Costruirò sistema di visione artificiale in tempo reale per il tracking di oggetti yolo opencv
Visione Artificiale AI
Informazioni su questo servizio
Hai bisogno di un sistema professionale di Object Tracking o Visione Artificiale in Tempo Reale?
Sviluppo soluzioni avanzate di AI video utilizzando YOLO, OpenCV, Python, Deep Learning e Computer Vision per rilevare e tracciare continuamente persone, veicoli, prodotti, atleti, animali e oggetti personalizzati.
Posso sviluppare:
Tracking di oggetti in tempo reale
Multi-object tracking (MOT)
Rilevamento e tracking con YOLO
ID unici per il tracking degli oggetti
Conteggio degli oggetti e analisi delle traiettorie
Analisi della velocità e dei movimenti
Analisi video e rilevamento eventi
Tracking di CCTV e telecamere IP
Soluzioni di tracking personalizzate
Perfetto per:
Sicurezza, analisi sportive, retail, monitoraggio del traffico, logistica, produzione, robotica, agricoltura e startup di AI.
Riceverai:
Codice sorgente Python
Modello di rilevamento/tracking AI
Pipeline di elaborazione video in tempo reale
Test e ottimizzazione
Documentazione e guida alla distribuzione.
Posso lavorare con video registrati, webcam, CCTV, telecamere IP e stream RTSP.
Contattami prima di ordinare con i requisiti del tuo video o telecamera, così posso consigliarti l'approccio di tracking più adatto.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
MATLAB
•
SQL
•
Java
•
MLflow
Framework:
DeepPy
•
Google ML Kit
•
SimpleCV
•
keras
•
PyTorch
FAQ
Traduzione automatica.
Puoi aggiungere analisi di conteggio e movimento?
Sì. Posso aggiungere conteggio degli oggetti, attraversamento linee, traiettorie, stima della velocità, zone, heatmap e altre analisi personalizzate.
Puoi tracciare veicoli e persone in movimento da CCTV?
Sì. Il sistema può processare CCTV, telecamere IP, stream RTSP, webcam e footage registrati per rilevamento e tracking in tempo reale.
Puoi tracciare più oggetti contemporaneamente?
Sì. Posso creare sistemi di multi-object tracking che assegnano ID unici e seguono continuamente più oggetti attraverso i frame video.
