Ich entwickle, integriere eine OCR-App oder KI-Objekterkennungsmobile-App, Software oder Web-App


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Ich liefere eine schnelle, zuverlässige Flutter-Mobile-App oder Backend-Software mit integrierter AI-Sportobjekterkennung (Spieler, Ball, Schiedsrichter, Posen) und OCR für Anzeigetafeln, Trikornummern oder Overlays. Ich entwickle einsatzbereite Lösungen
Angbotene Dienste:
- Echtzeit-Sportobjekterkennung (YOLO / EfficientDet / eigene Modelle)
- Posenschätzung & Spielerverfolgung (OpenPose / MediaPipe)
- OCR-Integration für Anzeigetafeln, Zeitstempel, Trikornummern (Tesseract / ML Kit / Vision)
- Flutter-App-Integration (iOS & Android)
- Inference auf Gerät (TFLite / CoreML) oder Server-Inference (PyTorch/ONNX)
- Video-Stream-Verarbeitung & Frame-Sampling
- Unterstützung für Multi-Kamera / Live-Stream-Ingestion
- Ereigniserkennung (Tor, Foul, Out-of-Bounds) & Analyse-Hooks
- Datenexport (CSV/JSON), WebSocket oder REST API Endpunkte
- Heatmaps, Tracking-Overlays und visuelles Debug-UI
- Modeltraining / Feinabstimmung auf benutzerdefinierten Sport-Datasets
- Performance-Optimierung: Quantisierung, Pruning, Batching
- CI/CD, Tests und App-Store-Deployment-Unterstützung
Warum diesen Service wählen?
- Echtzeit, mobil-optimierte AI-Pipelines
- Vollständige Flutter-Integration
- Benutzerdefiniertes Modeltraining & hohe Genauigkeit
- Klare Lieferung von Code, Modellen, Dokumentation und Deployment
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Full Stack Development, OpenCV, WebApp, AR, VR App, and AI Development
- AusVereinigte Staaten
- Mitglied seitOkt. 2025
Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch, Arabisch
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FAQ
Automatische Übersetzung
Technologien & Tools, die ich verwende
YOLOv5 / YOLOv8 / EfficientDet / Detectron2 TensorFlow Lite / Core ML / ONNX Runtime MediaPipe / OpenPose für Posenschätzung Tesseract OCR / Google ML Kit / Apple Vision Flutter (Dart), Plattform-Kanäle (Swift/Kotlin) Python, PyTorch, TensorFlow, FastAPI / Flask Firebase / AWS / GCP-Integrationen
Brauche ich mein Video/daten, um zu starten?
Für die beste Genauigkeit stelle Beispielmaterial, Labels bereit oder ich kann öffentliche Datensätze verwenden und gegen Gebühr benutzerdefinierte Dataset-Labeling anbieten.
Läuft die Erkennung offline auf dem Telefon?
Ja, On-Device TFLite/CoreML-Inference ist möglich; Server-Inference ist optional für schwerere Modelle.
Kannst du bestimmte Sportarten/Ereignisse erkennen?
Ja, ich kann Modelle für Fußball, Basketball, Tennis, Baseball und benutzerdefinierte Ereignisse (Tor, Foul, Aufschlag usw.) feinabstimmen.
Wie gehst du mit Latenz und Leistung um?
Ich optimiere durch Model-Pruning, Quantisierung, Frame-Sampling und effiziente Pipelines; ich teste auf echten Geräten.

