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Je ferai de la vision par ordinateur pour le suivi d'objets, l'analyse vidéo IA CCTV et la surveillance
Ingénieur en vision par ordinateur YOLO, suivi d'objets, IA et développeur LIDAR
Bonjour, je suis Bartholomaus, développeur en vision par ordinateur, automatisation BIM et informatique spatiale avec plus de 5 ans d'expérience dans la création de solutions d'ingénierie et de vision...
À propos de ce service
Obtenez une solution de vision par ordinateur axée sur la production conçue en fonction de votre environnement caméra, des cibles de détection, des conditions de tournage et de vos besoins commerciaux.
Avec une expérience pratique dans le développement de solutions de vision par ordinateur alimentées par IA, détection d'objets, suivi d'objets, analyse vidéo, surveillance CCTV, traitement de caméras IP et apprentissage automatique.
Que votre projet utilise des caméras CCTV en direct, des caméras IP, des flux RTSP, des vidéos enregistrées, des webcams ou des jeux de données personnalisés, la solution peut être conçue autour de YOLO, OpenCV, Python, deep learning et des frameworks modernes de vision par ordinateur.
Ce que je développe :
- Détection d'objets YOLO
- Suivi d'objets en temps réel
- Analyse vidéo IA CCTV
- Système de surveillance CCTV
- Détection et comptage de personnes
- Détection et suivi de véhicules
- Suivi multi-objets
- Comptage d'entrées et de sorties
- Détection de franchissement de ligne
- Détection d'intrusion dans les zones restreintes
- Intégration de caméras IP et flux RTSP
- Analyse de vidéos enregistrées
- Formation de modèles de détection d'objets personnalisés
- Alertes en temps réel et détection d'événements
- Tableau de bord analytique et rapports de détection
TECH STACK : YOLOv8/v11, PyTorch, MediaPipe, OpenCV, FastAPI, Docker, WebSockets, RTSP, AWS/GCP.
Contactez-moi pour une consultation avant de passer votre commande.
FAQ
Traduction automatique
1. De quoi avez-vous besoin de ma part pour commencer ?
Partagez votre objectif de projet, les objets ou activités à détecter, un échantillon de footage CCTV si possible, le type de caméra ou le format du flux, le résultat attendu et l'environnement de déploiement prévu. Pour la formation de modèles personnalisés, fournissez des informations sur votre jeu de données ou des échantillons d'images/vidéos.
2. Combien de temps dure un projet de vision par ordinateur ?
Une configuration de détection ou de suivi YOLO basique peut généralement être réalisée en quelques jours. La formation de modèles personnalisés, l'analyse multi-caméras CCTV, les tableaux de bord, la détection d'événements complexes ou le déploiement en production peuvent nécessiter un temps de développement supplémentaire. La portée peut être revue avant la commande.
3. Les révisions sont-elles incluses ?
Oui. Les révisions sont incluses selon le package choisi et couvrent les ajustements dans le cadre des exigences initiales. Les modifications majeures de fonctionnalités ou de portée peuvent faire l'objet d'une commande personnalisée.
4. Quels outils et technologies sont utilisés ?
Selon les besoins du projet, la stack peut inclure Python, YOLO, OpenCV, PyTorch, TensorFlow, DeepSORT, ByteTrack, RTSP, ONVIF, CUDA, inférence GPU, technologies d'apprentissage automatique et deep learning.
5. Pouvez-vous créer une commande personnalisée pour mon projet CCTV ou vision par ordinateur ?
Oui. Les commandes personnalisées conviennent pour la surveillance multi-caméras, la détection d'objets entraînée sur mesure, le suivi avancé, les classes de détection inhabituelles, les tableaux de bord CCTV IA, l'intégration API, le déploiement cloud, les appareils en edge ou les applications complètes de vision par ordinateur.
