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Vou criar um aplicativo de visão computacional com IA de borda para raspberry pi ou jetson
Soluções de IA e visão computacional
Sou um engenheiro de IA especializado em Visão Computacional, Aprendizado de Máquina e processamento inteligente de documentos. Se você precisa de um modelo treinado sob medida, uma pipeline de detecç...
Sobre este Serviço
Cansado de IA na nuvem lenta e cara? Execute ela no seu dispositivo em vez disso.
Eu crio e implanto sistemas de visão computacional que rodam diretamente no hardware Raspberry Pi e Jetson em tempo real, offline, sem custos de nuvem, sem latência. Detecção, rastreamento, contagem, detecção de anomalias tudo rodando localmente no seu dispositivo de borda.
O que diferencia isso de gigs genéricos de CV:
A maioria dos vendedores entrega um script Python que roda em um laptop. Eu otimizei especificamente para hardware de borda, exportação ONNX, aceleração TensorRT, quantização INT8/FP16, para que seu modelo realmente rode em FPS utilizável em hardware restrito.
Com o que trabalho:
- Hardware: Raspberry Pi 4/5, Jetson Nano, Jetson Orin, Jetson Xavier
- Modelos: YOLOv8, MobileNetV3, EfficientDet, arquiteturas personalizadas
- Otimização: ONNX, TensorRT, OpenVINO, quantização de modelos
- Linguagens & ferramentas: Python, OpenCV, PyTorch, FastAPI
Casos de uso típicos:
- Câmeras de segurança, detecção de defeitos industriais, contagem de pessoas no varejo, monitoramento agrícola, visão para robótica.
O que você recebe:
- Modelo totalmente funcional rodando no seu dispositivo
- Otimizados para FPS real no seu hardware específico
- Código Python limpo e documentado
- Guia de configuração e instalação
- Código fonte sempre incluso, sem exceções
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Preciso te enviar meu dispositivo físico?
Não. Eu desenvolvo e otimizo tudo em hardware equivalente do meu lado e entrego um código pronto para rodar com um guia completo de configuração. Você só precisa executar no seu dispositivo.
Qual FPS posso esperar no Raspberry Pi?
Depende do modelo e da resolução. Um YOLOv8n quantizado com TensorRT normalmente atinge de 8 a 15 FPS no RPi 5 e de 25 a 40 FPS no Jetson Nano. Te direi números realistas para o seu caso exato antes de começarmos.
Não tenho dataset. Ainda assim, você consegue montar isso?
Sim. Para objetos comuns (pessoas, veículos, rostos), pesos pré-treinados funcionam bem direto na instalação. Para casos específicos como peças industriais ou culturas específicas, você vai precisar de pelo menos 200 a 300 imagens rotuladas por classe. Posso ajudar com anotação como um serviço adicional.
E se meu dispositivo não for Raspberry Pi ou Jetson?
Me envie uma mensagem com as especificações do seu dispositivo antes de fazer o pedido. Já trabalhei com outros hardwares ARM e embarcados e geralmente consigo fazer funcionar, só preciso confirmar primeiro.
O modelo funciona sem internet?
Sim. Esse é o objetivo da IA de borda. Tudo roda localmente no seu dispositivo, sem dependência de nuvem, assim que estiver implantado.
Você consegue adicionar um servidor FastAPI para que meu app possa chamar o modelo?
Sim. Isso está incluso no pacote Premium e disponível como um add-on (70 dólares) para os pacotes Basic e Standard.
