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Costruirò sistemi personalizzati di tracking oggetti yolov8 e visione AI edge
Eyad Arshad
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai bisogno di tracking di oggetti personalizzato o di deployment di AI edge in tempo reale? Addestro modelli YOLOv8 personalizzati e creo pipeline di analisi video ad alte prestazioni.
COSA FACCIO:
Training di modelli personalizzati YOLOv8/v11: rilevamento oggetti, segmentazione, stima della posa.
Integrazione del multi-object tracking usando DeepSORT o ByteTrack per il conteggio automatico.
Ottimizzazione del modello tramite quantizzazione FP16, ONNX Runtime o TensorRT.
Configurazione di deployment edge per NVIDIA Jetson, Raspberry Pi o Linux embedded.
Pipeline di elaborazione stream RTSP in tempo reale con logging degli eventi e scrittura nel database.
Non consegno solo un file .pt. Fornisco sistemi di inferenza compilati e ottimizzati per l'hardware, pronti per il deployment edge.
Base: training di modelli personalizzati sul tuo dataset con report delle metriche.
Standard: pipeline di tracking/conteggio per flussi video o stream RTSP.
Premium: sistema di visione ottimizzato per edge (Jetson/Pi) con codice sorgente.
Contattami con le tue esigenze hardware e dataset.
Scopri di più su Eyad Arshad
Eyad Arshad
AI Engineer specializing in Computer Vision, ML Systems, Python and CPP
- DaPakistan
- Membro daott 2018
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Urdu, Inglese
I am an AI engineer and C++ developer building production-ready desktop applications and computer vision systems. I don't build raw notebooks; I deliver optimized software engineered to survive real-world loads.
PROVEN WORK:
• HELIX: ML malware detection client with x86 instruction emulation (99.6% accuracy).
• Smart Traffic: Real-time YOLOv8 over ONNX on 4 camera feeds with Arduino hooks.
• UtiliSOFT: 7-module native C++/Qt6 enterprise desktop ERP layout.
Need a zero-lag PyQt6 app or clean native system? Message me before ordering—let's scope your architecture.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Per quale hardware è ottimizzato?
Ottimizzo modelli per NVIDIA Jetson (Nano, Orin), Raspberry Pi 4/5, PC edge x86/x64 e dispositivi Linux embedded.
Come ottimizzi i modelli per dispositivi edge con poca potenza di calcolo?
Converto i modelli in ONNX Runtime o TensorRT e applico la quantizzazione (FP16/INT8) per ridurre le dimensioni e la latenza del modello.
Puoi gestire flussi video RTSP multi-camera?
Sì. Creo pipeline di ingestione personalizzate in Python multi-threaded per prelevare, elaborare e tracciare oggetti da più telecamere IP contemporaneamente.
Quali algoritmi di tracking degli oggetti supporti?
Integro DeepSORT, ByteTrack o BoT-SORT a seconda della precisione di tracking e delle limitazioni hardware.
Devo fornire immagini annotate per l'addestramento?
Se hai dati annotati, è meglio. Se no, posso gestire l'annotazione usando CVAT o Roboflow (contattami per un preventivo personalizzato).
Puoi trasformare il modello in un'app desktop?
Sì. Dai un'occhiata al mio gig su PyQt6 per una distribuzione professionale su desktop, o scrivimi per un'offerta combinata.
