随着数字化不断深入，智能边缘正在掀起巨大的应用热潮，各种新奇应用设计层出不穷。本着培养创新人才的初心，ADI联合硬禾科技举办了基于MAX78000的智能边缘应用设计大赛，并提供了共计100套MAX78000FTHR开发板。
MAX78000是一款先进的片上系统，集成带FPU CPU的Arm® Cortex®-M4内核，通过超低功耗深度神经网络加速器实现高效的系统控制。CNN引擎具有442KB的权重存储器，可支持1、2、4和8位权重（支持高达350万权重的网络）。该CNN权重存储器基于SRAM，因此可进行AI网络的即时更新。同时，CNN引擎还集成了512KB的数据存储器。高度灵活的CNN架构允许用户通过PyTorch®和TensorFlow®等传统工具集训练网络，然后经ADI提供的工具转换后在MAX78000上运行。本次大赛吸引了众多勇于创新和尝试的大学生和工程师踊跃报名参赛，在各种优秀设计经过几轮激烈的角逐后，最终有3位参赛者凭借他们极具创意性的项目夺得了“一等奖”，分别是——
本项目的目标是基于图像识别等技术，利用MAX78000开发板完成宝可梦的识别任务，实现“宝可梦图鉴”的基本功能，即对输入图像中的宝可梦进行准确的识别，并显示宝可梦的名称。
“宝可梦图鉴”有两大功能：宝可梦识别和浏览。宝可梦识别为主要功能，它的工作流程包含宝可梦图像采集、宝可梦识别和识别结果展示三大部分。图像采集方面，由于MAX78000开发板带有一个摄像头，因此可以将摄像头拍摄到的图片作为输入，传给识别模块。识别模块利用预训练的神经网络对输入图像进行处理，生成分类结果。最后的识别结果将展示在LCD屏幕上，同时还会显示SD卡中储存的宝可梦相关信息，以模拟图鉴的功能。
宝可梦浏览为图鉴的次要功能，即从SD卡中读取所有宝可梦的信息并依次展示。此外为了提升项目的可复现性，SD卡和LCD屏幕均为可选模块，只使用MAX78000开发板的板载摄像头也可以完成宝可梦的识别，识别结果将通过串口发送至电脑。
本项目使用基于MAX78000板卡上的摄像头采集图像，并使用AI技术判断图像中是否有猫咪，进而实现自动出食物。其中，AI技术的实现要得益于MAX78000的强悍的神经网络加速功能，该芯片内置CNN神经网络加速器，经测试，可在14ms内完成对一帧图像的处理。整个过程离线进行，无需联网。此外，这款智能喂食器采用太阳能电池供电。由于整体系统运行在MCU之上，整体功耗极低。
本项目是一个AI自动识别项目，AI模型使用到的神经网络模型为卷积神经网络（CNN），其最终应用平台为MAX78000FTHR开发板，使用该开发板的板载摄像头并搭配另外的TFT屏幕对螺钉、螺母和螺栓进行识别。
由于延迟和能耗的问题，云端计算对于边缘普及极具挑战。但基于超低功耗硬件算力，高集成度、小尺寸且低成本的边缘智能解决方案MAX78000的推出，正在为越来越多的应用领域提供真正可行的智能赋能方案，类似的各种创新应用正在层出不穷地推出。本次ADI与硬禾科技共同举办智能边缘应用设计大赛，也是希望能够通过这种激励性的计划和活动，加速边缘智能应用的落地进程，同时也为行业中的学子与工程师提供一个展示自身创造才能的广阔平台，推动行业的人才储备。⭐如果各位小伙伴还对其他获奖的边缘智能应用感兴趣的话，可以点击【阅读原文】前往查看更多获奖创新设计哦~
