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Crearé firmware de clasificación de sensores TinyML para stm32 y nrf
Acerca de este Servicio
¿Quieres que tu dispositivo sensor reconozca movimientos, vibraciones, impactos u otros eventos localmente sin depender de una conexión a la nube?
Trabajo en adquisición de sensores embebidos, pipelines de DSP e integración práctica de TinyML/Edge AI para microcontroladores con recursos limitados.
Lo que ofrezco:
Integración de IMU, acelerómetro y sensor de vibración usando I2C/SPI
Muestreo preciso, buffering y timestamping
Filtrado, FFT, RMS, características espectrales y extracción de ventanas de eventos
Preprocesamiento de datos en Python y evaluación de eventos etiquetados
Baselines basados en reglas antes del machine learning cuando sea apropiado
Integración de inferencia compacta en targets STM32/nRF compatibles
Medición de carga de la CPU, latencia, RAM, flash y consumo de energía
Mi experiencia en embebidos abarca Nordic, STM32, Zephyr y adquisición de sensores en tiempo real de alta velocidad.
Los paquetes cubren un prototipo; un nuevo diseño de PCB, recopilación de datasets, algoritmos médicos regulados y paneles en la nube son por separado.
Comparte tu modelo de sensor, dataset y eventos detectados requeridos antes de hacer el pedido.
Plataforma:
STM32
Sensores:
Acelerómetro
•
Sonido y vibración
•
Gyroscope
Experiencia:
Desarrollo de firmware
•
AI
•
Procesamiento de señales
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Puedes construir un modelo si no tengo dataset?
Podemos empezar con el registro de datos del sensor y un plan de etiquetado de eventos. La clasificación completa requiere grabaciones y etiquetas representativas.
¿La inferencia se ejecutará directamente en el MCU?
Ese es el objetivo de Premium si la memoria objetivo, la capacidad de cómputo y las características de entrada lo permiten. La viabilidad se verifica antes de comprometerse con una arquitectura de modelo.
