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Ich erstelle YOLO-basierte Objekterkennung, Tracking und Videoanalysen
Automatisierungs- und KI-Ingenieur
Ich entwickle und baue intelligente Softwaresysteme, die eigenständig denken, entscheiden und handeln können – nicht nur statische Apps. Meine Expertise verbindet KI-Reasoning, datengetriebene Automat...
Über diesen Service
Brauchst du ein zuverlässiges Computer-Vision-System für Bilder, aufgezeichnetes Video, CCTV, Webcam oder RTSP-Streams?
Ich entwickle eine maßgeschneiderte YOLO-basierte Lösung für Objekterkennung, Tracking und Videoanalysen, die genau auf deinen Anwendungsfall zugeschnitten ist.
Ich kann bei folgenden Punkten helfen:
- Objekterkennung und individuelles YOLO-Training
- Multi-Objekt-Tracking mit ByteTrack oder BoT-SORT
- Erkennung von Personen, Fahrzeugen, Produkten oder benutzerdefinierten Objekten
- Zählung, Linienüberquerung, Zonen, Verweildauer und Bewegungsanalysen
- Videoverarbeitung und annotierte Ausgaben
- Echtzeit-Inferenz für Webcam, CCTV oder RTSP
- Alarme, Ereignisregeln, API-Integration und strukturierte Ergebnisse
- Leistungsoptimierung für CPU/GPU-Einsatz
Ich arbeite mit Python, YOLO, OpenCV, TensorFlow, PyTorch, ONNX und verwandten Computer-Vision-Tools.
Du erhältst sauberen, dokumentierten Quellcode und klare Installationsanweisungen, basierend auf dem gewählten Paket.
Bitte schreibe mir vor der Bestellung, wenn dein Projekt benutzerdefiniertes Training, mehrere Kameras, Echtzeit-Einsatz, Gesichtserkennung, ReID, Dashboards oder die Integration in ein bestehendes System erfordert. Ich kann ein individuelles Angebot für größere Projekte erstellen.
Kunden, mit denen ich zusammengearbeitet habe
Fortinet
Cybersecurity
I worked with Sken.ai, now acquired by Fortinet, on a short-term project, conducting machine learning experiments on proprietary data. Using AWS, I focused on finding patterns, clustering, and classification within textual data.
Apr. 2021-Apr. 2021
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du YOLO auf meinen eigenen Datensatz trainieren?
Ja. Wenn du bereits einen gelabelten Datensatz hast, kann ich ein YOLO-Modell für deine benutzerdefinierten Objekte trainieren oder feinabstimmen. Die Projektgröße hängt von Datensatzgröße, Annotationsqualität, Klassenanzahl und benötigter Genauigkeit ab.
Kannst du mit CCTV- oder RTSP-Kamerastreams arbeiten?
Ja. Ich kann Echtzeit-Pipelines für Webcam-, CCTV- und RTSP-Streams erstellen. Für mehrere Kameras oder den Einsatz im großen Maßstab kontaktiere mich bitte für ein individuelles Angebot.
Mit welchen YOLO-Versionen kannst du arbeiten?
Ich arbeite mit modernen YOLO-basierten Objekterkennungsmodellen und wähle die passendste Version basierend auf Genauigkeit, Latenz, Einsatzumgebung und Hardware-Anforderungen aus.
Kannst du Objektnachverfolgung hinzufügen?
Ja. Ich kann Tracking-Ansätze wie ByteTrack, BoT-SORT oder andere geeignete Tracker für Personen, Fahrzeuge und andere erkannte Objekte integrieren.
Kannst du Personen oder Fahrzeuge zählen?
Ja. Ich kann Objektezählung, Richtungszählung, Linienüberquerung, Ein- und Austrittslogik sowie regionenbasierte Analysen umsetzen.
Kannst du Alarme erstellen, wenn etwas passiert?
Ja. Ereignisse wie Zonen-Eintritt, Linienüberquerung, das Vorhandensein eines bestimmten Objekts oder andere Erkennungsbedingungen können Alarme oder strukturierte Ereignisse auslösen.
Kann das System in Echtzeit laufen?
Ja, abhängig vom Modell, der Videoauflösung, Bildrate, Hardware und Anzahl der Streams. Ich kann die Pipeline für CPU- oder GPU-Ausführung optimieren.
Kannst du das Modell in meine bestehende Anwendung integrieren?
Ja. Ich kann die Erkennungsergebnisse über Python-Module, JSON-Ausgaben, REST-APIs bereitstellen oder in ein bestehendes Backend integrieren. Größere Integrationen werden in der Regel durch ein individuelles Angebot abgewickelt.
Stellen Sie Quellcode zur Verfügung?
Ja. Quellcode und Installationsanweisungen sind enthalten, sofern wir nicht ausdrücklich etwas anderes vor Beginn des Projekts vereinbaren.
Kannst du eine bestimmte Genauigkeit garantieren?
Kein verantwortungsvoller Entwickler kann vor der Bewertung des Datensatzes und des Anwendungsfalls eine Genauigkeit garantieren. Ich helfe bei der Bewertung des Modells und der Leistungsverbesserung, aber die Genauigkeit hängt stark von der Datenqualität und den Betriebsbedingungen ab.
