Costruirò analisi del traffico pedonale e conteggio persone con AI usando yolo

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SHAH FAISAL
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Capisci come le persone si muovono nel tuo spazio con analisi personalizzate del traffico pedonale con AI.

Costruirò un sistema di conteggio persone usando YOLO, OpenCV e tracciamento multi-oggetto per negozi, uffici, centri commerciali e altri spazi interni.

A seconda del tuo pacchetto, le funzionalità includono:

Rilevamento e tracciamento delle persone con ID unici

Conteggio IN/OUT attraverso una linea di ingresso e uscita definita

Stime di occupazione in tempo reale

Zone di monitoraggio personalizzate

Mascheratura automatica delle persone per la privacy

Mappatura calibrata in vista dall’alto 2D

Analisi video e CSV annotati

Integrazione in tempo reale con telecamere RTSP, dashboard e registrazione nel database

Allarmi per soglie di occupazione

Tutti i pacchetti coprono una vista fissa di una telecamera e includono codice sorgente e istruzioni di configurazione.

Precisione e velocità di elaborazione dipendono dalla posizione della telecamera, dall’illuminazione, dalla densità della folla e dall’hardware. L’occupazione richiede un conteggio iniziale e copertura di ingressi e uscite rilevanti.

Formazione personalizzata, telecamere extra, hardware, hosting e licenze o servizi a pagamento sono separati.

Contattami prima di ordinare con footage di esempio e le tue esigenze per confermare fattibilità e ambito.

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SHAH FAISAL

Computer vision enginner and Deep learnng expert

  • DaPakistan
  • Membro daset 2026
  • Tempo di risposta medio1 ora
  • Lingue

    Inglese
I am a Computer Vision Engineer at NeuViTechnology and a Computer Science graduate from Iqra University (2022). I specialize in deep learning, object detection, segmentation, tracking, pose estimation, behavior analysis, and Vision-Language Models. My work spans research, dataset development, model training, optimization, and real-time deployment across surveillance, retail, traffic, and medical imaging. I bridge AI research and production engineering to build accurate, efficient, and scalable systems that solve real-world problems.

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