針對 PIR 建築保全的多類別動作偵測，準確度 > 98%
利用 MCU 可擴展的邊緣 AI 解決方案，透過單一 PIR 感測器來區分多個運動來源。
應用概覽概述
傳統的 PIR 系統經常將寵物、車輛或環境變化誤判為人體運動，導致誤觸發。TI 基於邊緣 AI 的運動偵測技術在感測器層面引入了智能，能夠準確識別和分離人員存在與其他運動來源。
CC2755 系列採用 TI 專有的 PIR 運動檢測模型和 SimpleLink™ 無線 MCU，利用其集成的 NPU-CDE 加速內核，推理速度提升高達 5 倍，從而為下一代建築安防系統實現可靠、低功耗的感測。
開始評估
資料收集
使用 TIDA-010997 Edge AI Sensor BoosterPack™ 擷取精確的 PIR 資料，該增強套件專為與多個 TI LaunchPad™ 平台無縫整合而設計。
資料品質評估
高品質的訓練資料是任何成功的 AI 解決方案的基礎。為了確保收集的資料能夠代表真實世界的各種條件， 並能夠標記和識別不同運動來源的關鍵特徵，我們使用適合度 (GoF) 評估。
這種 GoF 方法評估您的資料集是否充分擷取了準確模型訓練所需的必要場景和變化。了解更多關於我們的 GoF 方法 ，看看它如何確保您的邊緣 AI 模型建立在真正重要的資料之上。如果您想立即開始，可以使用 CCStudio™ Edge AI Studio 開發工具中現有的範例資料集。
圖 1.1 - 較差的數據品質
圖 1.2 - 用於區分人類與非人類、具備良好分離度的超平面
GoF 測試說明了預處理特徵擷取步驟對資料可分性的影響。
構建並訓練模型
準備好資料集後，使用 CCStudio Edge AI Studio 開發工具探索、訓練並評估模型。這款符合直覺、基於 GUI 的工具簡化了模型創建和部署的整個過程。使用 PIR 運動偵測範例專案快速上手－此專案已預先載入資料集。
偏好自定義資料？該平台在 TI Edge AI Studio 中整合了資料擷取和託管工具。
為您的需求找出合適的模型
TI 提供一系列針對不同效能和功耗需求而最佳化的 PIR 運動偵測模型。 探索 TI tinyML 張量實驗室使用者指南，發現最適合您的應用的模型。
模型靈活性可根據記憶體限制和運算需求來滿足您的應用需求。
部署模型
訓練和驗證完成後，將您的模型部署到 TI 的 SimpleLink™ 無線 MCU，並在我們的硬體上直接體驗即時性能。
Edge AI Studio 軟體開發工具簡化了端到端的部署流程，而 SimpleLink SDK EdgeAI 外掛程式則可實現更深層的客製化並整合到您的嵌入式應用程式中。
選擇適合您的裝置
SimpleLink™ 無線 MCU 系列提供可擴展的性能，可高效執行 PIR 運動偵測模型，結合 AI 加速、低功耗運作和先進的無線連線，從而實現真正智慧的感測生態系統。
| 產品編號 | 處理核心 | 可用的 NPU | 時鐘頻率 (MHz) | PIR 基準測試指標 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 延遲 (ms) | 快閃記憶體 (kB) | SRAM (kB) | ||||
| CC2755R10 | Arm®Cortex®- M33 | 是 | 96 | 24.5 | 75 | 23 |
| CC1352R | Arm® Cortex®- M4F | 否 | 48 | 134 | 89 | 31 |
| CC1352P7 | Arm® Cortex®- M4F | 否 | 48 | 134 | 89 | 31 |
| CC1354P10 | Arm®Cortex®- M33 | 否 | 48 | 62.5 | 82 | 29 |
| CC1312PSIP | Arm® Cortex®- M4F | 否 | 48 | 134 | 89 | 31 |
| MSPM0G5187 | Arm® Cortex®-M0+ | 是 | 80 | 5.25 | 64.1 | 10.4 |
| MSPM33C321A | Arm®Cortex®- M33 | 否 | 160 | 19.82 | 201 | 15 |
| CC3501E | Arm®Cortex®- M33 | 是 | 160 | 29.45 | 176 | 57 |
| CC3551E | Arm®Cortex®- M33 | 是 | 160 | 29.45 | 176 | 57 |
開始使用所需的所有硬體、軟體與資源
硬體
LP-EMCC2745R10-Q1
用於 SimpleLink™ 2.4GHz 無線 MCUCC27x5R10 裝置的評估和開發板，與 TIDA-010997 結合使用，可實現 AI 驅動的 PIR 運動偵測應用。
LP-EM-CC1354P10
CC1354P10 LaunchPad™ 開發套件的評估和開發板，適用於 SimpleLink™ Sub-1 GHz 和 2.4GHz 無線微控制器，與 TIDA-010997 結合使用，可實現 AI 驅動的 PIR 運動偵測應用。
LP-CC1352P7
CC1352P7 LaunchPad™ 開發套件的評估與開發板，適用於 SimpleLink™ 多頻帶無線 MCU，與 TIDA-010997 搭配使用，可實現 AI 驅動的 PIR 運動偵測應用。
LAUNCHXL-CC1352R1
CC1352R LaunchPad™ 開發套件的評估與開發板，適用於 SimpleLink™ 多頻帶無線 MCU，與 TIDA-010997 結合使用，可實現 AI 驅動的 PIR 運動偵測應用。
LP-MSPM33C321A
一款易於使用的 MSPM33C321A 微控制器評估模組。LaunchPad 套件包含一個板載偵錯探針，用於編程、偵錯和 EnergyTrace™ 技術。搭配 MSPM33 軟體開發工具包和 TI 的 Edge AI Studio 使用，可開發支援 AI 的 PIR 運動分類模型。
LP-MSPM0G5187
一款使用者友好的 MSPM0G5187 MCU 評估模組。LaunchPad 套件包括一個板載偵錯探針，用於編程、偵錯和 EnergyTrace™ 技術。搭配 MSPM0 軟體開發工具包和 TI 的 Edge AI Studio 使用，可開發支援 AI 的 PIR 運動分類模型。
LP-EM-CC35X1
一款使用者友好的 LaunchPad 套件，配備 CC3551E Wi-Fi 6 和 Bluetooth® 低功耗無線微控制器。此套件支援接腳對接腳相容的 CC3500E、CC3501E、CC3550E、CC3551E Wi-Fi 6 與 Bluetooth 低功耗無線 MCU 的軟體開發，可幫助將 Wi-Fi 產品快速上市。
軟體與開發工具
CCStudio™ Edge AI Studio
一個完全整合的無程式碼解決方案，用於訓練和編譯 PIR 運動偵測模型，並部署到 TI 嵌入式微控制器裝置上。
SIMPLELINK SDK 邊緣 AI 外掛程式
SimpleLink™ SDK 邊緣 AI 外掛程式是一個配套軟體包，可在各種 SimpleLink™ MCU 平台上啟用進階人工智慧功能。