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Haré detección de objetos YOLO para reconocimiento, seguimiento, conteo y visión por computadora
Ingeniero en Computer Vision, YOLO, seguimiento de objetos, IA y desarrollador de LIDAR
Hola, soy Bartholomaus, desarrollador de Computer Vision, BIM Automation y Spatial Computing con más de 5 años de experiencia creando soluciones de ingeniería y visión listas para producción.
Desarro...
Acerca de este Servicio
Un modelo de detección que funciona en un cuaderno pero falla en transmisiones de video reales cuesta más que dinero. Cuesta confianza, plazos y al cliente que confiaba en los resultados.
Nos especializamos en visión por computadora con IA basada en Python usando tecnologías avanzadas como YOLO (v3v8), MediaPipe y otros frameworks potentes para construir soluciones de detección de objetos, reconocimiento y seguimiento.
Ofrezco soluciones personalizadas para detectar y seguir objetos en imágenes, videos y transmisiones en vivo. Ya sea reconocimiento facial, clasificación de objetos o seguimiento en tiempo real, proporcionaré resultados precisos y eficientes.
Lo que desarrollo:
- Seguimiento de objetos
- Seguimiento de múltiples objetos (MOT)
- Seguimiento en video en tiempo real
- Seguimiento de personas y vehículos
- Conteo de objetos y análisis de movimiento
- Integración YOLO + seguimiento
- Integración DeepSORT / BoT-SORT
- Seguimiento en video con OpenCV
- Seguimiento en CCTV y RTSP
- Optimización del modelo de seguimiento
Tecnologías:
- YOLO, MediaPipe, OpenCV, Python, PyTorch, TensorFlow
Proyectos anteriores incluyen: Detección de personas y vehículos, análisis de tráfico, monitoreo de almacenes, imágenes médicas, vigilancia inteligente y sistemas de seguimiento deportivo.
Envíame un mensaje para una consulta antes de realizar tu pedido.
Lenguaje de programación:
Python
•
R
•
MATLAB
•
SQL
•
Colab
Marcos:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
SimpleCV
•
PyTorch
•
Panda
FAQ
Traducción automática
1. ¿Qué necesitas para empezar?
Los requisitos principales son el objetivo de tu proyecto, objetos objetivo, imágenes o videos de muestra, detalles de la cámara o fuente, salida esperada y entorno de despliegue. Si ya tienes un conjunto de datos, modelo YOLO, pesos entrenados, código en Python, cámara IP o aplicación existente, también se pueden proporcionar.
¿Cuánto tiempo tarda un proyecto de detección de objetos YOLO?
Una integración sencilla de detección puede tomar alrededor de 5 días, mientras que sistemas que involucran seguimiento, conteo, cámaras IP, conjuntos de datos personalizados, segmentación o análisis avanzado de video pueden tardar de 1 a 3 semanas o más, dependiendo de la complejidad.
3. ¿Cuántas revisiones se incluyen?
Cada paquete incluye un número definido de revisiones. Las revisiones cubren ajustes dentro del alcance original acordado. Nuevas clases de objetos, sistemas de cámaras adicionales, cambios importantes en el flujo de trabajo o nuevas funcionalidades de visión por computadora pueden requerir un pedido personalizado.
¿Qué herramientas y tecnologías se usan?
Dependiendo del proyecto, la pila tecnológica puede incluir YOLO, OpenCV, Python, PyTorch, TensorFlow, aprendizaje profundo, aprendizaje automático, visión por computadora, procesamiento de imágenes, frameworks de seguimiento de objetos, modelos de segmentación, cámaras IP, streams RTSP y aceleración GPU.
¿Puedes construir un sistema de visión por computadora completamente personalizado?
Sí. Los proyectos personalizados pueden combinar detección de objetos, seguimiento, conteo, segmentación, reconocimiento facial, estimación de pose, monitoreo con cámaras IP, análisis de video, alertas, paneles y integración con aplicaciones.
