导读 英飞凌科技推出了一款使用机器学习和传感器融合的电池供电 AI 声学检测器板的参考设计。智能报警系统 (SAS) 使用基于人工智能 机器学习
英飞凌科技推出了一款使用机器学习和传感器融合的电池供电 AI 声学检测器板的参考设计。智能报警系统 (SAS) 使用基于人工智能/机器学习 (AI/ML) 的传感器融合实现高精度和极低功耗操作。该技术与低功耗唤醒声学事件检测相结合，超过了当今智能建筑和家庭中使用的纯声学警报系统的检测精度。它也适用于其他物联网应用程序。
该参考板结合了英飞凌的高信噪比 (SNR) 模拟 XENSIV MEMS 麦克风 IM73A135V01、XENSIV 数字压力传感器 DPS310 和 PSoC 62 微控制器。英飞凌还提供基于经过精确训练的 AI/ML 的传感器融合软件算法，该算法结合声学和压力传感器数据，准确区分家庭内的尖锐声音和独特的音频/压力事件。
这些事件可以在玻璃破碎时产生，或者由于烟雾警报、一氧化碳警报或通过门或窗检测到入侵而触发房屋警报。
用于可穿戴设备和可听设备的自学习 AI 传感器
AI/ML 传感器融合算法还能够消除由于与警报系统的相似性而可能产生误报的许多其他背景声音或背景压力事件。
英飞凌电源物联网和传感器解决方案副总裁 Laurent Remont 表示：“我们很高兴能够采用一种独特且差异化的方法，将 AI/ML 功能引入成本敏感的电池供电家庭安全传感器系统，而不会牺牲电池寿命。”和传感器系统部。“目前的家庭安全解决方案对于检测玻璃破碎等事件并不可靠。我们的新解决方案结合了许多一流的技术，创建了一个智能、可靠和节能的报警系统。我们期待为家庭安全市场带来更多创新解决方案。”
新的家庭安全警报 SAS 参考设计技术现已上市，该板将于 2022 年 9 月上市。