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Vou implantar um modelo de IA de borda no esp32, arduino ou qualquer microcontrolador
Índia
Estagiário de Engenheiro de IoT
Sobre este Serviço
Você está tentando rodar IA diretamente em um microcontrolador sem depender da nuvem?
Eu criei e implantei um sistema de detecção de capacete em tempo real no ESP32-CAM usando Edge Impulse e TensorFlow Lite Micro, alcançando 97% de precisão na detecção, tudo rodando no dispositivo, sem precisar de internet. Conheço esse pipeline profundamente, tanto do lado hardware quanto do software.
O que posso fazer pelo seu projeto:
- Treinar um modelo personalizado de classificação de imagens ou detecção de objetos usando Edge Impulse
- Implantar no ESP32-CAM, Arduino Nano 33 BLE Sense ou microcontroladores similares
- Integrar a saída com displays OLED, monitor serial ou alertas via Wi-Fi
- Otimizar o modelo para as limitações de memória e velocidade do seu hardware específico
- Fornecer código fonte completo, diagrama de conexões e documentação
Casos de uso que já trabalhei:
- Detecção de capacete / equipamento de segurança
- Identificação de produtos defeituosos
- Reconhecimento de gestos
- Detecção de presença
Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido para confirmar se seu hardware é compatível e discutir seus requisitos específicos.
Plataforma:
ESP32
Especialidade:
Microcontroladores
•
IoT
•
AI
•
Robótica
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais microcontroladores você suporta?
Principalmente ESP32-CAM e Arduino Nano 33 BLE Sense. Me envie uma mensagem com sua placa específica e eu confirmo antes de você fazer o pedido.
Preciso fornecer um conjunto de dados?
Não necessariamente. Para objetos comuns, posso ajudar a montar o dataset. Para objetos muito específicos, você precisará fornecer pelo menos 50 a 100 imagens de amostra.
O modelo funciona sem internet?
Sim. Essa é a principal vantagem da IA de borda — o modelo roda totalmente no dispositivo, sem depender da nuvem.
O que você entrega?
Código fonte completo em Arduino/C++, exportação do projeto do Edge Impulse, diagrama de conexões e instruções de configuração.

