Ich führe Computer Vision AI auf Raspberry Pi, Jetson Nano oder Edge-Gerät durch

Brauchst du ein Computer Vision- oder KI-Modell, das in Echtzeit auf einem Raspberry Pi, NVIDIA Jetson Nano oder einem anderen Edge-Gerät läuft? Ich kann dir beim Aufbau und der Bereitstellung helfen, entweder von Grund auf oder basierend auf deinem bestehenden Modell.

Die meisten Entwickler können ein Modell trainieren. Sehr wenige schaffen es, es schnell und zuverlässig auf Low-Power-Edge-Hardware laufen zu lassen. Genau darin bin ich spezialisiert.

Was ich für dich tun kann

• YOLOv8 / YOLOv11 auf Raspberry Pi 4/5 oder Jetson Nano bereitstellen
• Objekterkennung, Verfolgung und Zählung in Echtzeit auf Edge-Hardware
• Modelloptimierung für Edge: TensorRT, ONNX, TFLite-Konvertierung
• Kamera-Pipeline einrichten (USB, CSI, Pi Camera, RTSP-Stream)
• GPIO-Integration für Trigger-Alerts, LEDs, Relais basierend auf Erkennungen
• Individuelle CV-Pipelines für Überwachung, Robotik oder Automatisierung
• Kopflose Bereitstellung 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, Ultralytics, PyTorch, TensorFlow Lite

Was du bekommst

• Voll funktionsfähiger Code, getestet für dein Zielhardware
• Optimierte Modell-Datei (ONNX / TensorRT / TFLite)
• Schritt-für-Schritt-Einrichtungsanleitung und README
• Demovideo, das die Echtzeit-Performance zeigt