À propos du service
TraduitJe crée une intelligence artificielle qui fonctionne directement sur le dispositif, pas dans le cloud. Ma spécialisation est le déploiement de modèles de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique sur du matériel embarqué : NVIDIA Jetson, Google Coral et Raspberry Pi. De cette façon, votre produit répond avec une latence minimale, préserve entièrement la confidentialité des données et ne dépend pas de la disponibilité du réseau. Lorsque le modèle vit sur le dispositif lui-même, les images ne quittent jamais la caméra, le temps de réponse est mesuré en millisecondes et les coûts de cloud et de trafic tombent presque à zéro.
Je gère l'ensemble du pipeline. Je prends un modèle entraîné et l'optimise pour une carte spécifique : quantification TensorRT, INT8 ou FP16, élagage et fusion de couches — afin que le modèle tienne dans une mémoire limitée et atteigne un véritable framerate. J'assemble la capture de la caméra, le prétraitement, l'inférence et le post-traitement en un pipeline stable, l'ajuste au budget thermique et énergétique de la carte et atteins la stabilité à travers les redémarrages, les pertes de puissance et des jours d'opération autonome sans opérateur. Le travail hors ligne est la norme : la boîte fait son travail sur une étagère, en transport ou sur une ligne de production sans internet du tout.
Tâches typiques que je réalise : comptage de personnes et d'objets, détection de défauts sur des convoyeurs, reconnaissance de plaques d'immatriculation et de codes-barres, surveillance de présence et de sécurité, reconnaissance de gestes et de poses — le tout à des FPS mesurables et une précision sur votre matériel réel, pas sur papier. Nommez la carte, la caméra et la tâche — et avant de commencer, je vous dirai honnêtement quel framerate et quelle précision sont réellement réalisables.
Ce que vous obtenez :
— conversion de modèle et configuration TensorRT / quantification pour votre carte ;
— pipeline d'inférence complet de la caméra aux résultats avec journalisation ;
— benchmarks (FPS, latence, précision) sur votre dispositif ;
— fonctionnement hors ligne, redémarrage automatique et scripts de déploiement.
Je gère l'ensemble du pipeline. Je prends un modèle entraîné et l'optimise pour une carte spécifique : quantification TensorRT, INT8 ou FP16, élagage et fusion de couches — afin que le modèle tienne dans une mémoire limitée et atteigne un véritable framerate. J'assemble la capture de la caméra, le prétraitement, l'inférence et le post-traitement en un pipeline stable, l'ajuste au budget thermique et énergétique de la carte et atteins la stabilité à travers les redémarrages, les pertes de puissance et des jours d'opération autonome sans opérateur. Le travail hors ligne est la norme : la boîte fait son travail sur une étagère, en transport ou sur une ligne de production sans internet du tout.
Tâches typiques que je réalise : comptage de personnes et d'objets, détection de défauts sur des convoyeurs, reconnaissance de plaques d'immatriculation et de codes-barres, surveillance de présence et de sécurité, reconnaissance de gestes et de poses — le tout à des FPS mesurables et une précision sur votre matériel réel, pas sur papier. Nommez la carte, la caméra et la tâche — et avant de commencer, je vous dirai honnêtement quel framerate et quelle précision sont réellement réalisables.
Ce que vous obtenez :
— conversion de modèle et configuration TensorRT / quantification pour votre carte ;
— pipeline d'inférence complet de la caméra aux résultats avec journalisation ;
— benchmarks (FPS, latence, précision) sur votre dispositif ;
— fonctionnement hors ligne, redémarrage automatique et scripts de déploiement.
