Je vais construire une détection d'objets YOLO, un suivi et une analytique vidéo IA
Ingénieur en automatisation et intelligence artificielle
À propos de ce service
Vous avez besoin d’un système de vision par ordinateur fiable pour des images, vidéos enregistrées, CCTV, webcam ou flux RTSP ?
Je vais créer une solution personnalisée de détection d'objets, suivi et analytique vidéo basée sur YOLO, adaptée à votre cas d’usage.
Je peux vous aider avec :
- Détection d’objets et entraînement personnalisé YOLO
- Suivi multi-objets avec ByteTrack ou BoT-SORT
- Détection de personnes, véhicules, produits ou objets personnalisés
- Comptage, franchissement de ligne, zones, temps de présence et analytique de mouvement
- Traitement vidéo et sorties annotées
- Inférence en temps réel sur webcam, CCTV ou RTSP
- Alertes, règles d’événements, API et résultats structurés
- Optimisation des performances pour déploiement CPU/GPU
Je travaille avec Python, YOLO, OpenCV, TensorFlow, PyTorch, ONNX et autres outils de vision par ordinateur.
Vous recevrez un code source propre, documenté, ainsi que des instructions claires d’installation selon le package choisi.
Veuillez me contacter avant de commander si votre projet nécessite un entraînement personnalisé, plusieurs caméras, déploiement en temps réel, reconnaissance faciale, ReID, tableaux de bord ou intégration avec un système existant. Je peux vous proposer une offre personnalisée pour des projets plus importants.
Clients avec lesquels j’ai travaillé
Fortinet
Cybersecurity
I worked with Sken.ai, now acquired by Fortinet, on a short-term project, conducting machine learning experiments on proprietary data. Using AWS, I focused on finding patterns, clustering, and classification within textual data.
avr. 2021-avr. 2021
Mon portfolio
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FAQ
Traduction automatique
Pouvez-vous entraîner YOLO sur mon propre jeu de données ?
Oui. Si vous disposez déjà d’un dataset annoté, je peux entraîner ou affiner un modèle YOLO pour vos objets personnalisés. La taille du dataset, la qualité des annotations, le nombre de classes et la précision requise peuvent influencer la portée du projet.
Pouvez-vous travailler avec des flux de caméras CCTV ou RTSP ?
Oui. Je peux créer des pipelines en temps réel pour webcam, CCTV et flux RTSP. Pour plusieurs caméras ou un déploiement à l’échelle de la production, contactez-moi pour une offre personnalisée.
Avec quelles versions de YOLO travaillez-vous ?
Je peux utiliser des modèles modernes de détection d’objets basés sur YOLO et choisir la version la plus adaptée en fonction de la précision, de la latence, de l’environnement de déploiement et des exigences matérielles.
Pouvez-vous ajouter du suivi d'objets ?
Oui. Je peux intégrer des approches de suivi telles que ByteTrack, BoT-SORT ou d’autres trackers appropriés pour les personnes, véhicules et autres objets détectés.
Pouvez-vous compter les personnes ou les véhicules ?
Oui. Je peux mettre en œuvre le comptage d’objets, le comptage directionnel, le franchissement de ligne, la logique d’entrée/sortie et l’analytique basée sur des régions.
Pouvez-vous créer des alertes lorsqu’un événement se produit ?
Oui. Des événements tels que l’entrée dans une zone, le franchissement de ligne, la présence d’un objet particulier ou d’autres conditions de détection peuvent générer des alertes ou des événements structurés.
Le système peut-il fonctionner en temps réel ?
Oui, cela dépend du modèle, de la résolution vidéo, du taux de frames, du matériel et du nombre de flux. Je peux optimiser le pipeline pour une exécution sur CPU ou GPU.
Pouvez-vous intégrer le modèle à mon application existante ?
Oui. Je peux exposer les résultats de détection via des modules Python, une sortie JSON, des API REST ou les intégrer dans un backend existant. Les intégrations plus complexes sont généralement traitées par une offre personnalisée.
Fournissez-vous le code source ?
Oui. Le code source et les instructions d’installation sont inclus, sauf accord contraire explicite avant le début du projet.
Pouvez-vous garantir une précision spécifique ?
Aucun développeur responsable ne peut garantir une précision avant d’avoir évalué le dataset et le cas d’usage. Je peux aider à évaluer le modèle et améliorer ses performances, mais la précision dépend fortement de la qualité des données et des conditions d’utilisation.

