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Costruirò un sistema di rilevamento oggetti in tempo reale usando opencv python
AI ML, Computer Vision, Web Scraping, backend FastAPI, app Flutter
Sono un ingegnere del software professionista specializzato nella creazione di sistemi di AI e software di livello produzione che risolvono problemi reali di business — non solo demo.
Il mio lavoro i...
Informazioni su questo servizio
La maggior parte dei progetti di rilevamento oggetti fallisce non per colpa del modello, ma a causa di scarsa integrazione, inferenza lenta e assenza di test nel mondo reale.
Costruisco sistemi di rilevamento oggetti di livello produzione usando OpenCV e Python che funzionano in tempo reale, sul tuo hardware reale, con i tuoi dati reali.
Modelli di rilevamento addestrati su misura, le tue classi, il tuo dataset
Rilevamento video in tempo reale RTSP streams, webcam, file video
Tracking multi-oggetto con DeepSORT e ByteTrack
Esportazione in ONNX per deployment su CPU, senza GPU
Wrapper endpoint FastAPI per integrazione diretta
️ Sistema di guida autonoma ADAS con oltre il 95% di precisione, cliente Hong Kong
️ Analisi di proprietà immobiliari ResNet + FastAPI, cliente Dubai
️ Conteggio persone, rilevamento veicoli, ispezione difetti, tutto consegnato
Se hai un dataset, lo addestrerò io. Se non ce l’hai, ti guiderò su cosa ti serve esattamente.
Contattami prima di ordinare. Descrivi il tuo compito di rilevamento e ti dirò quale precisione aspettarti!
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
•
Colab
•
Java
•
MLflow
Framework:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
E se non ho un dataset annotato?
Posso annotare le tue immagini raw come parte del progetto. Per i pacchetti Standard e Premium, menzionalo al momento dell’ordine e includerò l’annotazione nel scope.
Quante immagini servono per una buona precisione?
Almeno 100-200 immagini per classe per risultati utilizzabili. Oltre 500 per classe per precisione di livello produzione. Ti consiglierò in base al tuo caso specifico, basta descrivere il compito.
Quale modello di rilevamento usi?
Principalmente YOLO per il miglior equilibrio tra velocità e precisione. Lavoro anche con versioni più nuove o più vecchie a seconda del tuo hardware e delle esigenze di precisione. Dimmi i tuoi vincoli.
Può funzionare su CPU senza GPU?
Sì, esporta in formato ONNX che funziona efficacemente su CPU. La velocità di inferenza diminuisce rispetto alla GPU, ma il modello funziona completamente. Ottimo per deployment edge e server locali.
Cosa ricevo alla consegna?
Pesi del modello addestrato, esportazione in ONNX, script Python per inferenza, rapporto di valutazione con metriche di accuratezza e un README con istruzioni d’uso.
