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Vou construir firmware de tinyml para classificação de sensores para stm32 e nrf
Desenvolvedor embarcado, 8 anos de experiência, forte em C, Python e ferramentas relacionadas. Criação de perfil de energia, circuito de depuração. - NBIoT (nrf9160, quectel, simcon) - Zephyr, Matter,...
Sobre este Serviço
Quer que seu dispositivo sensor reconheça movimento, vibração, impactos ou outros eventos localmente, sem depender de conexão com a nuvem?
Eu trabalho com aquisição de sensores embarcados, pipelines de DSP e integração prática de TinyML/Edge AI para microcontroladores com recursos limitados.
O que eu ofereço:
Integração de IMU, acelerômetro e sensor de vibração usando I2C/SPI
Amostragem precisa, buffering e marcação de tempo
Filtragem, FFT, RMS, recursos espectrais e extração de janelas de eventos
Pré-processamento de dados em Python e avaliação de eventos rotulados
Baseamentos baseados em regras antes de machine learning quando apropriado
Integração de inferência compacta em alvos STM32/nRF suportados
Aferição de carga da CPU, latência, RAM, flash e impacto de energia
Minha experiência embarcada abrange Nordic, STM32, Zephyr e aquisição de sensores em alta taxa em tempo real.
Os pacotes cobrem um protótipo; um novo design de PCB, coleta de dataset, algoritmos médicos regulados e painéis na nuvem são separadas.
Compartilha seu modelo de sensor, dataset e eventos detectados necessários antes de fazer o pedido.
Plataforma:
STM32
Sensores:
Acelerômetro
•
Som e vibração
•
Giroscópio
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Você pode construir um modelo se eu não tiver um dataset?
Podemos começar com registro de dados do sensor e um plano de rotulagem de eventos. A classificação completa exige gravações representativas e rótulos.
A inferência será executada diretamente no MCU?
Essa é a meta do Premium se a memória-alvo, o compute e os recursos de entrada permitirem. A viabilidade é verificada antes de firmar uma arquitetura de modelo.
