新唐手勢辨識系統：高效能 MCU AI 應用方案

隨著人工智慧技術的快速發展，手勢辨識系統在智慧家居、人機互動以及虛擬現實等領域的應用日益普及。這些技術不僅提升了使用者的便利性，還帶來了革命性的互動方式。新唐科技針對這些應用需求，推出了一款手勢辨識系統的參考設計，旨在提供低功耗、高效能的解決方案，以滿足各類實時應用場景的需求。

該系統的核心硬體採用 Arm® Cortex^®-M55 與 Arm^® Ethos™-U55 架構的 NuMicro^® M55M1 微控制器，這款微控制器不僅擁有強大的運算能力，還具備出色的低功耗特性，特別適合資源受限的嵌入式系統。

NuMicro^® M55M1 內建 1.5 MB SRAM，並支援多種外部記憶體選項，如 QSPI、SDHC、EBI 16-bit 和 HYPERRAM™。最為關鍵的是，該系統內建強大的神經處理單元（NPU）— Arm Ethos-U55，專門為嵌入式 AI 應用提供強勁的算力，同時兼具優異的省電效能。基於此硬體架構，我們能夠在嵌入式環境中運行輕量級的 YOLO 模型，實現即時的手勢辨識，為多種應用提供靈活且高效的解決方案。

系統搭載 CMOS 攝像頭用來捕捉手勢影像，並實時顯示在 LCD 上。透過 M55M1 內建的 NPU，該系統在 AI 推理時展現出強大的運算能力，無論在速度或準確性上都表現出色。與傳統微控制器相比，M55M1 提供了顯著更高的推理速度與精度，這對於手勢控制、安防監控及智慧家居等需要即時反應的應用場景尤其重要。

Ethos-U55 NPU 在系統中扮演了關鍵角色，透過硬體加速，大幅提升神經網絡的運算效率，尤其是在矩陣乘法和累加運算（MAC）等深度學習的核心計算中展現出色。這讓輕量級 YOLO 模型能夠在極短的時間內完成影像處理，並迅速輸出手勢辨識結果，顯著縮短運算時間，提升辨識精度和可靠性，實現即時應用。此外，我們還採用了量化與壓縮技術來優化系統效能。這些技術不僅減小了模型的體積，還降低了運行時的運算負擔，使得 YOLO 模型在 Ethos-U55 NPU 上更加高效，進一步提升推理速度，同時降低系統功耗，讓其更適合電池供電的嵌入式設備使用。

新唐手勢辨識參考設計擁有廣泛的應用場景，特別適合智慧家居、人機互動、虛擬現實等領域。例如，透過手勢辨識，我們可以實現對智慧裝置的無接觸式控制；在虛擬現實應用中，手勢辨識技術提供了更自然的交互方式，讓用戶能夠直觀地與虛擬世界互動。此外，該技術還可應用於安防監控系統，透過識別特定手勢觸發警報或自動化操作流程。

觀看應用展示影片：手勢辨識系統

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