Farò intelligenza artificiale di computer vision su raspberry pi, jetson nano o dispositivo edge

Hai bisogno di un modello di computer vision o AI che funzioni in tempo reale su Raspberry Pi, NVIDIA Jetson Nano o altri dispositivi edge? Posso aiutarti a costruirlo e distribuirlo da zero o partendo dal tuo modello esistente.

La maggior parte degli sviluppatori sa addestrare un modello. Pochi riescono a farlo funzionare in modo rapido e affidabile su hardware edge a basso consumo. È esattamente di questo che mi occupo.

Ciò che posso fare per te

• Distribuire YOLOv8 / YOLOv11 su Raspberry Pi 4/5 o Jetson Nano
• Rilevamento, tracciamento e conteggio di oggetti in tempo reale su hardware edge
• Ottimizzazione del modello per l'edge: conversione TensorRT, ONNX, TFLite
• Configurazione del pipeline della telecamera (USB, CSI, Pi Camera, stream RTSP)
• Integrazione GPIO per trigger di allarmi, LED, relè basati sulle rilevazioni
• Pipeline CV personalizzate per sorveglianza, robotica o automazione
• Distribuzione 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, Ultralytics, PyTorch, TensorFlow Lite

Ciò che riceverai

• Codice completamente funzionante testato per il tuo hardware di destinazione
• File del modello ottimizzato (ONNX / TensorRT / TFLite)
• Guida passo passo per l'installazione e README
• Video demo che mostra le prestazioni in tempo reale