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Vou desenvolver sistemas de registro de dados de sensores em tempo real para criação de dataset de IA
design de pcb, desenvolvimento de sistemas embarcados e firmware
Sou engenheiro de hardware embarcado com experiência em design de PCB, circuitos, esquemáticos e layout de PCB para aplicações embarcadas e IoT. Desenvolvemos hardware eletrônico eficiente, confiável ...
Sobre este Serviço
FICO FELIZ QUE VOCÊ ENCONTROU MEU GIG!
Vou projetar e desenvolver sistemas de registro de dados de sensores em tempo real para criação de datasets de IA/ML, projetos de IoT, sistemas embarcados e aplicações de pesquisa.
O que Posso Projetar Para Você:
- Sistemas de aquisição de dados em tempo real (Arduino, ESP32, Raspberry Pi, STM32, DAQ industrial)
- Sincronização de múltiplos sensores (IMU, câmera, LiDAR, temperatura, umidade, biossinais, áudio, pressão, GPS)
- Transporte de dados via Serial/UART, MQTT, WebSockets, Bluetooth ou Wi-Fi
- Armazenamento estruturado: CSV, JSON, HDF5, Parquet, InfluxDB, TimescaleDB, SQLite
- Pipeline de rotulagem/anotação automática e manual para aprendizado supervisionado
- Limpeza de dados, detecção de outliers e controle de qualidade de registros
Por que Escolher Meu Serviço?
- Sólida experiência em sistemas embarcados + pipelines de dados para IA/ML
- Foco na sincronização de timestamps precisa, fundamental para datasets de múltiplos sensores
- Código limpo, bem documentado e reutilizável
- Experiência com integração de hardware + software (não apenas scripts)
Entregáveis:
- Sistema de registro de sensores em tempo real totalmente funcional (firmware + software)
- Código fonte com documentação/comentários
- Exemplo de dataset de saída (CSV/JSON/HDF5, conforme aplicável)
- Guia de instalação/configuração
- Guia básico de resolução de problemas
Outros serviços de Ciência de dados e ML que eu ofereço
Perguntas frequentes
Tradução automática
O que é um sistema de registro de dados de sensores em tempo real?
É um sistema que captura continuamente dados de sensores (como temperatura, movimento ou câmeras) enquanto são gerados, marca-os com timestamps precisos e armazena para uso posterior — geralmente para treinamento de IA, monitoramento ou pesquisa.
Você consegue montar um registrador de dados para datasets de machine learning ou treinamento de IA?
Sim, sou especializado em construir pipelines de dados estruturados e rotulados especificamente para treinamento de modelos de IA/ML, incluindo datasets de aprendizado supervisionado.
Quais hardware/microcontroladores você suporta?
Trabalho com Arduino, ESP32, ESP8266, Raspberry Pi, STM32 e a maioria dos sistemas DAQ industriais, além de sensores conectados via USB/serial.
Que tipos de sensores você pode integrar?
IMUs, acelerômetros, giroscópios, câmeras, LiDAR, sensores de temperatura/umidade, sensores de pressão, biossinais (ECG/EMG), GPS, áudio e outros.
Você fornece sistemas de coleta e monitoramento de dados de IoT?
Sim, construo sistemas de registro e monitoramento baseados em IoT com transmissão de dados em tempo real via MQTT, WebSockets ou Wi-Fi/Bluetooth.
Os dados podem ser exportados em formato compatível com TensorFlow ou PyTorch?
Sim, posso estruturar e exportar datasets em formatos CSV, JSON, HDF5 ou Parquet prontos para frameworks de ML.
Você faz sincronização de múltiplos sensores?
Sim, a sincronização precisa de timestamps entre vários sensores é uma parte central do meu processo, especialmente importante para aplicações de fusão de sensores.
Você consegue montar um painel para visualizar dados de sensores ao vivo?
Sim, os pacotes Padrão e Premium incluem dashboards em tempo real para visualização e monitoramento de dados.
Preciso fornecer o hardware/sensores eu mesmo?
Sim, você precisa fornecer os sensores/hardware físicos; eu desenvolvo e configuro o software/firmware para trabalhar com eles (posso também aconselhar sobre hardware adequado).
E se eu precisar de uma solução personalizada não listada nos pacotes?
Sem problemas, envie-me detalhes do seu projeto e eu fornecerei uma cotação personalizada e um cronograma ajustado às suas necessidades específicas.
