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Ich entwickle individuelle YOLO-Objekterkennung und Echtzeit-Tracking-Systeme
AI-Automatisierungs- und Computer-Vision-Ingenieur
Hallo, ich bin Misbah. Ich bin AI- und Software-Ingenieur und entwickle autonome Workflows sowie Produktions-Visionssysteme.
Fachgebiete:
• Computer Vision: Maßgeschneiderte YOLO-Objekterkennung und ...
Über diesen Service
Suchst du nach einer leistungsstarken Computer-Vision-Lösung, die auf Geschwindigkeit und Genauigkeit optimiert ist? Ich baue einsatzbereite Echtzeit-Objekterkennungs- und Tracking-Pipelines mit fortschrittlichen Deep-Learning-Frameworks.
Egal, ob du ein Sicherheitsüberwachungssystem, einen automatisierten Förderbandzähler in der Fabrik oder ein Einzelhandels-Analysetool entwickelst – ich liefere sauberen, modularen Code, der hohe Bildraten effizient verarbeitet.
Was ich anbiete:
Individuelles YOLO-Modelltraining (YOLOv8, YOLOv10, YOLOv11)
Echtzeit-Objekterkennung (BoT-SORT, DeepSORT, ByteTRACK)
Multi-Klassen-Erkennung & regionale Grenzzählung
Individuelle Dataset-Annotation, Augmentation und Kuratierung
Integration mit interaktiven Streamlit-Dashboards oder FastAPI-Backends
Du erhältst ein hochoptimiertes, vollständig dokumentiertes Python-Deployment-Skript oder ein containerisiertes System, das bereit für deine Infrastruktur ist.
Bitte schreibe mir vor der Bestellung, damit wir deine Bildraten, Dataset-Struktur und Hardware-Anforderungen besprechen können!
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Mit welchen YOLO-Versionen arbeitest du und kannst du auf individuelle Hardware deployen?
Ich arbeite intensiv mit YOLOv8, YOLOv10 und YOLOv11. Ich optimiere Modelle je nach deiner Ziel-Hardware, um eine effiziente Deployment-Performance auf NVIDIA Jetson Edge-Geräten, Cloud-GPU-Instanzen oder Standard-CPU-Umgebungen zu gewährleisten.
Können deine Tracking-Pipelines überlappende Objekte oder Occlusion in vollen Frames handhaben?
Ja. Für präzises Tracking in vollen Umgebungen oder bei temporärer Occlusion integriere ich Deep-Tracking-Algorithmen wie BoT-SORT, ByteTrack oder DeepSORT mit dem YOLO-Backend. So bleiben die Objekte auch hinter Hindernissen oder bei Überlappung im Frame eindeutig verfolgt.
Kannst du die Vision-Pipeline mit einer Weboberfläche oder einem Alarmsystem verbinden?
Absolut. Ich spezialisiere mich auf den Aufbau kompletter End-to-End-Systeme. Ich kann die Tracking-Ausgabe mit einem Echtzeit-Streamlit-Dashboard für Analysen verbinden oder ein FastAPI-Backend konfigurieren, um sofort Webhook-Alerts, Datenbanklogs oder externe API-Signale auszulösen.
