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Ich werde Yolo-Objekterkennung für Erkennung, Verfolgung, Zählung und Computer Vision durchführen
Computer Vision Engineer für YOLO, Object Tracking, AI und LIDAR Entwicklung
Hallo, ich bin Bartholomaus, ein Entwickler für Computer Vision, BIM-Automatisierung und Spatial Computing mit über 5 Jahren Erfahrung in der Entwicklung produktionsreifer Ingenieur- und Vision-Lösung...
Über diesen Service
Ein Erkennungsmodell, das in einem Notebook funktioniert, aber bei echten Video-Streams versagt, kostet mehr als nur Geld. Es kostet Vertrauen, Termine und den Kunden, der auf Ergebnisse angewiesen war.
Wir sind spezialisiert auf KI-Computer Vision mit Python unter Einsatz fortschrittlicher Technologien wie YOLO (v3v8), MediaPipe und anderen leistungsstarken Frameworks, um Objekterkennung, Recognition und Tracking-Lösungen zu entwickeln.
Ich biete maßgeschneiderte Lösungen für die Erkennung und Verfolgung von Objekten in Bildern, Videos und Live-Streams an. Ob es um Gesichtserkennung, Objektklassifikation oder Echtzeit-Tracking geht, ich liefere präzise und effiziente Ergebnisse.
Was ich entwickle:
- Objektverfolgung
- Multi-Object-Tracking (MOT)
- Echtzeit-Video-Tracking
- Personen- und Fahrzeugverfolgung
- Objektezählung und Bewegungsanalyse
- YOLO + Tracking-Integration
- DeepSORT / BoT-SORT-Integration
- OpenCV-Video-Tracking
- CCTV- und RTSP-Tracking
- Optimierung des Tracking-Modells
Technologien:
- YOLO, MediaPipe, OpenCV, Python, PyTorch, TensorFlow
Frühere Projekte umfassen: Personen- & Fahrzeugerkennung, Verkehrsanalysen, Lagerüberwachung, medizinische Bildgebung, intelligente Überwachung und Sport-Tracking-Systeme.
Kontaktiere mich für eine Beratung, bevor du deine Bestellung aufgibst.
FAQ
Automatische Übersetzung
1. Was brauchen Sie, um loszulegen?
Die wichtigsten Anforderungen sind dein Projektziel, Zielobjekte, Beispielbilder oder -videos, Kamera-/Quellendetails, erwartete Ausgabe und Einsatzumgebung. Falls du bereits einen Datensatz, YOLO-Modell, trainierte Gewichte, Python-Code, IP-Kamera oder bestehende Anwendung hast, können diese ebenfalls bereitgestellt werden.
2. Wie lange dauert ein YOLO-Objekterkennungsprojekt?
Eine einfache Integration der Erkennung kann etwa 5 Tage dauern, während Systeme mit Verfolgung, Zählung, IP-Kameras, benutzerdefinierten Datensätzen, Segmentierung oder fortschrittlicher Videoanalyse 1–3 Wochen oder länger benötigen, abhängig von der Komplexität.
3. Wie viele Revisionen sind enthalten?
Jedes Paket umfasst eine festgelegte Anzahl an Revisionen. Revisionen decken Anpassungen innerhalb des ursprünglichen vereinbarten Umfangs ab. Neue Objektklassen, zusätzliche Kamerasysteme, größere Workflow-Änderungen oder neue Funktionen in der Computer Vision können eine individuelle Bestellung erfordern.
4. Welche Tools und Technologien werden verwendet?
Je nach Projekt kann der Technologiestack YOLO, OpenCV, Python, PyTorch, TensorFlow, Deep Learning, Machine Learning, Computer Vision, Bildverarbeitung, Objektverfolgungsframeworks, Segmentierungsmodelle, IP-Kameras, RTSP-Streams und GPU-Beschleunigung umfassen.
5. Kannst du ein komplett maßgeschneidertes Computer-Vision-System bauen?
Ja. Maßgeschneiderte Projekte können Objekterkennung, Verfolgung, Zählung, Segmentierung, Gesichtserkennung, Pose-Schätzung, IP-Kamera-Überwachung, Videoanalyse, Alarme, Dashboards und Anwendungsintegration kombinieren.
