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Farò rilevamento oggetti, tracking in yolov8
Ingegnere di simulazione e computer vision
Creo simulator e pipeline di computer vision.
Ho consegnato un simulatore con licenza a un cliente pagante, spedito come un installer confezionato invece che come demo. Il mio lavoro include un risol...
Informazioni su questo servizio
Rilevamento, tracciamento e conteggio di oggetti in immagini, video e streaming in tempo reale.
COSA COSTRUISCO
- Rilevamento ottimizzato per i tuoi oggetti, incluso il rilevamento open-vocabulary senza set di training
- Tracciamento multi-oggetto che mantiene gli ID tra i frame, con compensazione del movimento della telecamera
- Analisi del conteggio, direzione e tempo di permanenza
- Triaging dei frame per video lunghi: estrazione dei pochi frame che contano da ore di footage
- Preprocessing, annotazione e preparazione del dataset
DA DOVE VIENE
Ho sviluppato un framework di selezione di keyframe multi-signal per video in tempo reale che combina il rilevamento di cambiamenti strutturali ORB con YOLOv8 e il tracciamento BoT-SORT sotto una soglia adattiva online. È stato validato su un benchmark di 148 clip UCF-Crime con studi di ablazione e sensibilità, funziona su una pipeline a doppia GPU ed è scritto in formato IEEE.
STACK
YOLOv8, YOLO-World, ByteTrack, BoT-SORT, ORB, OpenCV, PyTorch, Python. Modelli di visione-linguaggio come Qwen2.5-VL dove il rilevamento da solo non basta.
Inviami un clip di esempio o qualche immagine e dimmi cosa vuoi che venga rilevato. Ti dirò quale livello di precisione è realistico prima che tu faccia un ordine.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
MATLAB
•
Colab
•
Java
•
MLflow
Strumenti:
opencv
•
tensorflow
•
Excel
•
MLflow
•
SimpleCV
•
Colab
•
PyTorch
Framework:
DeepPy
•
Google ML Kit
•
SimpleCV
•
PyTorch
•
Panda
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Cosa ti serve da me per iniziare?
Un esempio rappresentativo: un breve clip o 20-30 immagini scattate con la stessa telecamera e condizioni dei dati reali, più una descrizione semplice di cosa si intende per rilevamento. I dati di esempio sono più importanti della quantità. Ti dirò cosa si può ottenere prima che tu faccia l'ordine.
Ho bisogno di un dataset etichettato?
Non sempre. Il rilevamento open-vocabulary può trovare oggetti da una descrizione testuale senza dati di training, cosa spesso sufficiente per oggetti comuni. Per oggetti insoliti o obiettivi di alta precisione, un set etichettato aiuta, e posso gestire l'annotazione come parte del lavoro.
Quale precisione puoi promettere?
Nessuna, prima di aver visto i tuoi dati, e fai attenzione a chi dice il contrario. La precisione dipende dalla dimensione dell'oggetto, dall'occlusione, dall'illuminazione e dal movimento della telecamera. Invia un esempio e ti darò una stima onesta e ti dirò se il problema reale è il footage.
Puoi tracciare gli oggetti, non solo rilevarli?
Sì. Il tracciamento mantiene un'identità tra i frame così puoi contare, misurare il tempo di permanenza o seguire la direzione. Uso BoT-SORT e ByteTrack, inclusa la compensazione del movimento della telecamera per footage da telecamere in movimento o instabili.
