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Ich erstelle ein Echtzeit-Objekterkennungssystem mit OpenCV Python
AI ML, Computer Vision, Web Scraping, FastAPI Backend, Flutter Apps
Ich bin ein professioneller Softwareentwickler, spezialisiert auf den Bau von AI-Systemen und produktionsreifen Softwarelösungen, die echte Geschäftsprobleme lösen – nicht nur Demos.
Zu meiner Arbeit...
Über diesen Service
Die meisten Objekterkennungsprojekte scheitern nicht am Modell, sondern an schlechter Integration, langsamer Inferenz und fehlendem Testen in der echten Welt.
Ich entwickle produktionsreife Objekterkennungssysteme mit OpenCV und Python, die in Echtzeit auf deiner tatsächlichen Hardware mit deinen echten Daten laufen.
Individuell trainierte Erkennungsmodelle, deine Klassen, dein Datensatz
Echtzeit-Videoerkennung RTSP-Streams, Webcam, Videodateien
Multi-Objekt-Tracking mit DeepSORT und ByteTrack
ONNX-Export für CPU-Deployment, keine GPU erforderlich
FastAPI-Endpunkt-Wrapper für direkte Integration
️ Autonomes Fahren ADAS-System mit über 95% Genauigkeit, Kunde aus Hongkong
️ Immobilienanalyse mit ResNet + FastAPI, Kunde aus Dubai
️ Personen zählen, Fahrzeugerkennung, Fehlerinspektion – alles geliefert
Wenn du einen Datensatz hast, trainiere ich darauf. Wenn nicht, zeige ich dir genau, was du brauchst.
Schreib mir vor der Bestellung. Beschreibe deine Erkennungsaufgabe, und ich sage dir, welche Genauigkeit du erwarten kannst!
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was, wenn ich keinen annotierten Datensatz habe?
Ich kann deine Rohbilder im Rahmen des Projekts annotieren. Für Standard- und Premium-Pakete erwähne das bei der Bestellung, dann nehme ich die Annotation in den Umfang auf.
Wie viele Bilder brauche ich für gute Genauigkeit?
Mindestens 100-200 Bilder pro Klasse für brauchbare Ergebnisse. Über 500 pro Klasse für produktionsreife Genauigkeit. Ich berate dich gern, beschreibe einfach deine Aufgabe.
Welches Erkennungsmodell verwendest du?
Hauptsächlich YOLO für das beste Geschwindigkeits-Genauigkeits-Verhältnis. Ich arbeite auch mit neueren und älteren Versionen, je nach Hardware und Genauigkeitsanforderungen. Sag mir deine Rahmenbedingungen.
Kann das auf CPU ohne GPU laufen?
Ja, ich exportiere in das ONNX-Format, das auf CPU effizient läuft. Die Inferenzgeschwindigkeit ist im Vergleich zur GPU niedriger, aber das Modell funktioniert vollständig. Gut für Edge-Deployment und lokale Server.
Was erhalte ich bei der Lieferung?
Trainierte Modellgewichte, ONNX-Export, Inferenz-Python-Skript, Evaluationsbericht mit Genauigkeitsmetriken und eine README mit Nutzungshinweisen.
