意法半导体推出具有机器学习功能的运动传感器 提高运动跟踪精度和电池续航能力

2019-02-12 07:49:00 来源:EEFOCUS
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机器学习技术可分类处理运动数据,提高运动跟踪精度
 
嵌入式智能和其它强化功能大幅降低功耗,延长智能手机、穿戴设备和游戏控制器的电池续航时间
 
中国,2019年2月12日 – 横跨多重电子应用领域的全球领先的半导体供应商意法半导体(STMicroelectronics,简称ST;纽约证券交易所代码:STM)在其先进的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。
 
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。
 
LSM6DSOX现已量产上市。
 
 
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