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基于Nano edge ai的异常检测小项目

本文介绍了一个基于STM32的异常检测振动控制系统,通过MPU6050传感器采集加速度数据,利用NanoEdge AI进行异常检测,并通过TB6612电机驱动实现振动控制。系统硬件连接包括STM32与MPU6050的I2C通信、电机驱动电路等核心模块。软件架构采用模块化设计,包含传感器驱动、电机控制和AI异常检测等功能。项目提供了完整的初始化、学习阶段和实时检测流程,并配套开发了上位机程序用于数据

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#stm32#pyqt#边缘计算
提供一种解决思路——开发板系统官方预安装的本地库,不能通过网上找的(地平线官方,RDK X5,第三方库hobot_dnn)

反正就是觉得挺坑的,麻烦事又来一大推。后面,还需要在树莓派上面测试轻量化模型,不知道树莓派坑不坑。

#pip#ubuntu#docker
到底了