Ich führe OpenCV-, TensorFlow- und YOLO-Projekte auf Raspberry Pi durch

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Machine Learning und AI Ingenieur

Ich bin ein Python-Entwickler und Ingenieur, spezialisiert auf Machine Learning, Computer Vision und Embedded Systems. Ich unterstütze Kunden dabei, praktische, funktionierende Lösungen zu entwickeln ...

Über diesen Service

Hast du eine Idee für eine intelligente Kamera, Objekterkennung oder automatisiertes Visionssystem, bist dir aber unsicher, wie du es auf echter Hardware zum Laufen bringst? Ich entwickle und setze Computer-Vision-Projekte speziell für Raspberry Pi und Edge-Geräte um – nicht nur Code, der auf einem leistungsstarken Laptop funktioniert, sondern Code, der tatsächlich reibungslos auf begrenzter Hardware in der echten Welt läuft.

Mit einem Hintergrund in Embedded-Systemen und PCB-Design verstehe ich das große Ganze: von Kamera-Modulen und GPIO-Integration bis hin zu Strom- und Wärmebeschränkungen. Das bedeutet, ich schreibe nicht nur ein Python-Skript, sondern baue etwas, das tatsächlich einsatzbereit ist.

Wobei ich dir helfen kann:

Echtzeit-Objekterkennung und -verfolgung mit YOLO (v5/v8), optimiert für Pi
Maßgeschneiderte TensorFlow/TensorFlow Lite Modelle, trainiert und auf dem Gerät eingesetzt
OpenCV-basierte Bildverarbeitungs-Pipelines (Bewegungserkennung, Gesichtserkennung, Zählen, Messen usw.)
Integration der CV-Ausgabe mit Hardware-Servos, Relais, LEDs, Sensoren, Alarmen
Modelloptimierung für Geschwindigkeit auf dem Pi (Quantisierung, TFLite-Konvertierung, Bildrate-Tuning)
Kameraeinrichtung und Streaming (Pi Camera Module, USB-Kameras, MJPEG/RTSP-Streams)
Komplette Pipeline: aufnehmen, erkennen, handeln – alles läuft lokal auf dem Pi