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Ich werde OpenCV, YOLO und Deep Learning Computer Vision Lösungen entwickeln
IoT, AI und Embedded Systems Ingenieur
Ich bin ein Experte für Embedded Product Development und spezialisiert auf Embedded Systems, IoT und Edge AI. Ich unterstütze Startups und Unternehmen dabei, innovative Ideen in zuverlässige, produktb...
Über diesen Service
Ich entwickle Computer-Vision- und Deep-Learning-Systeme mit OpenCV, YOLO und PyTorch: von maßgeschneiderten trainierten Modellen bis hin zu Echtzeit-Videoanalysen, die zuverlässig auf deinem PC, Server oder Edge-Gerät laufen.
Was ich liefere
- Objekterkennung, Klassifizierung und Instanzsegmentierung
- Mehrfachobjekt-Tracking, Zählung und Zone-Analysen
- Pose-Schätzung, Gesichtserkennung und OCR
- Fehlererkennung, visuelle Inspektion und Messung
- Bildverarbeitung, Merkmalabgleich und optischer Fluss
- Kamerakalibrierung, Stereo-Vision und Tiefenschätzung
- Datensatz-Annotation und benutzerdefiniertes Modelltraining
- Echtzeit-Pipelines für IP-, RTSP- und USB-Kameras
- Bereitstellung auf PC, Cloud, Raspberry Pi oder NVIDIA Jetson
Technischer Umfang
- OpenCV, PyTorch, TensorFlow, Ultralytics YOLO
- Detectron2, Segment Anything, MediaPipe
- ONNX, TensorRT, OpenVINO, DeepStream, GStreamer
- Python und C++ auf Linux und Windows
Mit formaler Ausbildung in KI und jahrelanger Ingenieurserfahrung baue ich Vision-Systeme, die genau, schnell und einfach für dein Team zu bedienen und zu erweitern sind. Du erhältst den vollständigen Quellcode, trainierte Modelgewichte und Dokumentation.
Kontaktiere mich, bevor du eine Bestellung aufgibst. Ich prüfe dein Projekt und deinen Zeitplan und sende dir ein genaues Angebot.
APIs:
Microsoft Computer Vision AI
•
Google Cloud Vision API
Programmiersprache:
Python
•
Colab
•
Andere
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
tensorflow
•
Colab
•
PyTorch
•
Andere
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Andere
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Computer-Vision-Aufgaben kannst du erledigen?
Erkennung, Klassifizierung, Segmentierung, Tracking, Pose-Schätzung, OCR, visuelle Inspektion, Messung, Kalibrierung und Stereo-Vision. Wenn deine Aufgabe anders ist, beschreibe sie und ich sage dir den richtigen Ansatz.
Brauche ich immer Deep Learning?
Nein. Viele Aufgaben sind mit klassischer OpenCV-Bildverarbeitung schneller und zuverlässiger. Ich entscheide je nach deiner Genauigkeit, Geschwindigkeit und Hardware, ob OpenCV oder Deep Learning besser geeignet ist.
Kannst du ein Modell mit meinen eigenen Daten trainieren?
Ja. Ich annotiere deine Bilder, trainiere ein benutzerdefiniertes Modell und berichte die Genauigkeit, Recall und mAP auf einem Testset, das du überprüfen kannst.
Wie genau wird es sein?
Das hängt von deinen Bildern und Bedingungen ab. Ich teste mit deinen echten Daten und sage dir ehrlich, welche Genauigkeit du vor Beginn erwarten kannst.
Kann es in Echtzeit laufen?
Ja. Ich optimiere mit ONNX, TensorRT oder OpenVINO und wähle die passende Modellgröße für deine Hardware und Bildrate.
Unterzeichnen Sie NDAs?
Ja. Ich bin gerne bereit, vor der Diskussion vertraulicher Projekte eine NDA zu unterschreiben.
Kann es mit meinen Kameras arbeiten?
Ja. Ich lese IP-Kameras über RTSP, USB-Kameras und Videodateien aus und kann mehrere Streams gleichzeitig verarbeiten.
Kann es auf einem Raspberry Pi oder Jetson laufen?
Ja. Ich setze es auf PC, Cloud-Server, Raspberry Pi und NVIDIA Jetson ein und optimiere die Pipeline für jedes Gerät.
Was brauchst du von mir, um anzufangen?
Was du möchtest, dass das System sieht oder misst, Beispielbilder oder Videos, und wo es laufen soll. Eine kurze Beschreibung reicht zum Starten.
Bekomme ich den Quellcode und das Modell?
Ja. Du erhältst den vollständigen Quellcode, trainierte Modelgewichte und Dokumentation. Du besitzt alles.
