>98%의 정확도를 가진 PIR 기반 건물 보안을 위한 다중 클래스 동작 감지
MCU 확장이 가능한 에지 AI 솔루션을 활용하여 여러 동작 소스 간에 구별하는 단일 PIR 센서 기반 솔루션.
애플리케이션 개요
기존 PIR 시스템은 애완동물, 차량 또는 환경 변화 등을 사람의 움직임으로 잘못 인식하여 오탐지를 발생시키는 경우가 많습니다. TI의 에지 AI 기반 동작 감지는 센서 수준에서 인텔리전스를 도입하여 사람의 존재를 다른 동작 소스로부터 정확하게 인식하고 분리할 수 있습니다.
CC2755 제품군은 TI의 독자적인 PIR 동작 감지 모델과 SimpleLink™ 무선 MCU를 기반으로, 통합된 NPU-CDE 가속 코어를 사용하여 최대 5배 빠른 추론 성능을 제공하며 차세대 건물 보안 시스템을 위한 안정적인 저전력 센싱을 구현합니다.
평가 시작하기
데이터 수집
여러 TI LaunchPad™ 플랫폼과 원활하게 통합되도록 설계된 TIDA-010997 Edge AI Sensor BoosterPack™을 사용하여 정확한 PIR 데이터를 수집할 수 있습니다.
데이터 품질 평가
고품질 학습 데이터는 모든 성공적인 AI 솔루션의 기반입니다. 수집된 데이터가 실제 환경의 다양한 조건을 충분히 반영하고 다양한 동작 소스의 주요 특징을 태깅 및 식별할 수 있도록 하기 위해 GoF(적합도 검정) 평가를 사용합니다.
이 GoF 방법론은 정확한 모델 학습을 위해 필요한 시나리오와 변동성을 데이터 세트가 충분히 포착하고 있는지를 평가합니다. GoF 접근 방식에 대해 자세히 알아보고, 이 접근 방식이 어떻게 에지 AI 모델이 실제로 의미 있는 데이터를 기반으로 구축되도록 보장하는지 확인해 보십시오. 즉시 시작하고 싶다면 CCStudio™ Edge AI Studio 개발 툴에 포함된 기존 샘플 데이터 세트를 활용할 수 있습니다.
그림 1.1 - 데이터 품질 불량
그림 1.2 - 인간과 비인간 간의 명확히 분리된 초평면
전처리 특징 추출 단계가 데이터 분리 가능성에 미치는 영향을 보여주는 GoF 테스트.
모델 구축 및 학습
데이터 세트가 준비되면 CCStudio Edge AI Studio 개발 툴을 사용하여 모델을 탐색, 학습 및 평가할 수 있습니다. 이 직관적인 GUI 기반 툴은 모델 생성 및 배포 전 과정을 간소화합니다. 사전 로드된 데이터 세트가 포함된 PIR 동작 감지 예제 프로젝트로 빠르게 시작할 수 있습니다.
사용자 정의 데이터를 선호하십니까? 해당 플랫폼에는 TI Edge AI Studio 내에 통합된 데이터 수집 및 호스팅 툴이 포함되어 있습니다.
요구 사항에 맞는 모델 찾기
TI는 다양한 성능 및 전력 요구 사항에 맞게 최적화된 PIR 동작 감지 모델을 제공합니다. TI tinyML 텐서 랩 사용 설명서를 참고하여 애플리케이션에 가장 적합한 모델을 확인해 보십시오.
모델은 메모리 제약 조건 및 연산 요구 사항에 따라 애플리케이션 요구에 맞게 유연하게 구성할 수 있습니다.
모델 배포
모델 학습 및 검증이 완료되면 TI의 SimpleLink™ 무선 MCU에 모델을 배포하여 하드웨어에서 직접 실시간 성능을 경험할 수 있습니다.
Edge AI Studio 소프트웨어 개발 툴은 엔드 투 엔드 배포 과정을 간소화하며, SimpleLink SDK 에지 AI 플러그인은 임베디드 애플리케이션에 대한 보다 심층적인 맞춤화 및 통합을 지원합니다.
