AutoML和Zephyr的TinyML熟度檢測系統

本文提出一種因應熟度檢測的高效邊緣AI解決方案。該解決方案將訊號處理（SP）特徵擷取流水線與AutoML訓練的卷積神經網路（CNN）相互結合，實現即時、高精度的分類識別。藉由ADI的⼀次性（OFA）訓練流水線，系統可自動搜尋最⾼效的CNN，無需依賴人工反覆偵錯式網路設計。
此⼀優勢在⾼度量化的TinyML部署場景中尤為重要。該解決方案基於Zephyr OS 4.1建構，提供模組化、可移植的嵌入式軟體基礎，能夠簡化系統整合並加速開發落地。