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Eu farei visão computacional para rastreamento de objetos, análise de vídeo com IA e vigilância por CCTV
Engenheiro de Visão Computacional YOLO, Rastreamento de Objetos, IA e Desenvolvedor de LIDAR
Olá, eu sou Bartholomaus, um desenvolvedor de Visão Computacional, Automação BIM e Computação Espacial com mais de 5 anos de experiência criando soluções de engenharia e visão prontas para produção.
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Sobre este Serviço
Obtenha uma solução de visão computacional focada em produção construída com base no seu ambiente de câmera real, alvos de detecção, condições de filmagem e requisitos do negócio.
Com experiência prática no desenvolvimento de visão computacional alimentada por IA, detecção de objetos, rastreamento de objetos, análise de vídeo, monitoramento CCTV, processamento de câmeras IP e soluções de aprendizado de máquina.
Se seu projeto usa câmeras CCTV ao vivo, câmeras IP, streams RTSP, vídeos gravados, webcams ou conjuntos de dados personalizados, a solução pode ser projetada usando YOLO, OpenCV, Python, deep learning e frameworks modernos de visão computacional.
O que eu desenvolvo:
- Detecção de objetos com YOLO
- Rastreamento de objetos em tempo real
- Análise de vídeo com IA para CCTV
- Sistema de vigilância CCTV
- Detecção e contagem de pessoas
- Detecção e rastreamento de veículos
- Rastreamento de múltiplos objetos
- Contagem de entradas e saídas
- Detecção de cruzamento de linha
- Detecção de invasão em áreas restritas
- Integração de câmeras IP e streams RTSP
- Análise de vídeos gravados
- Treinamento de modelos de detecção de objetos personalizados
- Alertas em tempo real e detecção de eventos
- Dashboard de análises e relatórios de detecção
TECNOLOGIAS: YOLOv8/v11, PyTorch, MediaPipe, OpenCV, FastAPI, Docker, WebSockets, RTSP, AWS/GCP.
Envie uma mensagem para uma consulta antes de fazer seu pedido.
Perguntas frequentes
Tradução automática
1. O que você precisa de mim para começar?
Compartilhe o objetivo do seu projeto, objetos ou atividades que precisa detectar, filmagens de CCTV de exemplo quando possível, tipo de câmera ou formato de stream, saída esperada e ambiente de implantação pretendido. Para treinamento de modelos personalizados, forneça informações sobre seu conjunto de dados disponível ou amostras de imagens/vídeos.
2. Quanto tempo leva um projeto de visão computacional?
Uma configuração básica de detecção ou rastreamento com YOLO geralmente pode ser concluída em poucos dias. Treinamento de modelos personalizados, análises de CCTV com múltiplas câmeras, dashboards, detecção de eventos complexos ou implantação em produção podem exigir tempo adicional de desenvolvimento. O escopo pode ser revisado antes do pedido.
3. As revisões estão incluídas?
Sim. Revisões estão incluídas de acordo com o pacote selecionado e cobrem ajustes dentro dos requisitos originalmente acordados. Mudanças significativas de funcionalidade ou escopo podem ser tratadas por meio de um pedido personalizado.
Quais ferramentas e tecnologias são usadas?
Dependendo dos requisitos do projeto, a stack pode incluir Python, YOLO, OpenCV, PyTorch, TensorFlow, DeepSORT, ByteTrack, RTSP, ONVIF, CUDA, inferência com GPU, tecnologias de aprendizado de máquina e deep learning.
5. Você pode criar um pedido personalizado para meu projeto de CCTV ou visão computacional?
Sim. Pedidos personalizados são adequados para vigilância com várias câmeras, detecção de objetos treinada sob medida, rastreamento avançado, classes de detecção incomuns, dashboards de IA CCTV, integração de API, implantação na nuvem, dispositivos de borda ou aplicações completas de visão computacional.