적합한 장치 선택
SimpleLink™ 무선 MCU 제품군은 PIR 동작 감지 모델을 효율적으로 실행하기 위한 확장 가능한 성능을 제공하며 AI 가속, 저전력 동작, 고급 무선 연결 기능을 결합하여 진정한 지능형 센서 에코시스템을 구현합니다.
| 제품 번호 | 프로세싱 코어 | NPU 지원 여부 | 클록 주파수(MHz) | PIR 벤치마킹 지표 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 지연 시간(ms) | 플래시(KB) | SRAM(kB) | ||||
| CC2755R10 | Arm®Cortex®- M33 | 예 | 96 | 24.5 | 75 | 23 |
| CC1352R | Arm® Cortex®- M4F | 아니요 | 48 | 134 | 89 | 31 |
| CC1352P7 | Arm® Cortex®- M4F | 아니요 | 48 | 134 | 89 | 31 |
| CC1354P10 | Arm®Cortex®- M33 | 아니요 | 48 | 62.5 | 82 | 29 |
| MSPM0G5187 | Arm® Cortex®-M0+ | 예 | 80 | 5.25 | 64.1 | 10.4 |
| MSPM33C321A | Arm®Cortex®- M33 | 아니요 | 160 | 19.82 | 201 | 15 |
시작하는 데 필요한 모든 하드웨어, 소프트웨어 및 리소스
하드웨어
LP-EMCC2745R10-Q1
TIDA-010997과 함께 사용 시 AI 기반 PIR 동작 감지 애플리케이션을 구현할 수 있는 SimpleLink™ 2.4GHz 무선 MCUCC27x5R10 장치용 평가 및 개발 보드.
LP-EM-CC1354P10
TIDA-010997과 함께 사용 시 AI 기반 PIR 동작 감지 애플리케이션을 구현할 수 있는 SimpleLink™ Sub-1 GHz 및 2.4GHz 무선 마이크로컨트롤러용 CC1354P10 LaunchPad™ 개발 키트용 평가 및 개발 보드.
LP-CC1352P7
TIDA-010997과 함께 사용 시 AI 기반 PIR 동작 감지 애플리케이션을 구현할 수 있는 SimpleLink™ 다중 대역 무선 MCU용 CC1352P7 LaunchPad™ 개발 키트용 평가 및 개발 보드.
LAUNCHXL-CC1352R1
TIDA-010997과 함께 사용 시 AI 기반 PIR 동작 감지 애플리케이션을 구현할 수 있는 SimpleLink™ 다중 대역 무선 MCU용 CC1352R LaunchPad™ 개발 키트용 평가 및 개발 보드.
LP-MSPM33C321A
사용하기 쉬운 MSPM33C321A MCU용 평가 모듈. LaunchPad 키트에는 프로그래밍, 디버깅 및 EnergyTrace™ 기술을 위한 온보드 디버그 프로브가 포함되어 있습니다. MSPM33 소프트웨어 개발 키트 및 TI Edge AI Studio와 함께 사용하여 AI 기반 PIR 동작 분류 모델을 개발할 수 있습니다.
LP-MSPM0G5187
사용자 친화적인 MSPM0G5187 MCU용 평가 모듈. LaunchPad 키트에는 프로그래밍, 디버깅 및 EnergyTrace™ 기술을 위한 온보드 디버그 프로브가 포함되어 있습니다. MSPM0 소프트웨어 개발 키트 및 TI Edge AI Studio와 함께 사용하여 AI 기반 PIR 동작 분류 모델을 개발할 수 있습니다.
소프트웨어 및 개발 툴
CCStudio™ Edge AI Studio
TI 임베디드 마이크로컨트롤러 장치에 배포할 PIR 동작 감지 모델을 학습하고 컴파일할 수 있는 완전 통합형 노코드 솔루션입니다.
SIMPLELINK SDK 에지 AI 플러그인
SimpleLink™ SDK 에지 AI 플러그인은 다양한 SimpleLink™ MCU 플랫폼에서 고급 인공 지능 기능을 지원하는 보조 소프트웨어 패키지입니다.
지원 리소스
PIR 동작 감지를 위한 2개의 PIR AFE를 탑재한 센서 부스터 팩의 레퍼런스 설계.
CCStudio™ Edge AI Studio 살펴보기: 데이터 수집, 모델 훈련 및 실제 플랫폼으로의 배포를 위한 올인원 솔루션입니다. 미리 만들어진 예제를 살펴보거나 자체 데이터를 사용하여 TI Model Zoo 모델의 정확도와 성능을 한층 높일 수 있습니다.