L'interface utilisateur du kit de développement BME688 pour étiqueter les données et tester les algorithmes sur le terrain.

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Mise à jour
29 mai 2024
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BME AI Studio APP

Le BME AI Studio est conçu pour fonctionner de manière transparente avec le kit de développement BME688 et les logiciels associés (bureau BME AI Studio et BSEC) afin d'accélérer et d'améliorer la preuve de concept avec le capteur de gaz BME.
Le BME688 est le premier capteur de gaz doté d'une intelligence artificielle (IA) et de capteurs intégrés de pression, d'humidité et de température de haute linéarité et de haute précision. Il est logé dans un boîtier robuste mais compact de 3,0 x 3,0 x 0,9 mm³ et spécialement développé pour les applications mobiles et connectées où la taille et la faible consommation d'énergie sont des exigences critiques. L'outil BME AI Studio (application de bureau et mobile) permet aux clients de former le scanner de gaz BME688 sur leur application spécifique, comme dans les appareils électroménagers, les produits IoT ou la maison intelligente.
L'application BME AI Studio se connecte au kit de développement BME688 via Bluetooth. Une fois connecté, deux modes de fonctionnement peuvent être choisis :
1. Données d'enregistrement et d'étiquetage : les données brutes du capteur de gaz sont enregistrées avec le kit de développement BME688 et les échantillons peuvent être étiquetés via l'application. Prérequis : le fichier de configuration de la carte (.bmeconfig) doit être copié sur la carte SD.
2. Algorithme de test en direct : l'algorithme exporté depuis le bureau BME AI Studio peut être ou démontrer en direct avec de vrais spécimens. Prérequis : un fichier de configuration BSEC (.config) et un fichier de configuration AI (.aiconfig) doivent être copiés sur la carte SD.

En mode Enregistrement et Étiquette, l'utilisateur peut :
• voir l'état actuel du capteur
• étiqueter les spécimens
• voir les données brutes enregistrées

En mode Live-Test, l'utilisateur peut :
• voir la prédiction actuelle de chaque capteur (actuellement seulement quatre capteurs à la fois)
• définir une classe comme "Ground Truth" actuelle (pour les algorithmes de classification)
• ouvrir une vue de démonstration en plein écran
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