Vou construir um sistema de detecção e rastreamento de objetos em tempo real


Sobre este Serviço
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Precisa de um sistema que detecta e rastreia objetos em tempo real a partir de vídeos ou feeds de câmera?
Eu construo pipelines de visão computacional prontos para produção usando YOLO e DeepSort, rápidos, precisos e feitos para condições do mundo real.
Já trabalhei em projetos sérios de CV, incluindo:
- Sistemas de monitoramento de segurança multi-objeto em tempo real (YOLO + DeepSort)
- Modelos personalizados de YOLO ajustados em datasets específicos do domínio (precisão acima de 95%)
- Lógica de monitoramento por zonas e detecção de riscos
- Pipeline completo desde a detecção de vídeo bruto até a API de rastreamento
O QUE POSSO CONSTRUIR PARA VOCÊ:
- Detecção de objetos em tempo real a partir de vídeos ou streams ao vivo
- Rastreamento de múltiplos objetos com IDs persistentes entre quadros (DeepSort)
- Treinamento de modelo YOLO personalizado com seu próprio dataset
- Endpoint REST API que recebe imagens/vídeos e retorna previsões
- Pipeline de rotulagem de datasets (Roboflow) e treinamento do zero
STACK TECNOLÓGICO:
Python | YOLOv5 / YOLOv7 / YOLOv8 | DeepSort | OpenCV | FastAPI | Roboflow
RESULTADOS COMPROVADOS:
- Monitoramento de segurança em tempo real com rastreamento ao vivo de múltiplos filhos + lógica de risco jogo de cartas asiático
- Detecção de objetos 13 classes, precisão/recall acima de 95%, saída espacial ordenada, implantado como API
Conheça mais sobre Ahmad-lou
Python Developer And AI Engineer
- A partir deMarrocos
- Membro desdejun. de 2026
- Responde em aprox.:1 hora
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Árabe, Inglês, Francês
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Perguntas frequentes
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Não tenho um dataset rotulado — você ainda pode ajudar?
Com certeza! Posso te orientar em todo o processo de preparação do dataset usando Roboflow — desde imagens brutas até dados totalmente rotulados e prontos para treinamento. Isso pode ser adicionado como extra a qualquer pacote.
O sistema funciona com uma câmera ao vivo ou só com vídeos?
Ambos! Posso montar o pipeline para funcionar com vídeos gravados, feeds de webcam ao vivo ou streams RTSP de câmeras IP. É só mencionar sua configuração na hora de pedir que eu ajusto tudo certinho.
Qual a precisão da detecção no meu caso específico?
A precisão depende da qualidade dos seus dados e da complexidade dos objetos. Com um dataset limpo e bem rotulado, modelos YOLO geralmente alcançam mais de 90–95% de precisão/recall. Para melhores resultados, recomendo pelo menos 200–500 imagens por classe. Sempre compartilho métricas de avaliação (precisão, recall, mAP) antes da entrega final.
Posso integrar o sistema na minha app ou site?
Sim. O pacote Premium inclui um endpoint REST API FastAPI que recebe imagens ou quadros de vídeo e devolve previsões em formato JSON — pronto para integrar em qualquer app, site ou sistema backend, independente da tecnologia que você usa.

