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Je vais concevoir une vision par ordinateur avec intelligence artificielle, détection d'objets, suivi et suivi de joueurs
Multitâche
Je suis Dheeraj Kumar, ingénieur full-stack en IA/ML, spécialisé dans la création de systèmes d'IA appliquée de bout en bout : de la donnée ou vidéo au modèle ou LLM, puis à l'API et au tableau de bor...
À propos de ce service
Vous avez des vidéos, des images ou des flux de caméra qui ne sont pas exploités par un système pour analyser leur contenu ?
Je suis ingénieur Full-stack en IA/ML expert dans le développement de systèmes de vision par ordinateur basés sur l’IA, l’apprentissage automatique, la détection d’objets, le suivi, l’OCR, la reconnaissance d’images et l’analyse sportive comme le suivi des joueurs et du ballon, en utilisant OpenCV, YOLO et Deep Learning.
CE QUE VOUS OBtiENDREZ
Système de détection et de suivi d’objets
Configuration d’analyse vidéo multi-caméras
Suivi des joueurs et détection du ballon
OCR et extraction de texte à partir d’images
Modèle de reconnaissance et de classification d’images
Solution de segmentation d’image
Pipeline de détection basé sur YOLO
Scripts de traitement en Python avec OpenCV
Détection de mouvement et d’anomalies
Génération de heatmaps et de patterns de mouvement
FLUX DE TRAVAIL
Revue des exigences -> Revue des données/vidéos -> Sélection du modèle -> Entraînement / Ajustements -> Construction de la détection et du suivi -> Tests et vérification de la précision -> Révisions -> Livraison
POURQUOI ME CHOISIR
PROJETS RÉELS :
1. Suivi de plus de 50 caméras CCTV avec tableau de bord en direct,
2. Plus de 20 000 classifications d’images
3. Détection des émotions faciales avec 92 % de précision.
Livraison à temps
100 % de satisfaction client garantie
CONTACTEZ-MOI DÈS MAINTENANT et envoyez-moi vos données ou vidéos
APIs:
Autres
Langage de programmation:
Python
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
tensorflow
•
CVAT
•
Colab
•
PyTorch
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
Mon portfolio
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FAQ
Traduction automatique
Le modèle sera-t-il réellement déployé ou laissé sous forme de Jupyter notebook ?
Un backend FastAPI fonctionnel pour le déploiement du modèle est inclus, vous recevez donc une pipeline utilisable, pas seulement un code dans un fichier notebook.
Le modèle peut-il être entraîné spécifiquement sur mes propres données ?
Oui, le fine-tuning du modèle sur vos propres données est inclus, afin que la détection et le suivi soient calibrés pour vos vidéos ou images réelles.
Cela a-t-il été prouvé à grande échelle ou simplement testé sur de petits jeux de données de démonstration ?
Les versions en production supportent cela, y compris le suivi sur plus de 50 caméras avec un tableau de bord en direct et plus de 20 000 projets de classification d’images.
Pouvez-vous créer un système de suivi des joueurs et du ballon pour le sport en particulier ?
Oui, le suivi des joueurs et la détection du ballon pour l’analyse sportive sont une spécialité, aux côtés des systèmes généraux de détection et de suivi d’objets.
Gérez-vous plusieurs flux de caméras ou seulement une source vidéo unique ?
Oui, la configuration d’analyse vidéo multi-caméras est incluse, permettant de synchroniser et traiter plusieurs flux dans un système unifié.
Testerez-vous la précision du modèle avant la livraison ?
Oui, la vérification de la précision est effectuée avant la livraison, en la comparant à des données réelles plutôt que de livrer un modèle non testé, avec des résultats comme 92 % de précision dans la détection des émotions faciales.
Pouvez-vous extraire du texte d’images, pas seulement détecter des objets ?
Oui, l’OCR et l’extraction de texte à partir d’images sont inclus, en plus de la détection d’objets, la reconnaissance d’images et le travail de segmentation.
