Ik voer opencv, tensorflow, yolo projecten uit op raspberry pi

Heb je een idee voor een slimme camera, object detector of geautomatiseerd vision systeem, maar weet je niet hoe je het op echte hardware aan de praat krijgt? Ik bouw en implementeer computer vision projecten specifiek voor Raspberry Pi en edge devices, niet alleen code die werkt op een krachtige laptop, maar code die daadwerkelijk soepel draait op beperkte hardware in de echte wereld.

Met een achtergrond in embedded systemen en PCB-ontwerp begrijp ik het volledige plaatje: van camera modules en GPIO-integratie tot stroombeperkingen en thermische limieten. Dit betekent dat ik niet alleen een Python-script schrijf, maar iets bouw dat echt deploybaar is.

Wat ik voor je kan doen:

• Realtime objectdetectie en tracking met YOLO (v5/v8), geoptimaliseerd voor Pi
• Aangepaste TensorFlow/TensorFlow Lite modellen getraind en op het apparaat geïmplementeerd
• OpenCV-gebaseerde beeldverwerkingspijplijnen (bewegingsdetectie, gezichtsdetectie, tellen, meten, etc.)
• CV-uitvoer integreren met hardware servos, relais, LEDs, sensoren, meldingen
• Modeloptimalisatie voor snelheid op Pi (quantisatie, TFLite-conversie, framerate afstelling)
• Camera setup en streaming (Pi Camera Module, USB-camera's, MJPEG/RTSP streams)
• Volledige pijplijn: capture detecteer actie, alles lokaal op de Pi