使用树莓派硬件的MATLAB支持包，将MATLAB®函数部署为树莓派硬件上的独立可执行文件。万博1manbetx

使用MATLAB®树莓派硬件支持包，在树莓派硬件上部署边缘检测功能作为独立的可执行文件。万博1manbetx在本例中，您将学习如何从连接到树莓派硬件的网络摄像头获取实时图像，对获取的图像运行边缘检测功能，并在连接到同一树莓派硬件的监视器上显示结果。

通过使用MATLAB®树莓派硬件支持包部署图像分类算法，预测树莓派™上的实时视频流中的对象。万博1manbetx该算法使用ResNet-50神经网络对连接树莓派硬件的网络摄像头所捕获的物体进行识别。

使用树莓派硬件的MATLAB支持包部署一个MATLAB®函数，接受来自树莓派™命令行的输入。万博1manbetx在本例中，使用MATLAB函数进行两个数字相加的部署。

在MATLAB Online中使用树莓派硬件的MATLAB支持包部署一个MATLAB®函数，接受来自树莓派™命令行的输入。万博1manbetx在本例中，使用MATLAB函数进行两个数字相加的部署。

使用MATLAB®树莓派硬件支持包生成和部署图像分类算法的代码。万博1manbetx该算法使用ResNet-50神经网络来识别使用树莓派命令行作为输入传递的图像。

将用于语音命令识别的特征提取和卷积神经网络(CNN)部署到树莓派™。为了生成特征提取和网络代码，您使用MATLAB Coder™，MATLAB®支持包用于树莓派硬件和ARM®计算库。万博1manbetx在本例中，生成的代码是树莓派上的可执行文件，由MATLAB脚本调用，该脚本显示预测的语音命令以及信号和听觉谱图。MATLAB脚本和树莓派上可执行文件之间的交互是使用用户数据报协议(UDP)处理的。有关音频预处理和网络训练的详细信息，请参见使用深度学习的语音命令识别。

演示了在树莓派™上使用双向长短期记忆(BiLSTM)网络和mel频率倒谱系数(MFCC)特征提取进行关键字发现的代码生成。具有深度学习支持的MATLAB®Coder™可以在树莓派上生成独立的万博1manbetx可执行文件(.elf)。MATLAB®(.mlx)文件和生成的可执行文件之间的通信发生在异步用户数据报协议(UDP)上。输入的语音信号使用时规显示。掩码显示为围绕关键字YES的标记实例的蓝色矩形。有关MFCC特征提取和深度学习网络训练的更多详细信息，请访问使用MFCC和LSTM网络在噪声中发现关键字。

生成一个独立的树莓派可执行文件，用于基于声学的机器故障识别。