Ich werde Echtzeit-AI und Computer Vision auf Raspberry Pi, Jetson Nano bereitstellen

Willst du dein AI- oder Computer-Vision-Modell schnell und zuverlässig auf Low-Power-Edge-Geräten wie Raspberry Pi oder NVIDIA Jetson laufen lassen? Ich bin Experte darin, Modelle für Echtzeit-Leistung auf Edge-Hardware zu deployen und zu optimieren.

Meine Leistungen;

YOLOv8 / YOLOv11 auf Raspberry Pi 4/5, Jetson Nano, Orin Nano deployen

Echtzeit-Objekterkennung, Tracking und Zählung

Modelloptimierung für Edge; TensorRT, ONNX, TFLite

Kamera-Pipeline-Setup USB, CSI, Pi Camera, RTSP-Stream

GPIO-Integration; Trigger, Alarme, LEDs, Relais

Maßgeschneiderte CV-Pipelines für Robotik, Überwachung oder Automatisierung

Headless Deployment mit automatischem Start beim Boot

Technologie-Stack;

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

Modelle: YOLOv8/YOLOv11, MobileNet, EfficientDet

Optimierung: TensorRT, ONNX Runtime, TFLite

Bibliotheken: OpenCV, PyTorch, TensorFlow Lite, Ultralytics

Lieferumfang;

Voll funktionsfähiger, optimierter Code, getestet auf deinem Gerät

Modelldatei ONNX / TensorRT / TFLite

Schritt-für-Schritt-Setup-Anleitung & README

Demo-Video, das Echtzeit-Leistung zeigt

Dein AI-Modell effizient auf Edge-Geräten laufen lassen, schnell, zuverlässig und einsatzbereit für die reale Welt.