Ik ontwikkel ESP32 S3 TinyML sensor firmware voor anomaly detection, voorspellend onderhoud

Professionele ESP32-S3 TinyML sensor firmware voor anomaly detection, bewegingsclassificatie, voorspellend onderhoud, knooppunten en aanwezigheidssensoren. Ik bouw efficiënte low power on device AI-oplossingen met Edge Impulse of TensorFlow Lite Micro, met volledige lokale inference en geen cloud-afhankelijkheid.

Veel kopers krijgen generieke Arduino-schetsen die modellen niet passen in beperkt geheugen of snel de batterij leegmaken. Mijn optimalisatie richt zich op de ESP32-S3 dual core LX7 PSRAM vector instructies en low power modi, waardoor inferenties vaak onder de dertig milliamps gemiddeld plaatsvinden, met meer dan negentig vijf procent nauwkeurigheid in echte omstandigheden. Ik pak belangrijke uitdagingen aan, waaronder aangepaste dataset begeleiding, in situ feature extractie, tijd- en frequentiedomein preprocessing, modelquantisatie, geheugenafstemming, power profiling en integratie met sensoren zoals MPU6050 IMU accelerometers en vibratiesensoren.

Je ontvangt een volledige end-to-end service die requirements analyse, sensor selectie, on device preprocessing, maatwerk model optimalisatie, volledige inference pipeline met instelbare drempels, lokale beslissingslogica en slimme alerts via GPIO of MQTT, samenvatting data alleen. Grondige tests leveren nauwkeurigheids benchmarks, latency en power rapportages op.