32、基于Edge Impulse的TinyML应用开发指南

最新推荐文章于 2025-09-23 12:30:54 发布
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分类专栏： 解锁ESP32物联网开发 文章标签： TinyML Edge Impulse ESP32-S3
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基于Edge Impulse的TinyML应用开发指南

1. 项目文件结构与配置

从Edge Impulse平台下载的ZIP文件包含三个目录：
- edge-impulse-sdk ：包含Edge Impulse SDK，该SDK导入了TensorFlow Lite和其他第三方库以及特定平台的代码。Espressif端口使用ESP - NN进行优化，但原始SDK不支持ESP32 - S3，不过我们可以使用最新稳定分支。
- model-parameters ：包含TinyML模型头文件中的定义，如 model_metadata.h 和 model_variables.h 。
- tflite-model ：包含源代码文件，是Edge Impulse SDK和TensorFlow Lite库之间的桥梁，如 tflite_learn_5_compiled.cpp 、 tflite_learn_5_compiled.h 和 trained_model_ops_define.h 。

项目根目录的 CMakeLists.txt 文件定义了项目的其他组件： 

cmake_minimum_required(VERSION 3.15)
set(EXTRA_COMPONENT_DIRS 
../../ch10/components/esp-ska
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32、基于Edge Impulse的TinyML开发实践
snow3的博客
10-06 75
本文详细介绍了基于Edge Impulse平台的TinyML开发实践，涵盖项目文件结构、核心类AppSpeech的设计与实现、应用集成与测试流程，并系统梳理了TinyML开发的完整生命周期，包括项目需求分析、数据收集、预处理、模型设计与训练、迭代优化及版本控制。通过ESP32-S3平台上的语音识别实例，展示了从模型部署到硬件响应的全流程，为嵌入式机器学习应用开发提供了实用指南。
TinyML-ESP32 开源项目教程
gitblog_01168的博客
08-21 723
TinyML-ESP32 开源项目教程 项目介绍 TinyML-ESP32 是一个基于 ESP32 微控制器的微型机器学习（TinyML）项目。该项目旨在将机器学习模型部署到资源受限的设备上，如 ESP32，使其能够在边缘设备上执行机器学习任务。通过该项目，开发者可以学习如何在嵌入式系统上实现机器学习模型的推理，从而实现低功耗、高效的智能应用。 项目快速启动 环境准备 硬件: 需要一块 ESP3...
31、基于ESP32的机器学习语音应用与Edge Impulse平台开发指南
pepsi的博客
09-15 46
本文介绍了基于ESP32的机器学习语音应用开发全流程，涵盖ESP-SR框架下的语音活动检测、自动增益控制与唤醒词识别，并结合Edge Impulse平台实现从数据采集、模型设计到部署的完整TinyML开发。详细说明了如何在ESP32-S3-BOX-Lite上集成C++推理模型、进行关键字检测、RGB LED反馈控制，并提供模型优化策略与后续功能扩展建议，助力开发者快速构建低功耗嵌入式语音识别系统。
14、机器人构建与TinyML应用开发指南
g5h6i的博客
09-16 23
本文介绍了机器人构建与TinyML应用开发的完整指南。内容涵盖机器人组件测试、循线与避障功能实现及机器人竞赛参与方式；深入讲解了TinyML的基本概念、开发流程及其在RP2040微控制器上的应用，包括关键词识别和图像分类的具体实现步骤；同时探讨了边缘设备的优势、典型应用场景及开发要点。通过本指南，读者可掌握从硬件搭建到模型部署的全流程技能，为开展物联网、智能监测等创新项目提供实践基础。
创客项目秀 | 基于使用 XIAO BLE Sense 和 Edge Impulse 的宠物活动跟踪器
x_factory的博客
10-14 1367
这个项目的设计初衷是为了帮助宠物主人更好地了解宠物的状态。创新性地应用了先进的tinyML模型和三轴IMU传感器，成功地将先进技术与宠物健康监测相结合，为主人提供了更好了解宠物状态的途径，项目成功地将物联网技术应用于宠物活动跟踪，为宠物主人提供了便捷的监控手段，提高了宠物的生活质量。这篇文章详细介绍了如何使用XIAO BLE Sense和Edge Impulse创建一个宠物活动跟踪器，步骤清晰，对于想要进行类似项目开发的读者非常有帮助。
14、机器人搭建与TinyML应用开发指南
vscode5coder的博客
09-21 58
本文介绍了机器人搭建与TinyML应用开发的完整指南。内容涵盖循线与避障机器人的测试、常见机器人比赛如Micromouse，以及TinyML在资源受限设备上的实现原理。详细讲解了使用Raspberry Pi Pico和Pico4ML开发板进行音频关键词识别和图像分类的开发流程，并介绍了Edge Impulse平台的使用方法。同时阐述了边缘设备的优势及开发步骤，包括硬件选型、模型训练、量化与部署，为初学者和开发者提供了从理论到实践的全面指导。
9、时间序列分类与Edge Impulse平台应用指南
sky77的博客
09-18 53
本文介绍了基于时间序列的手势分类完整流程，涵盖数据记录、加载与可视化，详细讲解了时间域和频率域的特征工程原理。重点指导如何利用Edge Impulse低代码平台完成从CSV数据上传、训练测试拆分、脉冲设计、模型训练到Arduino部署的全过程，并结合实际案例展示了连续运动分类的应用方法。最后总结了关键技术要点并展望了在智能家居、健康监测等领域的应用前景。
14、边缘脉冲的目标检测实战指南
sky77的博客
09-23 27
本文介绍了基于ESP32相机和Edge Impulse平台的边缘计算目标检测实战指南。内容涵盖硬件选型（推荐ESP32-S3）、使用tinyml4all库进行数据采集、在Edge Impulse中上传与标注图像数据、特征工程原理、脉冲模型设计（包括图像大小与颜色深度选择）、模型训练与测试、以及将模型部署到Arduino设备的完整流程。同时提供了可视化调试方法，帮助开发者优化检测效果。适用于物联网、嵌入式AI和微型机器学习应用场景。
TinyML ESP32-CAM：使用Edge Impulse进行边缘图像分类
DT程序员的博客
06-29 1249
本教程介绍如何将 TinyML 与 ESP32-CAM 结合使用。它描述了如何使用深度学习的 ESP32-CAM 对图像进行分类。该机器学习模型直接在设备上运行。为此，需要使用 Tensorflow lite 创建机器学习模型并缩小模型。有多种方法可以做到这一点，本教程使用 Edge Impulse 来简化所有步骤。我们将探索 TinyML 与 ESP32-CAM 的强大功能，以识别和分类图像。
TinyML水传感器-基于Edge Impulse和Arduino Sense
03-30
在这个项目中，我们将关注一个特定的应用：基于Edge Impulse和Arduino Sense的TinyML水传感器。 该传感器设计用于识别自来水龙头的声音，从而实现一些实用的功能。当系统检测到水流声时，它会触发一个蜂鸣器和LED...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
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本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
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本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
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本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
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本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
基于Edge Impulse与Arduino的智能温控系统实现
本项目“基于Edge Impulse和Arduino的智能温度控制系统”是一个融合嵌入式系统、传感器技术、机器学习与物联网控制的综合性智能硬件应用，充分体现了现代人工智能在边缘计算中的实际落地能力。该项目以Arduino Nano ...
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