Ich entwickle Computer Vision Objekt-Erkennung und Bildklassifikation KI
Senior AI Engineer, LLM RAG Computer Vision und ML Experte
Über diesen Service
Ich erstelle maßgeschneiderte Lösungen für Computer Vision, Objekterkennung, Bildklassifikation und Echtzeit-Visions-KI für dein Unternehmen.
Ich kann KI-Modelle entwickeln, um Personen, Produkte, Fehler, Fahrzeuge, Räume, Türen, Fenster, Objekte, Aktivitäten und ungewöhnliche Ereignisse aus Bildern, Videos, CCTV oder Live-Kamerastreams zu erkennen. Zu den Dienstleistungen gehören YOLO-Modeltraining, OpenCV-Bildverarbeitung, Roboflow-Integration, Bildklassifikation, Segmentierung, Kameraanalyse, Dataset-Vorverarbeitung, Annotationsunterstützung, API-Integration und Deployment.
Technologie-Stack: Python, OpenCV, TensorFlow, PyTorch, YOLO, Roboflow, FastAPI, Docker, NVIDIA Jetson, REST APIs.
Ideal für Einzelhandelsanalysen, Sicherheitsüberwachung, Grundriss-Erkennung, Automatisierung, Fertigungsinspektion, intelligente Kameras und KI-gestützte visuelle Analysen. Teile dein Dataset oder Beispielbilder vor der Bestellung, um genauen Umfang und Preis zu bestimmen.
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du ein benutzerdefiniertes Objekterkennungsmodell trainieren?
Ja. Ich kann Modelle für benutzerdefinierte Objekte mit deinen Bildern und Labels trainieren oder feinabstimmen.
Kannst du mit Live-Kamerastreams arbeiten?
Ja. Ich kann Visionsmodelle mit Live-Kamerastreams, IP-Kameras, CCTV oder Edge-Geräten wie NVIDIA Jetson integrieren.
Kannst du Roboflow verwenden?
Ja. Ich kann Roboflow für Dataset-Management, Training, API-Inferenz und Objekterkennungs-Workflows nutzen.
Welche Genauigkeit kannst du garantieren?
Genauigkeit hängt von der Dataset-Qualität, Objektschwierigkeit und Umgebung ab. Ich werde das Modell mit geeigneten Metriken bewerten und die Leistung durch Vorverarbeitung und Feinabstimmung verbessern.
Kannst du das Modell als API bereitstellen?
Ja. Ich kann das Modell mit FastAPI/Flask/Django bereitstellen und REST-Endpunkte für Inferenz anbieten.

