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Personenzählung mit Künstlicher Intelligenz

17. November 2020, 07:58 Uhr   |  WEKA Fachmedien Newsdesk, GS

Personenzählung mit Künstlicher Intelligenz
© STMicroelectronics | Schneider Electric

STMicroelectronics und Schneider Electric haben ein KI-basiertes System zur Personenzählung in Gebäuden entwickelt.

STMicroelectronics und Schneider Electric haben gemeinsam einen Sensor zur Personenzählung auf Basis eines STM32-Mikrocontrollers entwickelt, der Methoden der künstlichen Intelligenz nutzt.

Der französisch-italienische Halbleiterhersteller STMicroelectronics mit Sitz in Genf und der französische Automatisierer Schneider Electric haben gemeinsam einen Prototypen eines IoT-Sensors entwickelt, der den Weg zu neuen Gebäudemanagement-Diensten und Effizienzsteigerungen ebnet, indem er Angaben über die Belegung und Nutzung von Gebäuden liefert.

Dazu haben die beiden Unternehmen bei der Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in einen leistungsfähigen Sensor zur Personenzählung gearbeitet, der das Problem der Belegungsüberwachung in großen Bereichen mit mehreren Eingängen löst. Schneider Electric zeigt diesen IoT-Sensor als Gast der ST Live Days, und zwar während der IoT&5G-Session am 19. November 2020.  

Mit der Digitalisierung der Gebäudebelegungs-Erkennung folgt Schneider seiner Mission, für seine Kunden als Digital-Partner für Nachhaltigkeit und Effizienz tätig zu sein, indem neue und überaus wertvolle Erkenntnisse wie etwa die Warteschlangen-Überwachung geboten werden, um einerseits beim intelligenten Gebäudemanagement zu helfen und andererseits die Privatsphäre der Menschen vom Design her zu achten. Entwickelt wurde der fortschrittliche IoT-Sensor durch die Kombination aus der Expertise der KI-Gruppe von ST und dem Know-how von Schneider Electric im Bereich der Sensor-Applikationen. Ziel war die Ausarbeitung eines leistungsstarken neuronalen Netzwerks zur Objektdetektierung und dessen Einbettung in einen kleinen Mikrocontroller (MCU).

KI-Toolchain erleichtert Implementierung

Die von Schneider Electric erzielte Steigerung der Designproduktivität ist der Verwendung der STM32Cube.AI-Toolchain zu verdanken, die ausgereifte Fähigkeiten zur Entwicklung von KI-Applikationen für das breit gefächerte Portfolio an STM32-MCUs mitbringt. Durch die technischen Ressourcen und die einfache Anwendung des STM32Cube-Softwareentwicklungssystems konnte Schneider Electric somit wertvolle Flexibilität und Effizienz im Hardwaredesign erreichen.

Der Prototyp des Personenzähl-Sensors kombiniert einen Wärmebildsensor aus der LYNRED ThermEye-Familie, integriert in ein von Schneider Electric entwickeltes, spezielles Low-Power-Design, mit einem Yolo basierten Neural-Networking-Modell, das auf dem kürzlich vorgestellten, leistungsfähigen Mikrocontroller STM32H723 von ST läuft.

»Diese vielversprechende Technik eröffnet eine neue Lösung für zahlreichen Anwendungen, darunter die Warteschlangen-, Gebäudenutzungs- und Social-Distancing-Überwachung«, erläutert Maxime Loidreau, IoT Sensors Program Manager bei Schneider Electric. »Unsere gemeinsam mit STMicroelectronics erstellte innovative Demonstration lässt sich in zahlreichen Segmenten einsetzen, von Hotels über Büros bis hin zum Einzelhandel sowie im allgemeineren Sinn in allen Gebäuden, in denen Informationen über die Präsenz und die Belegung von Bereichen nützlich sind.«

»Dieses Projekt verdeutlicht die Fähigkeiten des Deep Learnings zur Steigerung der eingebetteten Datenverarbeitungs-Performance und zeigt, wie sich Anwendungen von hohem Nutzwert auf einer kosteneffektiven Mikrocontroller-Plattform hosten lassen«, ergänzt Miguel Castro, AI Solutions Business Line Manager bei STMicroelectronics. »Unser STM32Cube.AI-System befähigt die Anwender zur Realisierung flexibler Lösungen innerhalb eines kurzen Markteinführungs-Zeitfensters. Die Kunden können sogar noch mehr Produktivität erzielen, indem sie zur Überwindung technischer Probleme auf die Unterstützung unseres Technik-Teams zurückgreifen.«

Native Unterstützung etablierter KI-Frameworks

Das STM32-AI-System hält wichtige Bausteine für neuronale Netze zum Betrieb auf STM32-MCUs bereit und ebnet damit den Weg zu kosteneffektiven und energieeffizienten Lösungen. Verschiedene Deep-Learning-Frameworks wie Keras und TensorFlow Lite sowie das ONNX-Format werden nativ unterstützt.

Bestandteil des Systems ist das Software-Erweiterungspaket X-CUBE-AI, das die Fähigkeiten des Initialisierungs-Tools STM32CubeMX so ausweitet, dass vorab trainierte neuronale Netze automatisch umgewandelt werden, um anschließend optimierte Bibliotheken für den anvisierten Mikrocontroller zu generieren und diese in das Anwenderprojekt einzubinden. Der zusätzliche Support zur Automatisierung arbeitsaufwändiger Entwicklungsaufgaben umfasst verschiedene Möglichkeiten zum Validieren von Modellen von neuronalen Netzen und zum Messen der Leistungsfähigkeit auf STM32-MCUs, ohne dass der notwendige C-Code von Hand geschrieben werden muss.

Das vom ST-Softwareentwicklungssystem unterstützte und auf das umfangreiche STM32-Portfolio abgebildete, generelle DNN-Konzept erlaubt den Anwendern die effiziente Mehrfachnutzung ihrer Entwicklungsarbeit, wenn Produkte für verschiedene Märkte realisiert werden. Der Mikrocontroller STM32H723, auf dem die bei den ST Live Days gezeigte Demonstration basiert, bringt die Voraussetzungen für die Verwendung als Host für KI-Anwendungen mit, darunter eine hohe Core-Rechenleistung, bis zu 1 Mbyte Flash-Speicher, schnelle Schnittstellen für Off-Chip-Speicher sowie integrierte Funktionen zum Anschluss einer großen Vielzahl an Sensortypen.

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