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Ich erstelle Echtzeit-Computer-Vision-Objekterkennung für CCTV-Sicherheitsalarme
Computer Vision Engineer hervorragende Echtzeit-AI-Erkennung für CCTV und Kameras
Computer Vision Ingenieur mit über 3 Jahren Erfahrung in der Entwicklung von Echtzeit-KI-Erkennung für Sicherheits- und Überwachungskameras. Ich habe Gesichtserkennung mit Watchlist-Alarmen, Waffenerk...
Über diesen Service
Deine Kameras können eine Waffe, ein Feuer, ein gesuchtes Gesicht oder eine umgestürzte Person erkennen und dich sofort alarmieren. Genau das baue ich.
Mehr als 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Echtzeit-Computer-Vision für Sicherheit und Schutz, geliefert als laufende Systeme, keine Notebooks.
Auf echten Aufnahmen gebaut und demonstriert:
- Gesichtserkennung + Watchlist: Alarm bei gesuchten oder unbekannten Gesichtern
- Waffenerkennung: Messer, Pistolen, Gewehre
- Feuer- & Rauchdetektion: Wald-, Fabrik- und Lagerhauskameras
- Sturzerkennung: Alarme nur, wenn die Person 30-45 Sekunden unten bleibt (weniger Fehlalarme)
Was du bekommst:
- YOLO-Modell, trainiert auf deine Objekte und dein Filmmaterial
- Live-Pipeline für RTSP/IP, DVR/NVR oder Webcam, 1 zu vielen Kameras
- Alarme: Bildschirm, Ton, Telegram, E-Mail oder Webhook + Ereignisprotokoll
- Python-Quellcode, Installationsanleitung und Genauigkeitsbericht
- Funktioniert auf deinem PC, GPU-Server, in der Cloud oder Jetson
So arbeiten wir:
- Sende einen Beispielclip. Ich mache einen kostenlosen 60-Sekunden-Test, damit du die Ergebnisse vor der Bestellung siehst
- Wir einigen uns auf Klassen, Kameras und Alarmregeln
- Gestaffelte Lieferung: trainiertes Modell, Live-Demo, Deployment
Außerdem: Personen zählen, Zutrittszonen, PSA, Nummernschilder.
Schreib mir mit deiner Kamerakonfiguration und was du erkennen möchtest. Schnelle Antworten, Live-Demo auf Anfrage.
APIs:
Microsoft Computer Vision AI
•
Google Cloud Vision API
Programmiersprache:
Python
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
opencv
•
tensorflow
•
Colab
•
PyTorch
Frameworks:
scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
Andere
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Funktioniert es mit meinen bestehenden CCTV- oder IP-Kameras?
Ja. Ich verbinde mich mit RTSP/IP-Kameras, DVR/NVR-Systemen, USB-Webcams und aufgenommenen Videodateien. Schick mir deine Kameramarke oder Stream-URL-Format und ich bestätige die Kompatibilität vor deiner Bestellung.
Brauche ich eine GPU?
Nicht für 1–2 Kameras – leichte YOLO-Modelle laufen auf einem normalen CPU. Für viele Kameras oder hohe FPS wird eine NVIDIA-GPU, eine Cloud-GPU oder ein Jetson-Gerät empfohlen. Ich passe es an dein Setup an.
Kannst du das Modell auf meine eigenen Objekte oder Bilder trainieren?
Ja. Schick mir deine Bilder/Videos oder beschreibe die Objekte. Ich kann auch einen Datensatz für dich sammeln und annotieren. Du erhältst die trainierten YOLO-Gewichte, den Trainingscode und einen Genauigkeitsbericht.
Bekomme ich den Quellcode?
Ja. Jedes Paket enthält sauberen, kommentierten Python-Quellcode, eine Requirements-Datei und eine Installationsanleitung, damit dein Team es ausführen und anpassen kann.
Wie werden Benachrichtigungen zugestellt?
Standardmäßig Warnung auf dem Bildschirm und Ton. Ich kann E-Mail, Telegram, WhatsApp API, SMS, Webhook oder ein Dashboard hinzufügen. Jedes Ereignis wird mit Zeitstempel und Screenshot protokolliert.
Welche Genauigkeit kann ich erwarten?
Es hängt von der Kamerakwalität, Beleuchtung und Daten ab. Modelle, die auf deinem Filmmaterial trainiert wurden, erreichen typischerweise 85–95 % Präzision. Ich teste mit deinen echten Videos und passe die Schwellenwerte an, um Fehlalarme vor der Lieferung zu minimieren.
Kannst du es auf meinem Server oder Edge-Gerät bereitstellen?
Ja – Windows/Linux-PC, GPU-Server, Cloud (AWS/GCP/Azure) oder Edge-Geräte wie NVIDIA Jetson und Raspberry Pi. Docker-Paketierung ist als Extra verfügbar.
Bleiben meine Aufnahmen privat? Unterschreibst du NDAs?
Ja. Deine Videos und Daten werden nur für dein Projekt verwendet und nach Wunsch nach der Lieferung gelöscht. Ich unterschreibe gerne eine NDA.
