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Crearé sistemas personalizados de seguimiento de objetos yolov8 y visión AI en edge
Eyad Arshad
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Necesitas seguimiento de objetos personalizado o despliegue en tiempo real de AI en el edge? Entreno modelos personalizados de YOLOv8 y construyo pipelines de análisis de video de alto rendimiento.
LO QUE HAGO:
Entrenamiento de modelos personalizados de YOLOv8/v11: detección de objetos, segmentación, estimación de pose.
Integración de seguimiento de múltiples objetos usando DeepSORT o ByteTrack para conteo automatizado.
Optimización de modelos mediante cuantización FP16, ONNX Runtime o TensorRT.
Configuración para despliegue en edge en NVIDIA Jetson, Raspberry Pi o Linux embebido.
Pipeline de procesamiento en vivo de streams RTSP con registro de eventos y escritura en base de datos.
No solo entrego un archivo .pt. Entrego sistemas de inferencia compilados y optimizados para hardware, listos para despliegue en edge.
Básico: entrenamiento de modelos personalizados con tu dataset y reporte de métricas.
Estándar: pipeline de seguimiento y conteo para streams de video o RTSP.
Premium: sistema de visión optimizado para edge (Jetson/Pi) con código fuente.
Envíame un mensaje con tus requisitos de hardware y dataset.
Conoce a Eyad Arshad
Eyad Arshad
AI Engineer specializing in Computer Vision, ML Systems, Python and CPP
- DePakistán
- Miembro desdeoct 2018
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Urdu, Inglés
I am an AI engineer and C++ developer building production-ready desktop applications and computer vision systems. I don't build raw notebooks; I deliver optimized software engineered to survive real-world loads.
PROVEN WORK:
• HELIX: ML malware detection client with x86 instruction emulation (99.6% accuracy).
• Smart Traffic: Real-time YOLOv8 over ONNX on 4 camera feeds with Arduino hooks.
• UtiliSOFT: 7-module native C++/Qt6 enterprise desktop ERP layout.
Need a zero-lag PyQt6 app or clean native system? Message me before ordering—let's scope your architecture.
Traducción automática
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Para qué hardware está optimizado esto?
Optimizó modelos para NVIDIA Jetson (Nano, Orin), Raspberry Pi 4/5, PCs de borde x86/x64 y dispositivos Linux embebidos.
¿Cómo optimizas modelos para dispositivos de bajo poder de cómputo?
Convierto modelos a ONNX Runtime o TensorRT y aplico cuantización (FP16/INT8) para reducir el tamaño del modelo y la latencia.
¿Puedes manejar transmisiones de video RTSP de varias cámaras?
Sí. Construyo pipelines personalizados en Python con múltiples hilos para captar, procesar y seguir objetos de varias cámaras IP al mismo tiempo.
¿Qué algoritmos de seguimiento de objetos soportas?
Integro DeepSORT, ByteTrack o BoT-SORT según la precisión de seguimiento y las limitaciones del hardware.
¿Necesito proporcionar imágenes anotadas para el entrenamiento?
Si tienes datos anotados, es lo mejor. Si no, puedo gestionar la anotación usando CVAT o Roboflow (envíame un mensaje para una cotización personalizada).
¿Puedes convertir el modelo en una aplicación de escritorio?
Sí. Revisa mi gig de PyQt6 para despliegue profesional en escritorio, o envíame un mensaje para una oferta combinada.
