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意法半导体推出具有机器学习功能的运动传感器

核心提示:意法半导体在其惯性传感器内集成机器学习技术,机器学习内核与传感器集成的有限状态机逻辑协同工作,执行运动模式识别或振动检测功能,有效提高手机和穿戴设备的运动跟踪性能和电池续航能力。

半导体应用网2月12日消息,意法半导体(STMicroelectronics,简称ST)在其惯性传感器内集成机器学习技术,提高手机和穿戴设备的运动跟踪性能和电池续航能力。

据了解,LSM6DSOX iNEMO™传感器内部集成一个机器学习内核,可根据已知运动模式对运动数据进行分类处理,接替主处理器处理运动跟踪的第一阶段任务,这种方法可以节能降耗,加快健身记录、健康监测、个人导航、跌倒检测应用等运动类应用程序的运行速度。

意法半导体模拟、MEMS和传感器产品部副总裁Andrea Onetti表示:“机器学习已大范围用于社交媒体、金融建模或自动驾驶等应用以提高模式识别的速度和效率,LSM6DSOX运动传感器集成了机器学习功能,可增强智能手机和穿戴设备的运动跟踪性能。”

配备意法半导体LSM6DSOX的设备可以为用户带来便利、响应迅速的“永远开启”的使用体验,且对电池续航时间没有任何影响。LSM6DSOX集成于传统传感器相比,增添了更大的内存空间,并配备最先进的高速I3C数字接口,使得传感器与主控制器的交互间隔更长,连接时间更短,节能省电效果更好。

该传感器易于集成到主流移动平台(例如:Android和iOS)上,可简化消费、医疗和工业智能设备使用流程。

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