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Desarrollaré detección de objetos en tiempo real con yolo
Chirag A
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Necesitas un sistema que detecte, siga,
y analice objetos en video en tiempo real?
Construyo sistemas personalizados de visión por computadora usando
YOLOv8, OpenCV, TensorFlow y MediaPipe,
entrenados con tus datos y desplegados en tu
infraestructura existente.
Lo que puedo construir:
- Detección de objetos en tiempo real con YOLOv8
- Entrenamiento de modelos personalizados en tu conjunto de datos
- Conteo de personas y análisis de multitudes
- Monitoreo de vehículos y tráfico
- Análisis de estanterías y flujo de clientes en retail
- Detección de defectos en manufactura
- Análisis de video con múltiples cámaras
- Sistemas de alerta para vigilancia
Lo que obtienes:
- Modelo de detección entrenado y probado
- Pipeline de procesamiento de video en tiempo real
- Código fuente completo y guía de despliegue
- API REST para integración del sistema
- Soporte post-entrega incluido
Más de 10 años de experiencia. Soluciones de nivel empresarial, no solo scripts.
Envíame un mensaje y responderé en una hora.
Conoce a Chirag A
Chirag A
FullStack Developer AI Chatbots and Automation Specialist
- DeIndia
- Miembro desdemay 2021
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés
Full-stack developer and AI automation specialist with 10+ years of experience building production-ready web apps and intelligent systems.
I specialize in:
- React, Next.js and TypeScript
- Node.js and REST APIs
- AI Chatbots with GPT-4 and LLMs
- N8N and workflow automation
- CRM and third-party integrations
Clean code, on-time delivery, and clear communication. Open to long-term partnerships.
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FAQ
Traducción automática
¿Qué datos necesito para el entrenamiento personalizado?
Idealmente más de 200 imágenes etiquetadas de los objetos que deseas detectar. También puedo ayudarte con la anotación de datos como complemento.
¿Puede funcionar con CCTV en vivo o cámaras IP?
Sí. Integro con streams RTSP de cualquier cámara IP o sistema CCTV para detección en tiempo real.
¿Qué precisión tendrá la detección?
Con un conjunto de datos bien etiquetado, YOLOv8 suele alcanzar entre 85 y 95 por ciento de precisión. Compartiré métricas completas de evaluación antes de la entrega.
¿Puedes desplegar en mi servidor o dispositivo edge?
Sí. Despliego en AWS, GCP, servidores locales, Raspberry Pi o NVIDIA Jetson según tus necesidades.
P: ¿Proporcionáis el código fuente?
Sí. El código fuente completo con comentarios detallados está incluido en todos los paquetes junto con una guía de despliegue.
