Je vais concevoir, intégrer une application OCR ou une application mobile de détection d'objets AI, un logiciel ou une application web


À propos de ce service
Traduction automatique
Je livrerai une application mobile Flutter ou un logiciel backend rapide et fiable avec une détection d'objets sportifs IA intégrée (joueurs, ballon, arbitres, poses) et OCR pour tableaux de score, maillots ou overlays. Je crée des solutions prêtes pour la production
Services proposés :
- Détection d'objets sportifs en temps réel (YOLO / EfficientDet / modèles personnalisés)
- Estimation de pose et suivi des joueurs (OpenPose / MediaPipe)
- Intégration OCR pour tableaux de score, horodatages, numéros de maillot (Tesseract / ML Kit / Vision)
- Intégration dans l'application Flutter (iOS & Android)
- Inférence sur appareil (TFLite / CoreML) ou inférence serveur (PyTorch / ONNX)
- Traitement de flux vidéo et échantillonnage de frames
- Support multi-caméras / ingestion de flux en direct
- Détection d'événements (but, faute, hors-jeu) et hooks d'analytique
- Export de données (CSV/JSON), WebSocket ou endpoints REST API
- Cartes de chaleur, overlays de suivi et interface de débogage visuel
- Entraînement / ajustement de modèles sur des datasets sportifs personnalisés
- Optimisation des performances : quantification, pruning, batching
- Support CI/CD, tests et déploiement sur app store
Pourquoi choisir ce service ?
- Pipeline IA en temps réel, optimisé pour mobile
- Intégration complète avec Flutter
- Entraînement de modèles personnalisés et focus sur la haute précision
- Code de livraison clair, modèles, documentation et déploiement
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- Membre depuisoct. 2025
Langues
Anglais, Espagnol, Arabe, Allemand
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FAQ
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Tech & outils que j'utilise
YOLOv5 / YOLOv8 / EfficientDet / Detectron2 TensorFlow Lite / Core ML / ONNX Runtime MediaPipe / OpenPose pour l'estimation de pose Tesseract OCR / Google ML Kit / Apple Vision Flutter (Dart), canaux de plateforme (Swift/Kotlin) Python, PyTorch, TensorFlow, FastAPI / Flask Firebase / AWS / GCP intégrations
Avez-vous besoin de ma vidéo/données pour commencer ?
Pour une meilleure précision, oui, fournissez des séquences d'exemple, des étiquettes, ou je peux utiliser des datasets publics et proposer un étiquetage personnalisé pour un coût supplémentaire.
La détection fonctionnera-t-elle hors ligne sur le téléphone ?
Oui, l'inférence sur appareil avec TFLite/CoreML est disponible ; l'inférence serveur est optionnelle pour des modèles plus lourds.
Pouvez-vous détecter des sports/événements spécifiques ?
Oui, je peux ajuster les modèles pour le football, le basketball, le tennis, le baseball, et la détection d'événements personnalisés (but, faute, service, etc.).
Comment gérez-vous la latence et la performance ?
J'optimise via le pruning de modèles, la quantification, l'échantillonnage de frames et des pipelines efficaces ; je testerai sur de vrais appareils.

