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目前 ， 收集的数据是由神经网络分类的两类 ， 得到的模型性能如下图所示：

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该模型是使用EdgeImpulse的C++库部署的 ， 该库与平台无关 ， 可以在任何目标设备的任何IDE上构建 。
该模型是此类项目的关键推动因素 ， 因为如果没有将智能融入进MCU ， 则需要将传感器数据传输回服务器进行推理 。 来回传输数据是一项能源密集型任务 ， 会大量消耗电池电量 。 下图是设备在运行时的电流消耗情况：

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为了可持续地使用太阳能运行该设备 ， 它需要消耗的能量少于产生的能量 。 在每毫瓦功率至关重要的用例中 ， EdgeML对进一步降低功耗和硬件BOM成本具有深远的影响 。

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