ИИ-камера Raspberry Pi

Используемые навыки Micropython Raspberry Pi Tensorflow Автономный ИИ Интеграция модели ИИ

Описание

Разрабатываю кастомные решения на базе Raspberry Pi и камерных модулей для задач наблюдения, аналитики и автоматизации. Подключаю модели для детекции и классификации объектов, настраиваю стриминг, запись и интеграцию с внешними сервисами. Подход ориентирован на надёжность и энергоэффективность: от быстрого прототипа до промышленного развёртывания с мониторингом и обновлениями

Почему выбирают меня?
Опыт разработки более 60 программ и устройств для различных областей, включая промышленную автоматизацию, IoT, компьютерное зрение и многое другое. Индивидуальный подход к каждому проекту и высокое качество исполнения. Мой опыт позволяет мне быстро понимать суть задачи и предлагать оптимальные решения, а индивидуальный подход гарантирует, что каждый проект будет выполнен с учетом всех особенностей и требований заказчика. Буду рад сделать как большие проекты, так и маленькие однодневные задачи, с одинаковой ответственностью и вниманием к деталям

Что могу сделать:
- Сборка и настройка решения на Raspberry Pi: выбор камеры, питание, надёжное хранение и ротация видео
- Реализация стриминга RTSP/HTTP, локальной записи и выгрузки на NAS/облако
- Внедрение ИИ‑функций: детекция движения, распознавание лиц и номеров, подсчёт людей, классификация объектов
- Оптимизация инференса на устройстве с использованием TensorFlow Lite и ONNX Runtime, поддержка аппаратного ускорения
- Интеграция с MQTT/HTTP API, домашней автоматизацией, VMS и сторонними сервисами
- Разработка веб‑панели управления и уведомлений, логирование и мониторинг состояния устройства

Решение

Технологии и языки:
- Python (OpenCV, TensorFlow Lite, PyTorch), C/C++, Shell
- Raspberry Pi OS, Docker, systemd, GStreamer, FFmpeg
- Протоколы и интеграции: RTSP, HLS, HTTP, MQTT, WebSocket

Результат

Что нужно от покупателя:
- Краткое описание сценариев использования и желаемого результата
- Модель камеры или требуемые характеристики видео (разрешение, FPS, светочувствительность)
- Пример потока RTSP/HTTP или доступ к тестовому оборудованию для отладки
- Целевые условия эксплуатации: сеть, питание, температура, место установки
- Информация о требуемом хранении и политике ротации архива
- Доступы/ключи для интеграций с облачными сервисами или домашней автоматизацией
- Дизайн и требования к интерфейсу (если нужна веб/мобильная панель)
- Пожелания по локальной обработке данных и требованиям к приватности
- Быть доступным для общения и обратной связи
- Быть готовым к возможным изменениям и корректировкам в процессе выполнения задачи
- Быть открытым для обсуждения и сотрудничества в процессе выполнения задачи

Дополнительные опции:
Консультация
Консультация по выбору решения и архитектуры
1200. 1 день

Минимальный прототип (POC)
Сборка рабочего прототипа с базовой детекцией и стримингом для проверки гипотезы
4500. 3 дня

Оптимизация инференса
Снижение задержек и потребления ресурсов, ускорение модели на устройстве
7200. 7 день

Установка и настройка на объекте
Выезд, установка устройства, настройка сети и тестирование в условиях эксплуатации
4500. 1 день

Поддержка и обновления
Сопровождение, патчи безопасности, обновление моделей и ПО
1500. 0 день

Ответы на частые вопросы:
1) Показываете ли вы примеры работ?
Да. Свои работы предоставлю в ходе общения, в зависимости от задачи покупателя.
Так как сервис Kwork разрешает не все виды ссылок и может воспринимать их как обмен контактами.
2) Берётесь ли за небольшие однодневные/одночасовые задания?
Да — выполняю и небольшие задачи с тем же вниманием к качеству и срокам.
3) Требуется ли доступ к камере или тестовому потоку для интеграции?
Наличие тестового потока или устройства ускоряет настройку и повышает точность итоговой системы
4) Как обеспечивается безопасность и приватность видео?
Реализую шифрование каналов, контроль доступа, локальную обработку данных по требованию и безопасное хранение ключей
5) Можно ли выполнять инференс полностью на устройстве без облака?
Да. Подбираю оптимальные модели и настройки для локального инференса с учётом ограничений Raspberry Pi