[发明专利]一种嵌入式物体认知系统

权利要求书

1.一种嵌入式物体认知系统，其特征在于，包括：

程序更新模块、摄像头模块、显示屏模块、三色灯模块和主控芯片；

所述主控芯片分别与所述程序更新模块、摄像头模块、显示屏模块、三色灯模块连接；

所述主控芯片根据程序更新模块的输入进行程序更新，接收所述摄像头模块获取的图像数据，并进行图像压缩、输入标准化、图像识别，将结果输出显示在所述显示屏模块上。

2.根据权利要求1所述的一种嵌入式物体认知系统，其特征在于，

所述程序更新模块包括一个SWD接口和一个调试串口，负责将PC机上编译后的机器码烧录到主控芯片中。

3.根据权利要求1所述的一种嵌入式物体认知系统，其特征在于，

所述摄像头模块负责采集图像数据并发送给主控芯片，与主控芯片通过GPIO模拟的SCCB接口连接。

4.根据权利要求1所述的一种嵌入式物体认知系统，其特征在于，

所述显示屏模块是LCD液晶屏，负责显示摄像头模块获取到的图像数据和图像识别的结果，与主控芯片通过SPI接口连接。

5.根据权利要求1所述的一种嵌入式物体认知系统，其特征在于，

所述三色灯模块是通过三个GPIO引脚来控制三种颜色的LED小灯，用于指示程序运行状态。

6.根据权利要求1所述的一种嵌入式物体认知系统，其特征在于，

所述主控芯片采用STM32L431RC最小系统。

7.根据权利要求1所述的一种嵌入式物体认知系统，其特征在于，

所述图像压缩将获取到的56*56的彩色图像下采样成28*28的灰度图像，将结果封装成字节数组返回；

所述输入标准化是将压缩后图像的每个像素点缩放至0和1之间，使其满足神经网络的输入，并将结果封装成字节数组返回；

所述图像识别使用MobileNet算法对标准化后的输入进行多次卷积、池化和激活操作，使用Softmax对最后一层卷积结果进行分类，将分类得到的概率数组封装成列表类型返回。

8.根据权利要求1所述的一种嵌入式物体认知系统，其特征在于，

所述显示屏模块显示结果时进行LCD初始化、图像显示和字符串显示；LCD初始化将主控芯片与LCD屏幕连接的GPIO引脚初始化成复位、命令、片选三个GPIO功能和一个用于发送数据的SPI接口；图像显示需要输入56*56的彩色图像，将输入的图像显示在LCD屏幕上；字符串显示需要输入字符串位置、背景颜色、字符串颜色和字符串内容，根据输入的位置参数在LCD屏幕的对应位置显示字符串。

9.根据权利要求7所述的一种嵌入式物体认知系统，其特征在于，

所述MobileNet算法的存储优化方法为卷积核固化，是使用const关键字将卷积核数组声明在Flash的rodata段。

10.根据权利要求7所述的一种嵌入式物体认知系统，其特征在于，

所述MobileNet算法的存储优化方法为基于Flash的卷积过程分割，是将每一次卷积封装成一个独立的函数，卷积的输入从Flash中读取，卷积的输出也写入到Flash中，使得任意两次卷积之间不存在直接调用关系。