边缘AI助力智能楼宇实现数字化人流量监测
意法半导体(STMicroelectronics,简称ST；纽约证券交易所代码:STM) 与能源管理和工业自动化数字化转型的市场领导者施耐德电气 （Schneider Electric）联合推出一款物联网传感器原型。通过监测建筑物的居住率和使用率，该解决方案可以实现新型物业管理服务，提高楼宇的能源管理效率。
两家公司合作，在高性能人数统计传感器内集成人工智能（AI）技术，以克服在有多个入口的大型场所内监测人流量的挑战。在2020年11月19日IoT&5G研讨会期间，施耐德电气将以嘉宾身份参加ST Live Days活动，演示这款物联网传感器解决方案的功能。
随着楼宇及人居管理数字化的提升，施耐德致力于成为客户可持续发展和提高能源效率的数字合作伙伴，为客户提供有新意、有价值的洞见，如，协助智能楼宇管理的排队监控，同时在设计上充分尊重个人隐私。该先进的物联网传感器解决方案将意法半导体AI产品部的先进专业知识与施耐德深厚的传感器应用专长相结合，将高性能的物体检测神经网络嵌入到经济型微控制器(MCU)中。
施耐德电气通过使用STM32Cube.AI工具链提高了设计效率，该工具链具有成熟的功能，可为各种STM32 MCU开发AI应用。STM32Cube软件开发生态系统的工程资源、先进技术和易用性为施耐德电气提供了宝贵的硬件设计灵活性和效率。
该人数统计原型传感器整合了施耐德电气独有的超低功耗LYNRED ThermEyeTM系列热成像传感器，意法半导体最近推出的高性能STM32H723 MCU，以及基于Yolo的神经网络模型。
施耐德电气物联网传感器项目经理Maxime Loidreau表示：“这项前景广阔的技术解锁一项新的楼宇居住率监测和人流量统计方案，适用于监测排队、建筑使用率、社交距离等多种应用场景。我们与ST合作开发的创新的演示原型不仅适用于酒店、办公室、百货零售等场所，也适用任何需要掌握人流量及空间使用率等情况的任何场景。这将重新定义未来建筑！”
意法半导体的AI解决方案业务线经理Miguel Castro补充说：“该项目证明深度学习能够提升嵌入式数据处理性能，展示了如何在基于经济型微控制器的系统平台上运行高价值的应用软件。我们的STM32Cube.AI生态系统使用户能够在很短的时间内开发出灵活的解决方案，利用我们技术团队的支持服务克服工程挑战，客户可以享受更高的设计效率。”
技术详情
STM32 AI生态系统提供了在STM32 MCU上运行神经网络所需的基本模块，可以实现经济、节能的解决方案，原生支持各种深度学习框架，例如：Keras、TensorFlow™Lite和ONNX交换格式。
在这个开发生态系统中，X-CUBE-AI软件扩展包扩大了STM32CubeMX初始化工具的功能，可以自动转换预先训练的神经网络，为目标MCU生成优化的软件库，并集成到用户的项目中。此外，还有很多其他的自动化功能，把开发者从繁重的开发任务中解放出来，例如，可以验证神经网络模型并测量STM32 MCU的性能，而无需人工开发C代码。
意法半导体的软件开发生态系统支持的普通DNN方案已经映射到STM32丰富的产品组合内，使用户可以有效地复制开发成果，为多个市场创建产品。在ST Live Days上运行演示应用的STM32H723 MCU完全胜任运行AI应用，因为这款产品的内核性能优异，闪存容量高达1Mbyte，提供高速片外存储器接口，以及各种传感器接口。
了解STM32Cube.AI更多信息，请访问 www.st.com/STM32CubeAI
了解STM32H7 MCU详情，请访问：https://www.st.com/en/microcontrollers-microprocessors/stm32h7-series.html
了解如何在STM32微控制器和应用处理器上运行边缘AI应用，请联系我们：edge.ai@st.com
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