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Crearé una app de visión por computadora con edge AI para raspberry pi o jetson
Soluciones de IA y visión por computadora
Soy ingeniero de IA especializado en visión por computadora, aprendizaje automático y procesamiento inteligente de documentos. Si necesitas un modelo personalizado entrenado, una canalización de detec...
Acerca de este Servicio
¿Cansado de la IA en la nube lenta y costosa? Ejecuta en tu dispositivo en su lugar.
Construyo y despliego sistemas de visión por computadora que funcionan directamente en hardware Raspberry Pi y Jetson en tiempo real, sin conexión, sin costos en la nube, sin latencia. Detección, seguimiento, conteo, detección de anomalías, todo funcionando localmente en tu dispositivo edge.
Lo que hace esto diferente de trabajos genéricos de CV:
La mayoría de los vendedores te entregan un script en Python que funciona en una laptop. Yo optimizo específicamente para hardware edge, exportando a ONNX, acelerando con TensorRT, usando cuantización INT8/FP16 para que tu modelo funcione con FPS útiles en hardware limitado.
Con qué trabajo:
- Hardware: Raspberry Pi 4/5, Jetson Nano, Jetson Orin, Jetson Xavier
- Modelos: YOLOv8, MobileNetV3, EfficientDet, arquitecturas personalizadas
- Optimización: ONNX, TensorRT, OpenVINO, cuantización de modelos
- Lenguajes y herramientas: Python, OpenCV, PyTorch, FastAPI
Casos de uso típicos:
- Cámaras de seguridad, detección de defectos industriales, conteo de personas en retail, monitoreo agrícola, visión en robótica.
Lo que obtienes:
- Modelo completamente funcional que corre en tu dispositivo
- Optimizado para FPS reales en tu hardware específico
- Código Python limpio y documentado
- Guía de configuración e instalación
- Código fuente siempre incluido, sin excepciones
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Necesito enviarte mi dispositivo físico?
No. Desarrollo y optimizo todo en hardware equivalente en mi lado y entrego código listo para usar con una guía completa de configuración. Solo tienes que ejecutarlo en tu dispositivo.
¿Qué FPS puedo esperar en Raspberry Pi?
Depende del modelo y la resolución. Un YOLOv8n cuantizado con TensorRT suele alcanzar entre 8 y 15 FPS en RPi 5 y entre 25 y 40 FPS en Jetson Nano. Te daré números realistas para tu caso específico antes de comenzar.
No tengo dataset. ¿Aún así puedes construir esto?
Sí. Para objetos comunes (personas, vehículos, caras), los pesos preentrenados funcionan bien desde el principio. Para casos específicos como piezas industriales o cultivos particulares, necesitarás al menos 200 a 300 imágenes etiquetadas por clase. Puedo ayudarte con la anotación como complemento.
¿Qué pasa si mi dispositivo no es Raspberry Pi o Jetson?
Envíame un mensaje con las especificaciones de tu dispositivo antes de hacer el pedido. He trabajado con otros hardware ARM y embebidos y generalmente puedo hacerlo funcionar, solo necesito confirmarlo primero.
¿El modelo funcionará sin internet?
Sí. Ese es el objetivo de edge AI. Todo funciona localmente en tu dispositivo sin dependencia de la nube una vez desplegado.
¿Puedes agregar un servidor FastAPI para que mi app pueda llamar al modelo?
Sí. Esto está incluido en el paquete Premium y disponible como complemento ($70) para los paquetes Basic y Standard.
