Informazioni sul servizio
TradottoCreo intelligenza artificiale che funziona direttamente sul dispositivo, non nel cloud. La mia specializzazione è l'implementazione di modelli di visione artificiale e machine learning su hardware embedded: NVIDIA Jetson, Google Coral e Raspberry Pi. In questo modo il tuo prodotto risponde con una latenza minima, preserva completamente la privacy dei dati e non dipende dalla disponibilità della rete. Quando un modello vive sul dispositivo stesso, i frame non lasciano mai la telecamera, il tempo di risposta è misurato in millisecondi e i costi del cloud e del traffico scendono quasi a zero.
Gestisco l'intero pipeline. Prendo un modello addestrato e lo ottimizzo per una scheda specifica: quantizzazione TensorRT, INT8 o FP16, potatura e fusione dei layer — in modo che il modello si adatti alla memoria limitata e raggiunga un framerate reale. Assemblare cattura della telecamera, preprocessing, inferenza e post-elaborazione in un pipeline stabile, sintonizzarlo sul budget termico e di potenza della scheda e raggiungere stabilità attraverso riavvii, perdita di potenza e giorni di operazione autonoma senza un operatore. Il lavoro offline è la base: la scatola fa il suo lavoro su uno scaffale, in trasporto o su una linea di produzione senza internet.
Compiti tipici che chiudo: conteggio di persone e oggetti, rilevamento di difetti sui nastri trasportatori, riconoscimento di targhe e codici a barre, monitoraggio della presenza e della sicurezza, riconoscimento di gesti e pose — tutto a FPS e precisione misurabili sul tuo hardware reale, non su carta. Nomina la scheda, la telecamera e il compito — e prima di iniziare ti dirò onestamente quale framerate e precisione sono realmente raggiungibili.
Cosa ottieni:
— conversione del modello e configurazione TensorRT / quantizzazione per la tua scheda;
— pipeline di inferenza completa dalla telecamera ai risultati con registrazione;
— benchmark (FPS, latenza, precisione) sul tuo dispositivo;
— operazione offline, riavvio automatico e script di distribuzione.
Gestisco l'intero pipeline. Prendo un modello addestrato e lo ottimizzo per una scheda specifica: quantizzazione TensorRT, INT8 o FP16, potatura e fusione dei layer — in modo che il modello si adatti alla memoria limitata e raggiunga un framerate reale. Assemblare cattura della telecamera, preprocessing, inferenza e post-elaborazione in un pipeline stabile, sintonizzarlo sul budget termico e di potenza della scheda e raggiungere stabilità attraverso riavvii, perdita di potenza e giorni di operazione autonoma senza un operatore. Il lavoro offline è la base: la scatola fa il suo lavoro su uno scaffale, in trasporto o su una linea di produzione senza internet.
Compiti tipici che chiudo: conteggio di persone e oggetti, rilevamento di difetti sui nastri trasportatori, riconoscimento di targhe e codici a barre, monitoraggio della presenza e della sicurezza, riconoscimento di gesti e pose — tutto a FPS e precisione misurabili sul tuo hardware reale, non su carta. Nomina la scheda, la telecamera e il compito — e prima di iniziare ti dirò onestamente quale framerate e precisione sono realmente raggiungibili.
Cosa ottieni:
— conversione del modello e configurazione TensorRT / quantizzazione per la tua scheda;
— pipeline di inferenza completa dalla telecamera ai risultati con registrazione;
— benchmark (FPS, latenza, precisione) sul tuo dispositivo;
— operazione offline, riavvio automatico e script di distribuzione.
