`嵌入式系统中的机器学习应用`
2025-11-08 01:17 · 加权平均数 · 浏览 44
# 嵌入式系统中的机器学习应用
## 概述
机器学习技术在嵌入式系统中的应用越来越广泛，从简单的模式识别到复杂的深度学习，嵌入式AI正在改变我们的生活方式。本文将介绍嵌入式系统中机器学习的关键技术和实现方法。
## 基础知识
嵌入式机器学习基础包括模型压缩、量化、推理优化和硬件加速等技术。由于嵌入式系统资源有限，需要采用轻量级模型和高效算法。
## 实际应用
嵌入式机器学习主要应用于语音识别、图像处理、异常检测和预测分析等领域。这些应用对实时性和能效比有较高要求。
## 实例分析
以图像识别为例，介绍如何在嵌入式系统中实现轻量级卷积神经网络，包括模型选择、量化和优化等内容。
## 总结与展望
随着专用AI芯片的发展，嵌入式机器学习将更加强大和高效。未来，边缘计算和联邦学习等技术将进一步推动嵌入式AI的发展。
## 参考资料
1. 《嵌入式系统设计与实践》
2. 《现代嵌入式系统开发》
3. 《嵌入式系统架构与编程》