想象一下，只需移动头部，无需触碰任何按钮即可控制设备。
识别头部动作（如点头、摇头及其他一般头部动作）可广泛应用于安全头盔、VR头戴设备以及其他佩戴在头部的设备中。
边缘AI在这类应用中非常有用，能够在传感器层面识别复杂姿势的同时显著节省电能。
本用例将向您展示如何通过SensorTile.box PRO开发板中的意法半导体MEMS传感器实现头部动作识别的示例。
应用原理
该分类基于来自SensorTile.box PRO开发板中LSM6DSV16X IMU（惯性测量单元）的加速度计和陀螺仪数据。
方法
通过LSM6DSV16X的机器学习内核 (MLC) 配置，可识别三类动作：点头、摇头、其他。
加速度计和陀螺仪的数据传输速率设置为30 Hz，量程分别为4 g和125 dps。
运行在LSM6DSV16X MLC中的决策树能够识别这三类动作。
传感器
LSM6DSV16X是一款六轴惯性测量单元 (IMU)，配备嵌入式AI和传感器融合功能，并支持高端应用的Qvar技术。
LSM6DSV16X传感器集成在SensorTile.box PRO开发板中。该开发板是一款即用型可编程无线盒套件，用于开发各种物联网应用，包括运动和环境数据感测以及数字麦克风功能。
数据集和模型
数据集三个类别：点头、摇头、其他。
加速度计和陀螺仪的数据传输速率设置为30 Hz，量程分别为4 g和125 dps。
模型 模型基于约360秒的数据集进行训练，三个类别的数据量均衡。
结果
由此生成的决策树模型显示出100%的准确率。
使用以下资源轻松重现这一用例：
- 使用ST AIoT Craft打开用例。
- 由于识别可能与设备位置相关，您可以克隆此项目重新训练模型，以适配您的具体用例，例如需要对涉及耳机本身的事件进行分类。
- 使用此示例时，请确保开发板垂直稳固地放置在用户右耳上方，USB端口朝下对准耳朵，LED和徽标朝外。
其他资源：
作者：Michele FERRAINA | 最后更新时间：2025年2月
资源
使用ST AIoT Craft进行优化
ST AIoT Craft支持利用传感器内AI和意法半导体组件开发物联网解决方案。它能够在意法半导体MEMS传感器的机器学习内核中分析决策树算法，并部署从传感器到云的解决方案。
最适用于LSM6DSV16X
LSM6DSV16X是一款高性能、低功耗的6轴小型IMU，集成了3轴数字加速度计和3轴数字陀螺仪。它还配有MLC（机器学习内核），可在传感器内嵌入机器学习算法。