Ich entwickle eine Echtzeit-Videoanalyse-API mit Tracking

Ich werde ein auf deinen Anwendungsfall zugeschnittenes Videoanalyse-System bauen, das einsatzbereit ist. Du erhältst einen FastAPI-Dienst, der Personen in Bildern und Videos erkennt, mit optionaler Pose-Schätzung und Tracking (IDs + Trails). Das System unterstützt Echtzeit-Streams (Webcam/RTSP/HTTP), Batch-Inferenz und MJPEG-Live-Ausgabe für schnelle Demos oder den Einsatz.

Alles wird in Docker geliefert, für eine einfache Einrichtung, mit klarer Konfiguration und Beispielanfragen. Ich lege Wert auf Leistung (TensorRT/ONNX, wo anwendbar), während die Genauigkeit stabil bleibt. Du kannst den Code privat halten und einen einsatzbereiten Container erhalten oder den Quellcode in einem individuellen Angebot anfordern.

Perfekt für CCTV-Analysen, Einzelhandels-Insights, Sicherheitsüberwachung, Sport-/Fitness-Analysen oder jeden Echtzeit-Personen-Analytics-Workflow.

Sende mir eine Nachricht mit deinen Eingabquellen, GPU/CPU-Setup und Ziel-Funktionen, und ich empfehle dir das beste Paket.