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Farò yolo object detection per riconoscimento, tracciamento, conteggio e visione artificiale
Ingegnere di Computer Vision YOLO, Object Tracking, AI e LIDAR Developer
Ciao, sono Bartholomaus, uno sviluppatore specializzato in Computer Vision, BIM Automation e Spatial Computing con oltre 5 anni di esperienza nella creazione di soluzioni di ingegneria e visione pront...
Informazioni su questo servizio
Un modello di rilevamento che funziona in un notebook ma fallisce su flussi video reali costa più dei soldi. Costruisce fiducia, rispetto delle scadenze e il cliente che contava sui risultati.
Siamo specializzati in AI computer vision basata su Python, usando tecnologie avanzate come YOLO (v3v8), MediaPipe e altri framework potenti per creare soluzioni di rilevamento oggetti, riconoscimento e tracciamento.
Offro soluzioni personalizzate per rilevare e tracciare oggetti in immagini, video e streaming live. Che si tratti di riconoscimento facciale, classificazione di oggetti o tracciamento in tempo reale, fornirò risultati precisi ed efficienti.
Cosa sviluppo:
- Tracciamento oggetti
- Tracciamento multi-oggetto (MOT)
- Tracciamento video in tempo reale
- Tracciamento di persone e veicoli
- Conteggio oggetti e analisi dei movimenti
- Integrazione YOLO + tracciamento
- Integrazione DeepSORT / BoT-SORT
- Tracciamento video con OpenCV
- Tracciamento CCTV e RTSP
- Ottimizzazione del modello di tracciamento
Tecnologie:
- YOLO, MediaPipe, OpenCV, Python, PyTorch, TensorFlow
I progetti precedenti includono: Rilevamento di persone e veicoli, analisi del traffico, monitoraggio magazzino, imaging medico, sorveglianza intelligente e sistemi di tracciamento sportivo.
Contattami per una consulenza prima di effettuare l'ordine.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
R
•
MATLAB
•
SQL
•
Colab
Framework:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
SimpleCV
•
PyTorch
•
Panda
FAQ
Traduzione automatica.
1. Di cosa hai bisogno per iniziare?
I requisiti principali sono l'obiettivo del progetto, gli oggetti target, immagini o video di esempio, dettagli della telecamera/sorgente, output atteso e ambiente di deployment. Se hai già un dataset, modello YOLO, pesi addestrati, codice Python, telecamera IP o applicazione esistente, possono essere forniti anche quelli.
2. Quanto tempo richiede un progetto di rilevamento oggetti YOLO?
Un'integrazione di rilevamento semplice può richiedere circa 5 giorni, mentre sistemi che coinvolgono tracciamento, conteggio, telecamere IP, dataset personalizzati, segmentazione o analisi video avanzate possono richiedere da 1 a 3 settimane o più, a seconda della complessità.
3. Quante revisioni sono incluse?
Ogni pacchetto include un numero definito di revisioni. Le revisioni coprono aggiustamenti entro il scope originale concordato. Nuove classi di oggetti, sistemi di telecamere aggiuntivi, cambiamenti significativi nel workflow o nuove funzionalità di computer vision potrebbero richiedere un ordine personalizzato.
4. Quali strumenti e tecnologie vengono usati?
A seconda del progetto, lo stack tecnologico può includere YOLO, OpenCV, Python, PyTorch, TensorFlow, deep learning, machine learning, computer vision, elaborazione immagini, framework di tracciamento oggetti, modelli di segmentazione, telecamere IP, stream RTSP e accelerazione GPU.
5. Puoi creare un sistema di visione artificiale completamente personalizzato?
Sì. I progetti personalizzati possono combinare rilevamento oggetti, tracciamento, conteggio, segmentazione, riconoscimento facciale, stima della posa, monitoraggio IP camera, analisi video, avvisi, dashboard e integrazione con applicazioni.
