NanoEdge AI Studio 教程 第二章--异常数据分析

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了NanoEdge AI Studio 教程 第二章--异常数据分析。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

OK,好久不见,各位,最近挺忙,欢迎回来。

让我们开始第二章节,异常判断。

目录

一 Nano Edge AI Studio 简单概述

二 异常判断

1.工程选择

2.进行工程设置

2.1 MCU选择

2.2 数据设定

3.输入数据

4.模型训练

5.验证

6.生成模型

7.布置模型


一 Nano Edge AI Studio 简单概述

nanoedgeaistudio使用,NageEdge AI 边缘AI,人工智能

NanoEdge AI Studio主要可以实现的功能主要分为四种:

1.异常判断:异常判断的是指模型对正常数据与异常数据进行训练、学习后,生成的模型可以识别生成的边缘AI可以判断数据是正常还是错误。

这里可能有人要问,为什么不使用阈值判断,不是更简单吗?其实很简单,当数据多维时,根据阈值判断数据状态其实是个很难的设定。同时,当阈值变化后,程序里的判断只能通过手动更改进行数据判断,其实挺麻烦。而机器学习可以在MCU进行数据学习优化,避免了数据多维和阈值问题。

2.单分类:单分类的是指,将数据进行导入,进行机器学习后,可以判断出设备的正常或者异常。这里与异常判断不同的是,这里会将所有非正常的数据判断为异常,而异常判断却可以分析出当前数据与正常数据的相似度。

3.多分类:多分类是指模型可以进行多个状态的数据分析、训练,最终训练出的模型可以分析出当前数据对应各个状态数据的相似度。

4.推断:这里的意思是,模型可以对过往的数据进行分析,训练,生成的模型可以根据近期的数据近似分析出下一个时刻可能的数据。

      

二 异常判断

1.工程选择

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2.进行工程设置

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这里的工程名、RAM、FLASH大家根据需求写就好。我这里简单写一下MCU选择和数据设定。

2.1 MCU选择

点击TARGET SELECTION 进行MCU选择

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这里的话开发板是指NanoEdge AI Studio配套的开发板。

如果想要实现的模型要在开发板上跑的话就选择,想要使用自己的开发板,就选择MICROCONTROLLERS 进行MCU型号选择。

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我这里选择STM32F4系列,这个工具的好处就在于支持STM全系列芯片,很棒。

选择完成后点击CONFIRM 进入下一步

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2.2 数据设定

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数据维度的意思是多个种类不同数据要训练,比如三轴传感器,输出X、Y、Z信息,那么我们要对X、Y、Z三维的数据进行训练,就代表着数据是三维的。

我这里选择1维,大家自己选择就好,过程都是一样的。

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保存,进入下一步。

3.输入数据

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这里点击ADD SIGNAL,有三种方法:

1.文件导入,就是导入CSV文件。

注意这里对于CSV文件有个要求,

(1).每行数据按照X、Y、Z进行排列。

(2).每行中每个维度的数据至少要有16个,你有一个维度,那么你只需要X1、X2、X3...X16。

假如你有3个维度:X、Y、Z,那么按照排列顺序,你必须X、Y、Z。且一行至少要有X1、Y1、Z1、X2、Y2、Z2、X3、Y3、Z3....X48、Y48、Z48.

(2).一行最多有中每个维度最多有256个。

(4).数据最好在30条以上。

2.USB导入,这个意思是比如说你有一个传感器,你可以用USB连接NE AI Studio,直接将数据导入这个软件中。就省去你去进行数据采集,前提传感器输出的数据不需要清洗。

3.不知道,也没搜到资料,才疏学浅了。

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这里我们选择从文件导入

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导入完成后选择CONTINUE,进行下一步,数据预览

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选择IMPORT进行数据导入

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这里我们选择RUN OPTIONAL CHECKS将对数据进行检查。

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这里会提示一些数据的情况,不用太担心。

同上一步一样,这里导入异常数据。

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4.模型训练

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这里选择RUN NUW BENCHMARK进行模型训练

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选择START 开始

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等待一下,它会自动从算法搜索符合咱们需求的算法。

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可以看到,模型准确度还是很高的。

我这里训练结果还挺高的,就直接STOP了,你们可以等待训练完成。

如果准确度不高,可以在RUN NEW BENCHMARK选择一个新的模型进行训练,然后在训练完成的模型里选择符合你要求的。

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训练结果还不错,给STM点个赞,很棒!

5.验证

这一步你可以导入一些数据给模型,看训练结果。

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选择算法库

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点击NEW EXPERIMENT

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导入数据,这里learn是指在MCU上需要学习的数据。

normal是指正常数据

abnormal是指异常数据

nanoedgeaistudio使用,NageEdge AI 边缘AI,人工智能查看结果,几乎完全正确。

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这一步是指在PC上运行当前训练完成的模型,看数据的模型的运行情况。

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点击 INITIALIZE EMULATOR 

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导入数据。

这里的数据格式和2.导入数据是一样的。

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选择LEARN FILE和GO TO DECTECTION

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添加要学习的数据,和上一步一样的操作。

nanoedgeaistudio使用,NageEdge AI 边缘AI,人工智能点击RUN DECTECTION进行数据判断,可以看到判断正确。

6.生成模型

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写到这里的时候刚好是十二点,累成狗,也不知道为啥这么热爱这个专业,明明写代码写到梦里都在找BUG解决方案,还是这么热爱。哎,天生就是劳碌命。

前进吧,继续写。

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按需选择好。

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设定好后,点击COMPILE LIBRARY生成模型库。

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保存模型。

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这个复制走,这里教你怎么用这个库。

7.布置模型

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解压模型,将这俩复制到你的工程下面。

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keil 导入库这俩文件。

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这里可能会对库文件报错,解决方法是右击选择Options for File  “libneal.a”

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选择库文件。

OK,接下来教你怎么用这个库。

从这里面复制这些部分到keil

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简单讲一下这些都是干嘛的。

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nanoedgeaistudio使用,NageEdge AI 边缘AI,人工智能简单讲讲整个过程是就是,先将数据填充到input_user_buffer中,对这个数据进行预学习。

然后后续将数据填充到input_user_buffer,然后对这个buff进行判断。

其中similarity会输出与正常数据的相似度。

注意,input_user_buffer的填充格式与csv格式相同

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编译没问题,就下载到MCU,然后,try。

三、相关例程下载

https://download.csdn.net/download/qq_39172792/88977308https://download.csdn.net/download/qq_39172792/88977308文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-853967.html

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