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Costruirò un'app di computer vision edge AI per raspberry pi o jetson
Soluzioni di AI e computer vision
Sono un ingegnere AI specializzato in Computer Vision, Machine Learning e automazione intelligente dei documenti. Se hai bisogno di un modello personalizzato, di una pipeline di rilevamento in tempo r...
Informazioni su questo servizio
Stanco di cloud AI lento e costoso? Eseguilo sul tuo dispositivo invece.
Creo e distribuisco sistemi di visione artificiale che funzionano direttamente su hardware Raspberry Pi e Jetson in tempo reale, offline, senza costi cloud, senza latenza. Rilevamento, tracciamento, conteggio, rilevamento di anomalie, tutto in esecuzione localmente sul tuo dispositivo edge.
Perché questo è diverso dai servizi di CV generici:
La maggior parte dei venditori ti consegna uno script Python che gira su un laptop. Io ottimizzo specificamente per hardware edge con esportazione ONNX, accelerazione TensorRT, quantizzazione INT8/FP16, così il tuo modello funziona a FPS utilizzabili su hardware limitato.
Con cosa lavoro:
- Hardware: Raspberry Pi 4/5, Jetson Nano, Jetson Orin, Jetson Xavier
- Modelli: YOLOv8, MobileNetV3, EfficientDet, architetture personalizzate
- Ottimizzazione: ONNX, TensorRT, OpenVINO, quantizzazione del modello
- Lingue e strumenti: Python, OpenCV, PyTorch, FastAPI
Usi tipici:
- Sistemi di videosorveglianza, rilevamento difetti industriali, conteggio persone nel retail, monitoraggio agricolo, visione robotica.
Ciò che ottieni:
- Modello completamente funzionante che gira sul tuo dispositivo
- Ottimizzato per FPS reali sul tuo hardware specifico
- Codice Python pulito e documentato
- Guida all'installazione e configurazione
- Codice sorgente sempre incluso, nessuna eccezione
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Devo inviarti il mio dispositivo fisico?
No. Sviluppo e ottimizzo tutto su hardware equivalente dalla mia parte e consegno codice pronto all'uso con una guida completa all'installazione. Tu devi solo eseguirlo sul tuo dispositivo.
Quale FPS posso aspettarmi su Raspberry Pi?
Dipende dal modello e dalla risoluzione. Un YOLOv8n quantizzato con TensorRT raggiunge tipicamente 8–15 FPS su RPi 5 e 25–40 FPS su Jetson Nano. Ti darò numeri realistici per il tuo caso d'uso specifico prima di iniziare.
Non ho un dataset. Puoi comunque costruirlo?
Sì. Per oggetti comuni (persone, veicoli, volti) i pesi pretrained funzionano bene fin da subito. Per casi d'uso più specifici come parti industriali o colture particolari, ti serviranno almeno 200–300 immagini etichettate per classe. Posso aiutarti con l'annotazione come servizio aggiuntivo.
E se il mio dispositivo non è Raspberry Pi o Jetson?
Scrivimi con le specifiche del tuo dispositivo prima di ordinare. Ho lavorato con altri hardware ARM e embedded e di solito riesco a farlo funzionare, basta confermarlo prima.
Il modello funzionerà senza internet?
Sì. Questo è il vero scopo dell'edge AI. Tutto funziona localmente sul tuo dispositivo senza dipendenza dal cloud una volta deployato.
Puoi aggiungere un server FastAPI così la mia app può chiamare il modello?
Sì. Questo è incluso nel pacchetto Premium e disponibile come add-on ($70) per Basic e Standard.
