrt(x**2 + y**2 + z**2)]) results.append(float(fields[3])) f.close() układ bezpośrednio korzystał ze wszystkich 6 (3ACC i 3 GYRO). Tutaj fragment kodu Elvisa z STM'a: void MX_X_CUBE_AI_Process(void) { /* USER CODE BEGIN 1 */ float nn_input[AI_FORBOT_AI_IN_1_SIZE]; float nn_output[AI_FORBOT_AI_OUT_1_SIZE]; aiRun(nn_input, nn_output); /* USER CODE END 1 */ } static uint32_t next_ms = 1000; static float nn_input[AI_FORBOT_AI_IN_1_SIZE]; float nn_output[AI_FORBOT_AI_OUT_1_SIZE]; while (HAL_GetTick() < next_ms) {} next_ms += READ_DELAY_MS; lsm6_value_t acc; acc = lsm6_read_acc(); for (int i = 0; i < AI_FORBOT_AI_IN_1_SIZE - 1; i++) nn_input[i] = nn_input[i + 1]; nn_input[AI_FORBOT_AI_IN_1_SIZE - 1] = sqrt(acc.x * acc.x + acc.y * acc.y + acc.z * acc.z); aiRun(nn_input, nn_output); if (nn_output[0] >= 0.5f) HAL_GPIO_WritePin(LED2_GPIO_Port, LED2_Pin, GPIO_PIN_RESET); else HAL_GPIO_WritePin(LED2_GPIO_Port, LED2_Pin, GPIO_PIN_SET); Pomożecie mi zmienić kod Python'a i STM'a, bym mógł go użyć do swoich potrzeb? Naprawdę długo szukałem sposobu i próbowałem wielu rozwiązań, ale albo nie działa mi sieć neuronowa, albo nie kompiluje się projekt w SW4STM32.