Haré visión por computador, detección y seguimiento de objetos YOLO en tu video

Entreno modelos de detección de objetos que funcionan con tus propias grabaciones, no solo con imágenes de referencia limpias.

La mayoría de los proyectos de detección fracasan por una razón: el modelo se validó con datos ordenados y luego se desplegó en video del mundo real con motion blur, mala iluminación, oclusión y ángulos inusuales. Construyo para eso desde el principio.

Qué hago:

• Detección de objetos personalizada con YOLO, entrenada con tu conjunto de datos
• Seguimiento de objetos a lo largo de fotogramas con IDs consistentes
• Clasificación de imágenes y segmentación
• Conteo, detección de zonas, lógica de proximidad y riesgo
• Anotación y aumento de datasets cuando aún no tienes etiquetas
• Exportación ONNX y soporte de implementación

Por qué yo:

• Más de 5 años creando visión por computadora en producción, no tutoriales
• Assistant Manager Research en el Centre for Language Engineering de Pakistán
• Investigador visitante, Universidad de Konstanz
• Artículo de LREC 2026 publicado; conjunto de datos público y modelo de detección entrenado liberados en Hugging Face
• 22 reseñas de cinco estrellas con clientes que repiten

Trabajo reciente: construí y liberé una pila completa de detección de tráfico para entornos de tráfico mixto: 13 horas de metraje fuente, 1.506 cajas anotadas, un modelo YOLO afinado con 0.72 mAP50, además de una app de superposición de riesgo de proximidad.