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Crearé detección de objetos en visión por computadora en tiempo real para alertas de seguridad CCTV
Ingeniero en visión por computadora, detección de IA en tiempo real para CCTV y cámaras
Soy ingeniero en visión por computadora con más de 3 años creando detección de IA en tiempo real para cámaras de seguridad y vigilancia. He desarrollado y demostrado reconocimiento facial con alertas ...
Acerca de este Servicio
Tus cámaras pueden detectar un arma, un incendio, un rostro buscado o una persona caída y alertarte en el momento en que sucede. Eso es lo que construyo.
Más de 3 años desarrollando visión por computadora en tiempo real para seguridad y protección, entregado como sistemas en funcionamiento, no solo notebooks.
Construido y probado con grabaciones reales:
- Reconocimiento facial + lista de vigilancia: alertas en rostros buscados o desconocidos
- Detección de armas: cuchillos, pistolas, rifles
- Detección de fuego y humo: cámaras en bosques, fábricas y almacenes
- Detección de caídas: alertas solo si la persona permanece en el suelo 30-45 segundos (menos alarmas falsas)
Lo que obtienes:
- Modelo YOLO entrenado con tus objetos y tus grabaciones
- Pipeline en vivo para RTSP/IP, DVR/NVR o webcam, de una o muchas cámaras
- Alertas: pantalla, sonido, Telegram, email o webhook + registro de eventos
- Código fuente en Python, guía de configuración e informe de precisión
- Funciona en tu PC, servidor con GPU, en la nube o Jetson
Cómo trabajamos:
- Envía un clip de muestra. Hago una prueba gratuita de 60 segundos para que veas resultados antes de ordenar
- Nos ponemos de acuerdo en clases, cámaras y reglas de alerta
- Entrega en etapas: modelo entrenado, demo en vivo, despliegue
También: conteo de personas, zonas de intrusión, PPE, placas de matrícula.
Escríbeme con la configuración de tus cámaras y qué quieres detectar. Respuestas rápidas, demo en vivo bajo solicitud.
API:
Microsoft Computer Vision AI
•
Google Cloud Vision API
Lenguaje de programación:
Python
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
TensorFlow
•
Colab
•
PyTorch
Marcos:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
Otros
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Funcionará con mis cámaras CCTV o IP existentes?
Sí. Conecto a cámaras RTSP/IP, sistemas DVR/NVR, webcams USB y archivos de video grabados. Envíame la marca de tu cámara o el formato de URL del stream y te confirmaré la compatibilidad antes de que hagas el pedido.
¿Necesito una GPU?
No para 1–2 cámaras — modelos YOLO ligeros que corren en un CPU normal. Para muchas cámaras o altas FPS, se recomienda una GPU NVIDIA, una GPU en la nube o un dispositivo Jetson. Lo dimensionaré según tu configuración.
¿Puedes entrenar el modelo con mis propios objetos o imágenes?
Sí. Envíame tus imágenes/videos o describe los objetos. También puedo recopilar y anotar un conjunto de datos para ti. Recibirás los pesos entrenados de YOLO, el código de entrenamiento y un informe de precisión.
¿Obtengo el código fuente?
Sí. Cada paquete incluye código fuente en Python limpio y comentado, un archivo de requisitos y una guía de configuración para que tu equipo pueda usarlo y modificarlo.
¿Cómo se entregan las alertas?
Por defecto, advertencia en pantalla y sonido. Puedo agregar email, Telegram, API de WhatsApp, SMS, webhook o un panel de control. Cada evento se registra con marca de tiempo y captura de pantalla.
¿Qué precisión puedo esperar?
Depende de la calidad de la cámara, la iluminación y los datos. Los modelos entrenados con tu grabación suelen alcanzar entre 85 y 95% de precisión. Pruebo con tus videos reales y ajusto los umbrales para reducir falsas alarmas antes de entregar.
¿Puedes desplegarlo en mi servidor o dispositivo edge?
Sí — en PC con Windows/Linux, servidor con GPU, en la nube (AWS/GCP/Azure) o dispositivos edge como NVIDIA Jetson y Raspberry Pi. La empaquetadura en Docker está disponible como extra.
¿Mantienes privada mi grabación? ¿Firmas NDAs?
Sí. Tus videos y datos se usan solo para tu proyecto y se eliminan tras la entrega si lo solicitas. Estoy dispuesto a firmar un NDA.
