Implementerò AI in tempo reale e computer vision su raspberry pi, jetson nano

Hai bisogno che il tuo modello di AI o computer vision funzioni in modo rapido e affidabile su dispositivi edge a basso consumo come Raspberry Pi o NVIDIA Jetson? Sono un esperto nell'implementazione e ottimizzazione di modelli per prestazioni in tempo reale su hardware edge.

Servizi che offro;

Implementazione di YOLOv8 / YOLOv11 su Raspberry Pi 4/5, Jetson Nano, Orin Nano

Rilevamento, tracciamento e conteggio di oggetti in tempo reale

Ottimizzazione del modello per edge; TensorRT, ONNX, TFLite

Configurazione pipeline telecamera USB, CSI, Pi Camera, stream RTSP

Integrazione GPIO; trigger, avvisi, LED, relè

Pipeline CV personalizzate per robotica, sorveglianza o automazione

Implementazione headless con avvio automatico all'accensione

Stack tecnologico;

Hardware: Raspberry Pi 4/5, Jetson Nano, Jetson Orin Nano

Modelli: YOLOv8/YOLOv11, MobileNet, EfficientDet

Ottimizzazione: TensorRT, ONNX Runtime, TFLite

Biblioteche: OpenCV, PyTorch, TensorFlow Lite, Ultralytics

Consegne;

Codice completamente funzionante, ottimizzato e testato sul tuo dispositivo

File modello ONNX / TensorRT / TFLite

Guida passo passo per l'installazione & README

Video demo che mostra le prestazioni in tempo reale

Fai funzionare il tuo modello di AI in modo efficiente su dispositivi edge, rapido, affidabile e pronto per il deployment nel mondo reale.