Sfoglia categorie
Esplora
Fiverr Pro
Italiano
$
USD
Costruirò rilevamento e tracciamento oggetti usando yolo e opencv
Addestro le macchine a vedere ciò che gli umani non notano
Sviluppatore di Computer Vision & AI specializzato in rilevamento oggetti, YOLO, riconoscimento facciale, OCR, elaborazione di immagini e deep learning usando Python, PyTorch e TensorFlow. Costruisco ...
Informazioni su questo servizio
Stai cercando una soluzione affidabile per il rilevamento e il tracciamento di oggetti usando YOLO, OpenCV o deep learning?
Realizzo sistemi di visione artificiale ad alta precisione e in tempo reale per immagini, video e flussi di telecamere live usando gli ultimi modelli YOLOv8 e YOLOv11.
Ciò che offro:
- Rilevamento personalizzato di oggetti usando YOLO (v5, v8, v11)
- Tracciamento in tempo reale con DeepSORT e ByteTrack
- Modelli di classificazione e segmentazione delle immagini
- Contatore di oggetti e di folla
- Integrazione AI per CCTV e sorveglianza
- Deploy di REST API con FastAPI e Flask
- Rilevamento difetti per produzione e controllo qualità
- Ottimizzazione dei modelli con ONNX e TensorRT
Perché scegliermi:
- Oltre 5 anni di esperienza nella creazione di sistemi di visione artificiale in produzione
- Modelli addestrati su dataset personalizzati per il tuo caso d'uso specifico
- Consegna rapida con codice Python pulito e commentato
- Funziona su immagini, file video e flussi live da webcam o CCTV
- Revisione gratuita fino a quando il modello non funziona con precisione
Contattami prima di ordinare così posso rivedere il tuo dataset e confermare i tempi di consegna.
Costruiamo insieme il tuo sistema di AI visiva oggi.
Strumenti:
opencv
•
OpenNN
•
tensorflow
•
MLflow
•
SimpleCV
•
CVAT
•
Colab
Framework:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
Google ML Kit
•
SimpleCV
•
PyTorch
FAQ
Traduzione automatica.
Puoi addestrare il modello per rilevare oggetti specifici del mio settore, come parti di macchinari o colture?
Sì. Addestro modelli YOLO personalizzati sul tuo dataset etichettato o ti aiuto a crearne uno da zero. Che si tratti di parti di fabbrica, prodotti agricoli o marchi, il modello impara i tuoi oggetti specifici.
Il sistema di rilevamento funzionerà su Raspberry Pi o dispositivi edge, non solo su un server cloud?
Sì. Ottimizzo i modelli usando ONNX e TensorRT affinché funzionino efficientemente su hardware edge come Raspberry Pi, NVIDIA Jetson Nano e dispositivi simili senza bisogno di connettività cloud.
Cosa succede se il mio dataset è troppo piccolo per un addestramento accurato?
Applico tecniche di data augmentation, transfer learning e dati sintetici per migliorare la precisione del modello anche con dataset piccoli di 100–500 immagini, sufficienti per la maggior parte dei compiti di rilevamento personalizzato.
