Parcourir les catégories
Explorer
Fiverr Pro
Français
$
USD
Je ferai de la détection d'objets YOLO pour la reconnaissance, le suivi, le comptage et la vision par ordinateur
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
Un modèle de détection qui fonctionne dans un notebook mais échoue sur de véritables flux vidéo coûte plus que de l'argent. Il coûte la confiance, les délais et le client qui comptait sur les résultats.
Nous sommes spécialisés dans la vision par ordinateur IA basée sur Python utilisant des technologies avancées comme YOLO (v3v8), MediaPipe et d'autres frameworks puissants pour créer des solutions de détection d'objets, reconnaissance et suivi.
Je propose des solutions personnalisées pour détecter et suivre des objets dans des images, vidéos et flux en direct. Que ce soit pour reconnaissance faciale, classification d'objets ou suivi en temps réel, je fournirai des résultats précis et efficaces.
Ce que je développe :
- Suivi d'objets
- Suivi multi-objets (MOT)
- Suivi vidéo en temps réel
- Suivi de personnes et véhicules
- Comptage d'objets et analyse de mouvement
- Intégration YOLO + suivi
- Intégration DeepSORT / BoT-SORT
- Suivi vidéo avec OpenCV
- Suivi CCTV et RTSP
- Optimisation du modèle de suivi
Technologies :
- YOLO, MediaPipe, OpenCV, Python, PyTorch, TensorFlow
Projets précédents incluent : Détection de personnes et véhicules, Analyse de trafic, Surveillance d'entrepôt, Imagerie médicale, Surveillance intelligente et systèmes de suivi sportif.
Contactez-moi pour une consultation avant de passer votre commande.
FAQ
Traduction automatique
1. De quoi avez-vous besoin pour commencer ?
Les principales exigences sont l'objectif de votre projet, les objets cibles, des images ou vidéos d'exemple, les détails de la caméra/source, le résultat attendu et l'environnement de déploiement. Si vous disposez déjà d'un dataset, d'un modèle YOLO, de poids entraînés, de code Python, d'une caméra IP ou d'une application existante, ceux-ci peuvent également être fournis.
2. Combien de temps dure un projet de détection d'objets YOLO ?
Une intégration de détection simple peut prendre environ 5 jours, tandis que les systèmes impliquant le suivi, le comptage, les caméras IP, les datasets personnalisés, la segmentation ou l'analyse vidéo avancée peuvent prendre de 1 à 3 semaines ou plus, selon la complexité.
3. Combien de révisions sont incluses ?
Chaque package inclut un nombre défini de révisions. Les révisions couvrent les ajustements dans le cadre initial convenu. L'ajout de nouvelles classes d'objets, de systèmes de caméras supplémentaires, de changements majeurs dans le workflow ou de nouvelles fonctionnalités de vision par ordinateur peut nécessiter une commande personnalisée.
4. Quels outils et technologies sont utilisés ?
Selon le projet, la stack technologique peut inclure YOLO, OpenCV, Python, PyTorch, TensorFlow, deep learning, machine learning, vision par ordinateur, traitement d'images, frameworks de suivi d'objets, modèles de segmentation, caméras IP, flux RTSP et accélération GPU.
5. Pouvez-vous créer un système de vision par ordinateur entièrement personnalisé ?
Oui. Les projets personnalisés peuvent combiner détection d'objets, suivi, comptage, segmentation, reconnaissance faciale, estimation de pose, surveillance IP, analyse vidéo, alertes, tableaux de bord et intégration d'applications.
