关于服务
翻译我创建的人工智能直接在设备上运行，而不是在云端。我的专业是将计算机视觉和机器学习模型部署在嵌入式硬件上：NVIDIA Jetson、Google Coral 和 Raspberry Pi。这样，您的产品可以以最小的延迟响应，完全保护数据隐私，并且不依赖于网络可用性。当模型存储在设备本身时，帧永远不会离开相机，响应时间以毫秒计，云和流量成本几乎降至零。
我运行整个流程。我将训练好的模型优化为特定的板：TensorRT、INT8 或 FP16 量化、剪枝和层融合 — 使模型适合有限的内存并达到真实的帧率。我将相机捕获、预处理、推理和后处理组装成一个稳定的管道，调整其以适应板的热量和功率预算，并通过重启、电源丢失和数天的自主操作实现稳定性。离线工作是基础：该设备在没有互联网的情况下在货架上、运输中或生产线上完成其工作。
我完成的典型任务：人员和物体计数、传送带上的缺陷检测、车牌和条形码识别、存在和安全监控、手势和姿态识别 — 所有这些都在您的真实硬件上以可测量的 FPS 和准确性进行，而不是纸上谈兵。请告诉我板、相机和任务 — 在我们开始之前，我会诚实地告诉您实际可实现的帧率和准确性。
您将获得：
— 针对您的板的模型转换和 TensorRT / 量化设置；
— 从相机到结果的完整推理管道，带有日志记录；
— 在您的设备上的基准测试（FPS、延迟、准确性）；
— 离线操作、自动重启和部署脚本。
我运行整个流程。我将训练好的模型优化为特定的板：TensorRT、INT8 或 FP16 量化、剪枝和层融合 — 使模型适合有限的内存并达到真实的帧率。我将相机捕获、预处理、推理和后处理组装成一个稳定的管道，调整其以适应板的热量和功率预算，并通过重启、电源丢失和数天的自主操作实现稳定性。离线工作是基础：该设备在没有互联网的情况下在货架上、运输中或生产线上完成其工作。
我完成的典型任务：人员和物体计数、传送带上的缺陷检测、车牌和条形码识别、存在和安全监控、手势和姿态识别 — 所有这些都在您的真实硬件上以可测量的 FPS 和准确性进行，而不是纸上谈兵。请告诉我板、相机和任务 — 在我们开始之前，我会诚实地告诉您实际可实现的帧率和准确性。
您将获得：
— 针对您的板的模型转换和 TensorRT / 量化设置；
— 从相机到结果的完整推理管道，带有日志记录；
— 在您的设备上的基准测试（FPS、延迟、准确性）；
— 离线操作、自动重启和部署脚本。
