Ich baue eine KI, die Objekte in deinen Videos erkennt und verfolgt

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Muhammet M
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Über diesen Service

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Ich baue Computer-Vision-Pipelines, die Objekte in Videos erkennen, verfolgen und zählen. Sende mir dein Filmmaterial und sag mir, wonach ich suchen soll: Fahrzeuge, Personen, Parkplätze oder ein benutzerdefiniertes Objekt. Ich liefere annotiertes Video und strukturierte Daten (CSV oder Datenbank), die du direkt verwenden kannst. Was ich anbiete: - Objekterkennung mit YOLOv8 (vorgeTrainiert oder auf deinen beschrifteten Daten feintrainiert) - Multi-Object-Tracking mit DeepSORT - Zählen durch Linien- oder Zonenüberquerung (Verkehrszählung, Belegung von Parkplätzen) - Kollisions- und Überlappungserkennung (IoU) - Power BI-Dashboards für Genauigkeit und Durchsatz - Dockerisierte Codes, Bereitstellung auf Azure- oder GCP-VMs. Ich habe Echtzeit-Erkennungs- und Tracking-Pipelines auf Live-Video-Feeds aufgebaut, mit Weights & Biases-Experiment-Tracking und CI/CD-Deployments. Beispiele: Belegung von Parkplätzen und Zählung von Straßenfahrzeugen. Wie es funktioniert: 1. Du sendest ein kurzes Beispielvideo und beschreibst das Ziel. 2. Ich bestätige, was machbar ist und welche Genauigkeit zu erwarten ist. 3. Ich liefere die Ausgabe und den Code.

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Muhammet M

Data Engineer

  • AusBelgien
  • Mitglied seitOkt. 2026
  • ⌀ Antwortzeit1 Stunde
  • Sprachen

    Türkisch, Englisch, Französisch, Niederländisch
I am a curious, self-driven Data Engineer with solid foundations in Python, SQL, and cloud environments like Azure and GCP. I have experience orchestrating pipelines with Airflow and preparing large-scale datasets on Databricks. I am comfortable owning end-to-end ETL/ELT pipelines and building automated reporting tools to help stakeholders gain actionable insights from operational data.

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