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Realizaré detección de objetos y seguimiento de objetos usando yolov8 y opencv
Acerca de este Servicio
Tu cámara ve. La mía entiende.
Un modelo regular detecta. Uno bueno rastrea, cuenta y reconoce comportamientos en tiempo real, en tu hardware. Eso es lo que construyo.
Lo que obtienes:
- Modelo YOLO personalizado entrenado con tu conjunto de datos exacto, no con pesos preentrenados genéricos
- Seguimiento en tiempo real de múltiples objetos con DeepSORT, ByteTrack o Norfair, no solo se detectan, sino que también se siguen
- Conteo automatizado de personas, vehículos, objetos industriales, cualquier cosa con forma consistente
- Optimización de velocidad para tu hardware, ya sea un Jetson Nano o una GPU en la nube, lo ajusto para que funcione correctamente
- Reconocimiento de acciones y comportamientos: detecta movimientos específicos, no solo presencia
- Entrega completa: script en Python + pesos entrenados (.pt) + documentación que puedes seguir fácilmente
Construido con: Python, PyTorch, TensorFlow, OpenCV, YOLOv8/v10/v11, MediaPipe, DeepStream
¿Por qué yo? Los pesos preentrenados en COCO no son una solución personalizada. Si tu caso de uso es una fábrica específica, un estacionamiento, una tienda minorista, análisis deportivo, necesitas un modelo entrenado con tus datos. Eso es exactamente lo que hago, y lo optimizo para el hardware que realmente tienes.
Envíame un mensaje antes de ordenar.
FAQ
Traducción automática
¿Necesito proporcionar el conjunto de datos para el entrenamiento del modelo personalizado?
Sí, si quieres detectar objetos específicos que no se encuentran en los modelos estándar, deberás proporcionar las imágenes. Sin embargo, también puedo ayudarte con la anotación de datos (etiquetado) o a encontrar conjuntos de datos de código abierto si es necesario.
¿Tu sistema puede seguir objetos en diferentes cuadros de la cámara?
Sí, utilizo algoritmos avanzados de seguimiento como DeepSORT o ByteTrack que asignan IDs únicos a cada objeto. Esto permite que el sistema siga y cuente objetos específicos incluso si se mueven o desaparecen brevemente del cuadro.
¿Cuáles son los requisitos de hardware para el seguimiento en tiempo real?
Para una alta cantidad de FPS (cuadros por segundo) y rendimiento en tiempo real, se recomienda una GPU NVIDIA. Sin embargo, para tareas menos exigentes, puedo optimizar los modelos (como YOLOv8-tiny) para que funcionen eficientemente en un CPU estándar o Raspberry Pi.
¿Recibiré el código fuente y los pesos del modelo entrenado?
¡Por supuesto! Al finalizar, proporcionaré el código fuente completo en Python, el archivo de pesos entrenados (por ejemplo, .pt o .onnx) y las instrucciones para configurar el entorno y ejecutar el script.
