Ich werde ein Echtzeit-Objekterkennungs- und Tracking-System mit yolov8 deep sort aufbauen

Dieses Gig ist für Startups, SaaS-Gründer, Sicherheitsfirmen, Forschungsteams und Automatisierungsprojekte gedacht, die zuverlässige Leistung unter realen Bedingungen benötigen, nicht nur in Laborexperimenten.

Was dieses Gig liefert:

• Ich entwerfe und implementiere eine komplette Objekterkennungs- und Tracking-Pipeline, inklusive:
• Objekterkennung mit YOLOv8 (oder YOLOv5 bei Bedarf)
• Multi-Objekt-Tracking mit Deep SORT oder ByteTrack
• Eindeutige Tracking-IDs mit konsistenter Identität über alle Frames
• Bounding-Boxen, Trajektorien und Bewegungswege
• Unterstützung für Videodateien, Webcam, IP-Kameras und RTSP-Streams
• Frame-für-Frame-Logging von Objektposition und Zeit
• Export der Ergebnisse im CSV-, JSON- oder datenbankfertigen Format
• Optionale Heatmaps, Zone-Analysen und Ereignisauslöser
• Anwendungsfälle aus der realen Welt

Dieses System ist ideal für:

• CCTV-Überwachung und Perimetersicherheit
• Einzelhandels-Fußgänger- und Kundenbewegungsanalyse
• Fahrzeug- und Personentracking
• Robotik- und Automatisierungssysteme
• Industrielle Überwachung und intelligente Anlagen

Leistung & Einsatz

Ich lege großen Wert auf:

• FPS-Optimierung
• Tracking-Stabilität bei Occlusion
• Low-Light- und Menschenmengen-Szenen
• Einsatz auf PC, Cloud-Server, Jetson Nano, Xavier, Orin oder Edge-Geräten

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