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Implementerò edge ai e computer vision su esp32, raspberry pi e jetson
Sono uno sviluppatore esperto di sistemi Embedded e IoT per applicazioni end to end. Mi occupo di sviluppo prodotto e sviluppo design personalizzato nel campo dell'IoT, dei sistemi embedded e della ro...
Informazioni su questo servizio
Cloud AI è lento, costa ogni chiamata e smette di funzionare non appena cade la connessione internet. Il tuo dispositivo può semplicemente pensare da solo.
Addestro e implemento modelli di edge ai e computer vision che girano direttamente su hardware ESP32, Raspberry Pi, Jetson e Coral. Niente cloud, niente bolletta API, niente latenza e i tuoi dati non lasciano mai il dispositivo.
COSA OTTIENI
- Un modello addestrato sulle tue immagini, suoni o dati sensore, non una demo generica.
- Convertito, quantizzato e ottimizzato per adattarsi alla RAM e alla velocità della tua scheda.
- Firmware funzionante o app Python che agisce sul risultato: relè, MQTT, allarme.
- Un rapporto di benchmark con dati reali di latenza, memoria e precisione.
- Codice sorgente completo, script di addestramento e documentazione per poter riaddestrare in seguito.
USI TIPICI
Controllo qualità visiva, conteggio di persone e oggetti, rilevamento difetti, riconoscimento gesti e parole chiave, manutenzione predittiva da vibrazioni o corrente, lettura di targhe e codici a barre.
PERCHÉ QUESTO GIG
La maggior parte dei freelancer di AI non sa flashare una scheda e la maggior parte dei freelancer di hardware non sa addestrare un modello. Questo account fa entrambe le cose, supportato da recensioni embedded a 5 stelle.
Dimmi cosa vuoi che il dispositivo riconosca e quale scheda hai, e ti dirò se si adatta.
Piattaforma:
Raspberry Pi
FAQ
Traduzione automatica.
Un modello di AI può davvero girare su un chip piccolo come un ESP32?
Sì, entro certi limiti. Un ESP32-S3 gestisce tranquillamente modelli quantizzati TFLite Micro tra i 10 e i 200 KB con pochi millisecondi di inference, coprendo riconoscimento parole chiave, gesti, visione semplice e rilevamento anomalie. Per rilevamenti più pesanti consiglio Raspberry Pi o Jetson.
Quale scheda dovrei usare per il mio progetto?
Dimmi il compito, il frame rate e il budget energetico e ti consiglierò una scheda, gratis, prima di ordinare. Guida rapida: ESP32-S3 per audio, gesti e visione semplice, Raspberry Pi 5 o AI Kit per riconoscimento oggetti reale, Jetson Orin per modelli multi-camera o video.
Quante immagini o campioni servono per addestrare il mio modello?
Come minimo, 150-300 campioni per classe, e di più per dettagli visivi sottili. Se non hai ancora dati, posso aiutarti a raccoglierli o aggiungere l’opzione di raccolta e etichettatura dataset. Ti dirò sempre onestamente se i tuoi dati sono troppo pochi prima di accettare l’ordine.
Quale livello di precisione puoi garantire?
Non prometto un numero prima di vedere i tuoi dati, perché chiunque lo faccia sta solo indovinando. Quello che garantisco è un rapporto di benchmark onesto con accuratezza per classe e matrice di confusione, più revisioni per migliorarlo. La maggior parte dei compiti di classificazione ben separati si attestano tra il 90 e il 98 percento.
Devo inviarti il mio hardware?
Di solito no. Sviluppo e test li faccio sulla stessa scheda, poi ti invio firmware, codice e guida per flashare. Per hardware industriale o insolito, possiamo fare una sessione di screen share per flashare e testare da te, o puoi spedire l’unità se preferisci.
Costa qualcosa farlo funzionare una volta deployato?
No. È il punto di edge AI. Una volta che il modello è sul dispositivo, non ci sono chiamate API, nessuna tariffa per immagine e nessun abbonamento. Continua a funzionare anche senza internet. L’unico costo opzionale è un piccolo server se vuoi un dashboard che raccoglie eventi.
Puoi anche progettare hardware, PCB e contenitore?
Sì. Questo account è un profilo di hardware embedded con recensioni a 5 stelle per firmware e PCB. Se hai bisogno che il nodo camera sia progettato, che la scheda sia layoutata e che il contenitore sia specificato, scrivimi e ti invierò un’offerta personalizzata per l’intero progetto.
Il dispositivo può anche inviare risultati a un dashboard o al mio sistema?
Sì. Il dispositivo può pubblicare le rilevazioni via MQTT, HTTP o webhook nel tuo dashboard, ERP o database, mantenendo tutte le decisioni localmente. La versione premium include un dashboard di monitoraggio, e gestisco anche un gig dedicato a dashboard IoT con AI e alert.
