Ich erstelle benutzerdefinierte YOLO-Objekterkennung und Tracking für Drohnen und Jetson

Es ist einfach, ein Vision-Modell in einer Demo zum Laufen zu bringen. Es richtig schnell und präzise auf einer echten Drohne, Kamera oder Edge-Gerät laufen zu lassen, ist die schwierige Aufgabe – und genau das baue ich.

Ich bin ein KI- und Robotik-Ingenieur, der Objekterkennungs- und Tracking-Systeme entwickelt, vom schnellen Modell-Setup bis hin zu einer voll optimierten Pipeline auf Jetson-Hardware. Beispiel: eine YOLO- und TensorRT-Pipeline, die auf einem Jetson Orin NX etwa 200 FPS erreicht.

Was ich für dich bauen kann:

• Maßgeschneiderte Objekterkennung: YOLO-Modelle, die auf deine eigenen Objekte trainiert sind, nicht nur Autos und Menschen
• Tracking und Analysen: Zählung, Bewegungsverfolgung, Zonen und Alarme
• Edge-Optimierung: TensorRT und NVIDIA DeepStream, damit die Modelle schnell auf Jetson Nano, Xavier NX, Orin, Raspberry Pi mit Hailo oder benutzerdefinierten Drohnen-Payloads laufen
• Drohneneinbindung: Live-Kamerafeeds und Begleitcomputer auf ArduPilot- und PX4-Setups sowie DJI-Drohnen mit SDK-Unterstützung

Du erhältst sauberen, kommentierten Python- oder C++-Code, die trainierten Modelldateien und eine kurze Anleitung, um alles auszuführen.

Bitte schreibe mir vor der Bestellung eine Nachricht mit deiner Hardware, Kamera, Zielobjekten und Frame-Rate-Ziel, damit ich den Umfang genau festlegen kann.