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Costruirò un sistema personalizzato di rilevamento e tracciamento oggetti yolo per immagini e video
Ingegnere di automazione dei dati Python e computer vision
La maggior parte delle aziende non ha bisogno di un altro script che funzioni una volta sola. Hanno bisogno di dati che si muovano in modo affidabile, modelli che funzionino con input reali e sistemi ...
Livello 1
Ha soddisfatto determinati criteri di prestazione e mostra un forte potenziale nel marketplace.
Informazioni su questo servizio
La tua telecamera già cattura la scena. Il pezzo mancante è un sistema che può dirti cosa è apparso, dove si è mosso e quante volte ha attraversato una linea.
Io costruisco sistemi personalizzati di rilevamento e tracking di oggetti con YOLO per immagini, video registrati e flussi di telecamere in diretta. La soluzione si adatta al tuo footage reale, agli oggetti target, all’illuminazione, all’angolo della telecamera e all’hardware — non si tratta di una demo generica addestrata su dati non correlati.
Posso consegnare:
- Training e fine-tuning personalizzato di YOLO
- Tracking multi-oggetto con ID stabili
- Conteggio, attraversamento di linee, zone e regole di eventi
- Inferenza su immagini, video, webcam o RTSP
- Metriche di validazione e risultati di test annotati
- Codice sorgente Python, pesi addestrati e guida all’installazione
Inviami gli oggetti target, un esempio di footage, lo stato del dataset e l’ambiente di deployment. Valuterò cosa è realistico, definirò la prima versione giusta e costruirò un sistema che puoi testare sui dati reali.
Niente promesse di precisione gonfiata. Niente consegna solo tramite notebook. Solo una pipeline di visione chiara, testata e fatta su misura per il lavoro.
API:
Amazon Rekognition
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Altro
Linguaggio di programmazione:
Python
Strumenti:
Quaderno jupyter
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opencv
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tensorflow
•
MLflow
Framework:
Scikit-learn
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keras
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PyTorch
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Altro
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Devo fornire un set di dati?
Per oggetti personalizzati, di solito hai bisogno di immagini etichettate che rappresentino l'ambiente reale. Controllerò il dataset prima dell'addestramento e spiegherò se dimensione, etichette e varietà sono adeguate.
Puoi usare un modello YOLO preaddestrato?
Sì, quando gli oggetti richiesti sono già presenti in un dataset preaddestrato supportato. Per oggetti specializzati, il fine-tuning con le tue immagini etichettate di solito produce una soluzione più rilevante.
Il sistema può tracciare e contare gli oggetti?
Sì. Posso assegnare ID persistenti, contare gli oggetti, rilevare attraversamenti di linee e monitorare le aree concordate all’interno di video registrati o flussi in tempo reale.
Funzionerà in tempo reale?
Dipende dalle dimensioni del modello, dalla risoluzione del video, dal numero di telecamere e dall'hardware di destinazione. Valuterò l'ambiente previsto prima di promettere una velocità in tempo reale.
Riceverò il codice sorgente e i pesi addestrati?
Sì. Ogni pacchetto include il codice sorgente Python concordato, i pesi del modello addestrato e le istruzioni per eseguire il sistema consegnato.
Puoi distribuirlo su un server o un dispositivo edge?
Sì. La distribuzione su un server cloud concordato, NVIDIA Jetson, macchina locale supportata o altro ambiente adatto è disponibile in Premium o come extra.
Puoi annotare il mio dataset?
Piccole correzioni possono essere discusse, ma l'annotazione completa viene gestita tramite il servizio separato di annotazione immagini e video. Questo mantiene chiaro l'ambito e le aspettative di qualità.
Puoi garantire una precisione specifica?
Nessun ingegnere serio può garantire l'accuratezza prima di aver revisionato i dati e le condizioni operative. Fornisco risultati di validazione, spiego le limitazioni e mostro come il sistema si comporta su esempi riservati.
Puoi identificare persone specifiche?
Questo servizio si concentra su classi di oggetti, movimento e conteggio — non sull'identificazione di individui o sulla creazione di sistemi di sorveglianza biometrica non autorizzati.
