Vou fazer projetos de opencv, tensorflow, yolo no raspberry pi

Tem uma ideia para uma câmera inteligente, detector de objetos ou sistema de visão automatizado, mas não sabe como colocar ela em funcionamento no hardware real? Eu crio e implanto projetos de visão computacional especificamente para Raspberry Pi e dispositivos de borda, não apenas código que funciona em um laptop potente, mas código que realmente roda de forma suave em hardware limitado no mundo real.

Com experiência em sistemas embarcados e design de PCB, eu entendo o panorama completo: desde módulos de câmera e integração GPIO até restrições de energia e limites térmicos. Isso significa que eu não apenas escrevo um script em Python, mas construo algo que realmente pode ser implantado.

O que posso te ajudar:

• Detecção e rastreamento de objetos em tempo real usando YOLO (v5/v8) otimizado para Pi
• Modelos personalizados de TensorFlow/TensorFlow Lite treinados e implantados no dispositivo
• Pipeline de processamento de imagem baseado em OpenCV (detecção de movimento, reconhecimento facial, contagem, medição, etc.)
• Integração da saída de CV com servos de hardware, relés, LEDs, sensores, alertas
• Otimização de modelos para velocidade no Pi (quantização, conversão para TFLite, ajuste de taxa de quadros)
• Configuração e transmissão de câmera (Módulo de câmera Pi, câmeras USB, streams MJPEG/RTSP)
• Pipeline completo: captura, detecção, ação, tudo rodando localmente no Pi