Ich werde Echtzeit-Parkplatzanalysen mit Fahrzeugerkennung und -verfolgung erstellen

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Entwickler für Echtzeit-Videoanalysen

Ich entwickle Lösungen für Echtzeit-Videoanalysen zur Überwachung, Erkennung, Verfolgung und automatisierten Videoanalyse. Ich baue effiziente Systeme mit Python, OpenCV, YOLO, PyTorch und TensorFlow ...
Über diesen Service

Suchst du ein intelligentes System, das in Echtzeit erkennt, was in einer Parkeinrichtung passiert?


Ich entwickle KI-gestützte Videoanalyse-Lösungen, die Live-Kamerafeeds verarbeiten und Informationen über Fahrzeuge, Parkplätze, Belegung, Bewegung und Aktivität liefern.


Was ich anbieten kann

  • Echtzeit-Fahrzeugerkennung
  • Fahrzeugverfolgung
  • Parkplatz-Erkennung
  • Belegungsüberwachung
  • Leere-Parkplätze identifizieren
  • Fahrzeugzählung
  • Ein- und Ausfahrtszählung
  • Bewegungsanalyse
  • Raumsegmentierung
  • Ereigniserkennung
  • Echtzeit-Benachrichtigungen
  • Individuelle Computer-Vision-Pipelines


Computer-Vision-Funktionen

  • Bounding-Box-Erkennung
  • Fahrzeugverfolgungs-IDs
  • Bewegungstrajektorien
  • Parkplatz-Segmentierung
  • Belegt/leer Klassifikation
  • Zähllinien
  • Echtzeit-Belegungsprozentsatz
  • Multi-Kamera-Verarbeitung
  • Live-FPS-Überwachung
  • Ereignisbenachrichtigungen


Die Lösungen können für Einkaufszentren, Flughäfen, Hotels, Büros, Wohngebäude, Krankenhäuser, Gewerbeimmobilien, private Anlagen und Smart-City-Anwendungen angepasst werden.


Was du bekommst


  • Echtzeit-Videoverarbeitung
  • Individuelle Fahrzeugerkennung und -verfolgung
  • Parkplatzanalyse
  • Live-Belegungsinformationen
  • Leistungsoptimierung
  • Testen mit deinem Beispielmaterial


APIs:

Microsoft Computer Vision AI

•

Amazon Rekognition

Expertise:

Bildverarbeitung

•

Feature-Lernen

•

Klassifizierung

Programmiersprache:

Python

•

MATLAB

•

Colab

•

Java

•

MLflow

Tools:

opencv

•

tensorflow

•

Excel

•

MLflow

•

Amazon SageMaker

•

SimpleCV

Frameworks:

scikit-learn

•

Google ML Kit

•

keras

•

PyTorch