Über den Service
ÜbersetztIch erstelle künstliche Intelligenz, die direkt auf dem Gerät läuft, nicht in der Cloud. Meine Spezialisierung liegt in der Bereitstellung von Computer Vision und Machine Learning-Modellen auf eingebetteter Hardware: NVIDIA Jetson, Google Coral und Raspberry Pi. So reagiert Ihr Produkt mit minimaler Latenz, bewahrt die Datensicherheit vollständig und ist nicht von der Netzwerkverfügbarkeit abhängig. Wenn ein Modell auf dem Gerät selbst lebt, verlassen die Frames niemals die Kamera, die Reaktionszeit wird in Millisekunden gemessen und die Kosten für Cloud und Datenverkehr sinken nahezu auf null.
Ich betreibe die gesamte Pipeline. Ich nehme ein trainiertes Modell und optimiere es für ein bestimmtes Board: TensorRT, INT8 oder FP16 Quantisierung, Pruning und Layer-Fusion — damit das Modell in den begrenzten Speicher passt und die echte Bildrate erreicht. Ich füge Kamerafang, Vorverarbeitung, Inferenz und Nachverarbeitung zu einer stabilen Pipeline zusammen, passe sie an das thermische und energetische Budget des Boards an und erreiche Stabilität durch Neustarts, Stromausfälle und Tage des autonomen Betriebs ohne Bediener. Offline-Arbeit ist die Basislinie: Die Box erledigt ihre Aufgabe im Regal, im Transport oder an einer Produktionslinie ohne Internetzugang.
Typische Aufgaben, die ich abschließe: Personen- und Objekterfassung, Fehlererkennung auf Förderbändern, Kennzeichen- und Barcodeerkennung, Präsenz- und Sicherheitsüberwachung, Gesten- und Posenerkennung — alles mit messbaren FPS und Genauigkeit auf Ihrer echten Hardware, nicht auf Papier. Nennen Sie das Board, die Kamera und die Aufgabe — und bevor wir beginnen, werde ich Ihnen ehrlich sagen, welche Bildrate und Genauigkeit wirklich erreichbar sind.
Was Sie bekommen:
— Modellkonvertierung und TensorRT / Quantisierungseinrichtung für Ihr Board;
— vollständige Inferenzpipeline von der Kamera zu den Ergebnissen mit Protokollierung;
— Benchmarks (FPS, Latenz, Genauigkeit) auf Ihrem Gerät;
— Offline-Betrieb, automatischer Neustart und Bereitstellungsskripte.
Ich betreibe die gesamte Pipeline. Ich nehme ein trainiertes Modell und optimiere es für ein bestimmtes Board: TensorRT, INT8 oder FP16 Quantisierung, Pruning und Layer-Fusion — damit das Modell in den begrenzten Speicher passt und die echte Bildrate erreicht. Ich füge Kamerafang, Vorverarbeitung, Inferenz und Nachverarbeitung zu einer stabilen Pipeline zusammen, passe sie an das thermische und energetische Budget des Boards an und erreiche Stabilität durch Neustarts, Stromausfälle und Tage des autonomen Betriebs ohne Bediener. Offline-Arbeit ist die Basislinie: Die Box erledigt ihre Aufgabe im Regal, im Transport oder an einer Produktionslinie ohne Internetzugang.
Typische Aufgaben, die ich abschließe: Personen- und Objekterfassung, Fehlererkennung auf Förderbändern, Kennzeichen- und Barcodeerkennung, Präsenz- und Sicherheitsüberwachung, Gesten- und Posenerkennung — alles mit messbaren FPS und Genauigkeit auf Ihrer echten Hardware, nicht auf Papier. Nennen Sie das Board, die Kamera und die Aufgabe — und bevor wir beginnen, werde ich Ihnen ehrlich sagen, welche Bildrate und Genauigkeit wirklich erreichbar sind.
Was Sie bekommen:
— Modellkonvertierung und TensorRT / Quantisierungseinrichtung für Ihr Board;
— vollständige Inferenzpipeline von der Kamera zu den Ergebnissen mit Protokollierung;
— Benchmarks (FPS, Latenz, Genauigkeit) auf Ihrem Gerät;
— Offline-Betrieb, automatischer Neustart und Bereitstellungsskripte.
