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Je vais concevoir des systèmes de détection d'objets YOLO personnalisés et de suivi en temps réel
Ingénieur en automatisation IA et vision par ordinateur
Bonjour, je suis Misbah. Je suis ingénieur en IA et en développement logiciel, spécialisé dans la création de workflows autonomes et de systèmes de vision pour la production.
Compétences :
• Vision p...
À propos de ce service
Vous avez besoin d'une solution de vision par ordinateur performante, optimisée pour la vitesse et la précision ? Je crée des pipelines de détection et de suivi d'objets en temps réel, prêts pour la production, en utilisant des frameworks avancés de deep learning.
Que vous construisiez un système de surveillance de sécurité, un compteur automatique sur une chaîne de production ou un outil d'analyse pour le commerce de détail, je fournis un code propre, modulaire, conçu pour gérer efficacement des taux de trame élevés.
Ce que je propose :
Entraînement personnalisé de modèles YOLO (YOLOv8, YOLOv10, YOLOv11)
Suivi d'objets en temps réel (BoT-SORT, DeepSORT, ByteTRACK)
Détection multi-classe et comptage par région
Annotation, augmentation et gestion de datasets personnalisés
Intégration avec des tableaux de bord interactifs Streamlit ou des backends FastAPI
Vous recevrez un script Python déployé hautement optimisé et entièrement documenté ou un système conteneurisé prêt pour votre infrastructure.
Veuillez m’envoyer un message avant de passer commande afin que nous puissions discuter de vos taux de trame, de la structure de votre dataset et des exigences matérielles de votre projet !
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Avec quelles versions de YOLO travaillez-vous, et pouvez-vous déployer sur du matériel personnalisé ?
Je travaille principalement avec YOLOv8, YOLOv10 et YOLOv11. J’optimise les modèles en fonction de votre infrastructure cible, garantissant un déploiement efficace en termes de matériel, que ce soit pour des inférences sur un dispositif NVIDIA Jetson, une instance GPU dans le cloud ou un environnement CPU standard.
Vos pipelines de suivi peuvent-ils gérer des objets qui se chevauchent ou une occlusion dans des images encombrées ?
Oui. Pour un suivi précis dans des environnements encombrés ou en cas d'occlusion temporaire, j’intègre des algorithmes de suivi approfondis comme BoT-SORT, ByteTrack ou DeepSORT avec le backend YOLO. Cela garantit que les objets conservent des identifiants de suivi cohérents même lorsqu'ils passent derrière des obstacles ou se chevauchent dans le cadre.
Pouvez-vous connecter le pipeline de vision à une interface web ou à un système d’alerte ?
Absolument. Je suis spécialisé dans la création de systèmes complets de bout en bout. Je peux intégrer la sortie de suivi à un tableau de bord Streamlit en temps réel pour des visualisations analytiques, ou configurer un backend FastAPI pour déclencher des alertes Webhook instantanées, des logs dans une base de données ou des signaux API externes dès la milliseconde où un événement spécifique se produit.
