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Costruirò firmware di classificazione sensoristica tinyml per stm32 e nrf
Sviluppatore embedded, 8 anni di esperienza, ottima conoscenza di C, Python e strumenti correlati. Profilazione di potenza, debug di circuiti. - NBIoT (nrf9160, quectel, simcon) - Zephyr, Matter, Conn...
Informazioni su questo servizio
Vuoi che il tuo dispositivo sensoriale riconosca movimento, vibrazione, impatti o altri eventi localmente, senza dover dipendere da una connessione cloud?\n\nLavoro su acquisizione di sensori embedded, pipeline DSP e integrazione pratica di TinyML/Edge AI per microcontrollori con risorse limitate.
Piattaforma:
STM32
Sensori:
Accelerometro
•
Suoni e vibrazioni
•
Gyroscope
Expertise:
Sviluppo firmware
•
AI
•
Elaborazione del segnale
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Riesci a costruire un modello se non ho set di dati?
Possiamo partire con la registrazione dei dati del sensore e un piano di etichettatura degli eventi. La classificazione completa richiede registrazioni e etichette rappresentative.
L'inferenza verrà eseguita direttamente sul MCU?
Questo è l'obiettivo del Premium se la memoria obiettivo, la potenza di calcolo e gli input features lo supportano. La fattibilità viene verificata prima di impegnarsi con un'architettura di modello.
