Распознавание жестов средствами машинного обучения

Описание

Демонстрационное приложение показывает распознавание жестов на основе машинного обучения на цифровом сигнальном контроллере dsPIC33. Оно проходит весь путь построения модели: сбор данных с инерциального датчика, передачу в средство MPLAB ML Development Suite, создание и обучение модели распознавания, её проверку и оптимизацию под особенности контроллера dsPIC33CK, а затем преобразование в исполняемый код и развёртывание на контроллере.

Высокопроизводительное ядро dsPIC33, малая задержка переключения задач и производительная аналоговая периферия для дискретизации сигналов делают эти контроллеры удобными для приложений машинного обучения. Датчик инерциального блока, подключённый к dsPIC33CK, снимает движения, а модель в реальном времени распознаёт жесты — взмах, вверх-вниз, круговое движение и покой.

Особенности

• Отладочная плата dsPIC33CK Curiosity (DM330030).
• Плата инерциального датчика 6DOF IMU 2 Click.

Файлы проекта (схема, печатная плата, перечень элементов) Microchip предоставляет по запросу через форму на странице дизайна.