Detección de objetos
YOLOv11m con seguimiento por ID sobre las clases COCO, cajas y confianza en vivo.
yolov11m · hailotracker
Estudio de visión en el borde
Streaming de visión con IA, procesado 100% en el borde.
NeuralCast conecta la cámara de tu navegador por WebRTC directamente con un Hailo-10H: detección de objetos, pose, atributos faciales y profundidad corriendo en silicio dedicado dentro de una Raspberry 5 — sin subir un solo fotograma a servidores externos.
⚡ Hailo-10H · 48 TFLOPS
100% procesamiento local
WebRTC peer-to-peer
4 modelos en caliente
48TFLOPS · INT8
<36msLatencia de proceso
4Modelos en caliente
~30FPS por tarea
El servicio
Cuatro modelos, un solo stream
Cambia de tarea sin cortar la conexión WebRTC: el servidor pausa el pipeline activo y activa el siguiente sobre el mismo NPU, mientras tu cámara sigue emitiendo sin interrupciones.
Estimación de pose
17 keypoints por persona, esqueleto en tiempo real y conteo de personas.
yolov8m_poseAtributos faciales
Detección de rostro en dos etapas más clasificación de atributos estilo CelebA.
scrfd_10g · face_attrProfundidad monocular
Mapa de profundidad denso a partir de una sola cámara, con heatmap y opacidad ajustable.
scdepthv3
El cerebro
Hailo-10H: NPU dedicado, cero nube
El Hailo-10H es un acelerador de IA de borde que ejecuta redes neuronales completas en silicio dedicado, separado de la CPU de la Raspberry Pi 5. Los cuatro modelos de este estudio se compilan a formato HEF y corren directamente sobre su motor de inferencia (HailoRT).
Eso significa vídeo que nunca sale del borde: la CPU solo orquesta GStreamer y la señalización WebRTC, mientras el NPU hace el trabajo pesado a milisegundos de latencia y varios modelos conviven cacheados en el mismo dispositivo.
48 TFLOPSRendimiento INT8
33–36 msLatencia de inferencia
~30 FPSPor modelo activo
M.2 / HAT+Factor de forma
5.2.0HailoRT
4 en 1Modelos cacheados
Estudio en vivo
Tu cámara, procesada por el Hailo-10H
Elige el modelo, concede permiso de cámara y observa la inferencia superpuesta en tiempo real sobre tu propio vídeo local.
Cargando modelo…