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Ich werde individuelle Computer-Vision-Objekterkennungs- und Tracking-Systeme erstellen
Shakeel Khan
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Benötigst du eine maßgeschneiderte Computer-Vision-Lösung für Objekterkennung, Tracking oder Videoanalyse?
Ich entwickle praktische Computer-Vision-Systeme mit YOLO, Python, PyTorch und OpenCV, die auf deinen Datensatz und Anwendungsfall zugeschnitten sind.
Was ich erstellen kann:
Individuelle Objekterkennung mit YOLOv8 / YOLO11
Individuelles Model-Training und Feinabstimmung
Objekt-Tracking mit DeepSORT oder ByteTrack
Bild-, Video- und Echtzeit-Inferenz-Pipelines
Datensatzvorbereitung und Annotationsüberprüfung
Kleine und schnell bewegende Objekte erkennen
Objektzählung und regionenbasierte Analysen
Modellevaluierung und Leistungssteigerung
Integration mit Python-Anwendungen und APIs
Meine praktische Arbeit umfasst das Training von individuellen YOLO-Modellen auf über 24.000 Bildern, die Entwicklung von Erkennung und Tracking für schnell bewegende Sportobjekte sowie den Aufbau von Multi-Kamera-Vision-Systemen mit Kalibrierung, Synchronisation, Tracking und 3D-Rekonstruktion.
Ich kann auch bei ONNX/TensorRT-Optimierung und Deployment-Workflows unterstützen, falls erforderlich.
Bitte schreibe mir vor der Bestellung, wenn du individuelles Training, große Datensätze, Echtzeitsysteme oder komplexe Integrationen benötigst.
Lerne Shakeel Khan kennen
Shakeel Khan
AI Engineer, Computer Vision, AI Agents, Automation
- AusPakistan
- Mitglied seitSept. 2026
Sprachen
Urdu, Englisch
I’m an AI Engineer specializing in Computer Vision, AI agents, LLM applications, and intelligent automation. I build practical AI systems using Python, PyTorch, OpenCV, YOLO, RAG, APIs, and modern LLM frameworks. My work includes object detection, tracking, multi-camera vision, 3D reconstruction, AI agents, workflow automation, and custom integrations. Through AgentiX Labs AI, I also explore applied AI R&D in real-time perception and digital twins.
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was brauchen Sie, um mein Projekt zu starten?
Bitte teile mir deinen Anwendungsfall, Zielobjekte, Beispielbilder/-videos, Datensatz falls vorhanden, erwartete Ausgabe und ob du Bild-, Video- oder Echtzeit-Inferenz benötigst, mit.
Können Sie YOLO anhand meines benutzerdefinierten Datensatzes trainieren?
Ja. Ich kann YOLO-Modelle auf deinem individuellen Datensatz trainieren oder feinabstimmen. Falls dein Datensatz noch nicht fertig ist, kann ich zunächst seine Struktur, Annotations, Klassen und Trainingsanforderungen überprüfen.
Kannst du Objekterkennung mit Tracking kombinieren?
Ja. Je nach Anwendungsfall kann die Erkennung mit Tracking-Methoden wie DeepSORT oder ByteTrack kombiniert werden, um Objekte über Video-Frames hinweg zu verfolgen.
Kannst du mit kleinen oder schnell bewegenden Objekten arbeiten?
Ja. Ich habe praktische Erfahrung mit der Erkennung und Verfolgung kleiner, schnell bewegender Objekte. Die Ergebnisse hängen von Faktoren wie Datenqualität, Auflösung, Bewegungsunschärfe, Objektgröße und Kamerabedingungen ab.
Kannst du das trainierte Modell deployen oder integrieren?
Integration und Deployment können je nach Zielumgebung besprochen werden. Ich arbeite mit Python-Anwendungen/APIs und unterstütze bei ONNX/TensorRT-optimierten Workflows, wo es sinnvoll ist.
