Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik ontwikkel tinyML firmware voor sensor anomaliedetectie en bewegingsclassificatie
Edge AI TinyML firmware voor ESP32 slimme sensoren en embedded producten
Ik ontwikkel embedded firmware voor slimme apparaten die sensor data lokaal verwerken en in real-time reageren. Mijn focus ligt op ESP32 S3 edge AI, TinyML implementatie, camera- en microfoon-inferent...
Over deze dienst
Ik ontwikkel embedded machine learning oplossingen voor sensor anomaliedetectie, bewegingsclassificatie, trillingsmonitoring en prototypes voor voorspellend onderhoud.
Mijn diensten omvatten sensor data acquisitie, preprocessing, filtering, windowing, feature extractie, modelintegratie en on-device inferentie. Ik kan helpen bij het implementeren van lichte ML-modellen op ondersteunde microcontrollers zoals ESP32 en STM32, met behulp van geschikte tools en frameworks zoals Edge Impulse of TensorFlow Lite for Microcontrollers.
Toepassingen zijn onder andere abnormale trillingsdetectie, motorconditie monitoring, accelerometer- en gyroscoopclassificatie, gebarenherkenning, apparatuurmonitoring en slimme IoT-sensoren.
De focus ligt op praktische edge AI: inferentie lokaal uitvoeren met rekening houden met geheugen-, verwerkings- en stroombeperkingen. Afhankelijk van jouw project kunnen de opleveringen onder meer gedocumenteerde firmware source code, modelintegratie, bouwinstructies, testresultaten en resource benchmarks omvatten.
Heb je al een getraind model? Ik help je het te integreren in je firmware. Begin je met sensor data? Ik kan de data beoordelen en een geschikte preprocessing- en deploymentaanpak aanbevelen.
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Kun je TinyML firmware ontwikkelen voor ESP32 of STM32?
Ja. Ik kan geschikte TinyML modellen integreren met ondersteunde ESP32 of STM32 doelen, inclusief sensor acquisitie, inferentielogica en buildconfiguratie. Compatibiliteit hangt af van de specifieke chip, framework en modelvereisten.
Kun je sensor anomaliedetectie implementeren?
Ja. Ik kan helpen bij het implementeren van anomaliedetectie voor trillingen, bewegingen en andere tijdreeks sensor data. De methode hangt af van de beschikbare dataset, verwachte abnormale condities en doelhardware.
Kun je accelerometer- en gyroscoopbewegingsclassificatie bouwen?
Ja. Ik ontwikkel firmware voor gebarenherkenning, bewegingclassificatie en IMU-gebaseerde activiteitendetectie, inclusief signaal preprocessing en integratie van een geschikt classificatiemodel.
Ondersteun je voorspellend onderhoud en trillingsmonitoring?
Ja. Ik kan sensor-gebaseerde prototypes ontwikkelen voor abnormale trillingsdetectie, machineconditie monitoring en voorspellende onderhoudsexperimenten. Betrouwbare foutdetectie vereist representatieve operationele data en validatie.
Kun je een aangepast machine learning-model trainen?
Potentieel, afhankelijk van de projectomvang en data. Geef alsjeblieft voorbeeldsensor readings, labels indien beschikbaar, de verwachte output en doelapparaat zodat ik kan beoordelen of maatwerk training geschikt is.
. Kun je een bestaand model implementeren met Edge Impulse of TensorFlow Lite Micro?
Ja, mits het model, operators, toolchain en doelhardware compatibel zijn. Ik help bij het integreren van de inferentielibrary en het verbinden met de sensorverwerkingspipeline.
Werkt het model offline op de microcontroller?
Lokale inferentie is mogelijk wanneer het model en de vereiste operaties binnen de beschikbare resources van het apparaat passen. Cloudconnectiviteit is niet inherent vereist voor on-device inferentie.
Lever je broncode en prestatiegegevens van het model?
De opleveringen hangen af van het pakket. Ze kunnen firmware source code, bouwinstructies, integratienotities en gemeten inferentielatentie of geheugengebruik omvatten wanneer het doel en de testomgeving beschikbaar zijn.
