Ik ontwikkel real-time sensor data logging systemen voor ai dataset creatie
pcb ontwerp, embedded systeem en firmware ontwikkeling
Over deze dienst
IK BEN blij dat je mijn gig hebt gevonden!
Ik ontwerp en ontwikkel real-time sensor data logging systemen voor AI/ML dataset creatie, IoT projecten, embedded systemen en onderzoeksapplicaties.
Wat ik voor je kan ontwerpen:
- Real-time data acquisitie systemen (Arduino, ESP32, Raspberry Pi, STM32, industriële DAQ)
- Multi-sensor synchronisatie (IMU, camera, LiDAR, temperatuur, vochtigheid, biosignalen, audio, druk, GPS)
- Data transport via Serial/UART, MQTT, WebSockets, Bluetooth of Wi-Fi
- Gestructureerde opslag: CSV, JSON, HDF5, Parquet, InfluxDB, TimescaleDB, SQLite
- Automatische en handmatige labeling/annotatie pipelines voor supervised learning
- Data cleaning, outlier detectie en kwaliteitscontrole logging
Waarom kiezen voor mijn service?
- Sterke achtergrond in embedded systemen + AI/ML data pipelines
- Focus op nauwkeurige timestamp synchronisatie die cruciaal is voor multi-sensor AI datasets
- Schoon, goed gedocumenteerd en herbruikbare code
- Ervaring met hardware + software integratie (niet alleen scripts)
Deliverables:
- Volledig functioneel real-time sensor logging systeem (firmware + software)
- Broncode met documentatie/commentaar
- Voorbeeld dataset output (CSV/JSON/HDF5 afhankelijk van de situatie)
- Setup/installatie gids
- Basis troubleshooting gids
Programmeertaal:
Python
•
SQL
•
Colab
•
Java
•
NoSQL
Frameworks:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
Google ML Kit
•
PyTorch
•
Panda
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is een real-time sensor data logging systeem?
Het is een systeem dat continu data van sensors (zoals temperatuur, beweging of camera's) vastlegt terwijl het wordt gegenereerd, het nauwkeurig timestampt en opslaat voor later gebruik — vaak voor AI training, monitoring of onderzoek.
Kun je een data logger bouwen voor machine learning of AI training datasets?
Ja, ik ben gespecialiseerd in het bouwen van data pipelines die specifiek gestructureerd en gelabeld zijn voor AI/ML model training, inclusief supervised learning datasets.
Welke hardware/microcontrollers ondersteun je?
Ik werk met Arduino, ESP32, ESP8266, Raspberry Pi, STM32 en de meeste industriële DAQ systemen, evenals USB/seriële sensoren.
Welke soorten sensoren kun je integreren?
IMUs, versnellingsmeters, gyroscopen, camera's, LiDAR, temperatuur/vochtigheid sensoren, druk sensoren, biosignaal sensoren (ECG/EMG), GPS, audio en meer.
Bied je IoT data verzameling en monitoring systemen aan?
Ja, ik bouw IoT-gebaseerde logging en monitoring systemen met real-time data transmissie via MQTT, WebSockets of Wi-Fi/Bluetooth.
Kan de data geëxporteerd worden in een formaat dat compatibel is met TensorFlow of PyTorch?
Ja, ik kan datasets structureren en exporteren in CSV, JSON, HDF5 of Parquet formaten die klaar zijn voor ML frameworks.
Behandel je multi-sensor synchronisatie?
Ja, nauwkeurige timestamp synchronisatie over meerdere sensors is een kernonderdeel van mijn proces, vooral belangrijk voor sensor fusion toepassingen.
Kun je ook een dashboard bouwen om live sensor data te visualiseren?
Ja, standaard en premium pakketten omvatten real-time dashboards voor data visualisatie en monitoring.
Moet ik de hardware/sensors zelf leveren?
Ja, je moet de fysieke sensors/hardware leveren; ik ontwikkel en configureer de software/firmware om ermee te werken (ik kan ook adviseren over geschikte hardware).
Wat als ik een oplossing op maat nodig heb die niet in de pakketten staat?
Geen probleem, stuur me je projectdetails en ik geef je een op maat gemaakte offerte en planning afgestemd op jouw specifieke wensen.

