ソリューション概要
パターン認識のための人工知能（AI）および機械学習（ML）アルゴリズムを使用してリアルタイムで人の動きを検出し、スマートフォンまたはバッテリ駆動のモバイル機器にワイヤレス接続でアクティビティ情報を表示するソリューションです。
このアプリケーションは、超低消費電力 / 高精度のMEMSモーション･センサ「LSM6DSL 6DoF」を使用して、超低消費電力マイクロコントローラ「STM32L475VG」に送信するモーション･データを収集します。STM32L475VGには、単精度浮動小数点ユニット（FPU）と、リアルタイムな人の行動認識（HAR）用の人工ニューラル･ネットワークに基づく3つの異なるパターン認識アルゴリズム（FP-AI-SENSING1）の1つを実行するSTのFlashアクセラレータ（ART Accelerator™）が搭載されています。
| HARモデル | メリット | 設計の焦点 | 認識される行動 |
|---|---|---|---|
| GMP（5クラス） | 性能の向上 | ウィンドウのオーバーラップによりさらに高い頻度での推論が可能 | 静止、ウォーキング、ジョギング、サイクリング、自動車運転 |
| IGN（5クラス） | さらに小さくなったRAM使用量 | ディープスリープ期間の延長による低消費電力化 | 静止、ウォーキング、ジョギング、サイクリング、自動車運転 |
| IGN WSDM （4クラス） | さらに小さくなったRAM使用量 公開データセットでトレーニング | 軽量なディープ･ラーニング･モデル 公開モデルとデータセットで簡単に再現可能 | 静止、ウォーキング、ジョギング、階段の昇降 |
ロイヤルティ･フリーのBluetooth® Low Energy（LE）5.2プロトコル･スタックを備えた超低消費電力、デュアルコア、マルチプロトコルのワイヤレス･モジュール「STM32WB5MMG」は、パターン認識アルゴリズムの結果をスマートフォンまたはバッテリ駆動のモバイル機器に送信し、専用のモバイル･アプリで統合できます。このアプリは、AndroidおよびiOS向けのモバイル･アプリ「ST BLE Sensor」をベースに開発できます。
このタイプのアプリケーションは、ウェアラブル、安全管理、環境モニタリング、健康・フィットネス、交通機関など、さまざまな分野で役立ちます。
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搭載製品の特徴
STM32L475VG： 強力なDSP対応マイクロコントローラ
入力デジタル･オーディオ信号、処理の能力 / メモリを管理するために必要なペリフェラルを備えたArm® Cortex®-M4プロセッサ搭載の「STM32L475VG」で、最小限の消費電力で迅速かつ正確なオーディオ･シーン認識を実現可能
LSM6DSL： 3軸加速度センサおよびジャイロ･センサ
ハイパフォーマンス･モードにおいて0.65mAで動作し、常時オンでの低消費電力機能を実現可能な、3軸デジタル加速度センサと3軸デジタル･ジャイロセンサが搭載されたシステム･イン･パッケージ
STM32WB5MMG： 超低消費電力Bluetooth LE 5.2モジュール
完全にロイヤルティ･フリーのBluetooth LE 5.2プロトコル･スタックを備えた、超低消費電力かつ小型のBluetoothモジュール
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All Features
- リアルタイムな人の行動認識（HAR）用のニューラル･ネットワーク実装向けの、すぐに使用できるファームウェア
- 最新のコンピューティング機能を活用し、STM32マイクロコントローラですべてのモーション･データを処理
- ソリューション要件を満たし、最大5つの異なるクラス（ウォーキング、ジョギング、階段の昇降、サイクリング、自動車運転）を認識できる、さまざまなプロパティを持つ3つの異なる人工ニューラル･ネットワーク（ANN）モデル
- リアルタイム･オペレーティング･システム（RTOS）による超低消費電力の実装
- HARアルゴリズムの結果を表示するST BLE Sensorモバイル･アプリ（Android / iOS）との互換性
- STM32Cube開発エコシステムにより、さまざまなSTM32マイクロコントローラ･シリーズ間での優れた移植性とスケーラビリティを実現
- Bluetooth® LE SIG仕様v5.2に準拠
