基于STM32的手写数字识别
项目介绍
这是一款基于STM32和卷积神经网络的手写数字识别系统，使用STM32CubeAI工具将训练好的神经网络模型部署到STM32F407开发板上，实现实时的手写数字识别功能。
开发环境
- 硬件平台：正点原子F407探索者开发板
- 开发工具：
- STM32CubeMX
- STM32CubeAI
- Keil MDK
- Python + TensorFlow
模型训练
- 使用TensorFlow框架
- 基于MNIST数据集
- 图像尺寸：40x40像素
- CNN网络结构：
- 3层卷积层
- 2层池化层
- 2层全连接层
- 模型量化优化（600KB）
STM32实现
- 触摸屏输入处理：
- 40x40网格划分
- 手写轨迹采集
- 实时显示反馈
- 神经网络推理：
- CubeAI模型部署
- 实时数字识别
- 置信度计算
创新特点
- 使用STM32CubeAI简化部署流程
- 模型优化适配单片机资源
- 实现流畅的实时识别
- 友好的交互界面
技术难点
- 神经网络模型量化优化
- 触摸屏数据采集处理
- STM32资源限制处理
- 实时性能优化
项目成果
- 成功部署CNN模型到STM32
- 实现实时手写识别
- 良好的识别准确率
- 流畅的交互体验