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Eu farei detecção de objetos YOLO para reconhecimento, rastreamento, contagem e visão computacional
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
Um modelo de detecção que funciona em um notebook, mas falha em streams de vídeo reais, custa mais do que dinheiro. Costuma custar confiança, prazos e o cliente que confiava nos resultados.
Somos especializados em IA de visão computacional usando tecnologias avançadas como YOLO (v3v8), MediaPipe e outros frameworks poderosos para criar soluções de detecção de objetos, reconhecimento e rastreamento.
Ofereço soluções personalizadas para detectar e rastrear objetos em imagens, vídeos e streams ao vivo. Seja reconhecimento facial, classificação de objetos ou rastreamento em tempo real, entregarei resultados precisos e eficientes.
O que eu desenvolvo:
- Rastreamento de objetos
- Rastreamento de múltiplos objetos (MOT)
- Rastreamento de vídeo em tempo real
- Rastreamento de pessoas e veículos
- Contagem de objetos e análise de movimento
- Integração YOLO + rastreamento
- Integração DeepSORT / BoT-SORT
- Rastreamento de vídeo com OpenCV
- Rastreamento com CCTV e RTSP
- Otimização de modelos de rastreamento
Tecnologias:
- YOLO, MediaPipe, OpenCV, Python, PyTorch, TensorFlow
Projetos anteriores incluem: Detecção de Pessoas & Veículos, Análise de Tráfego, Monitoramento de Armazém, Imagens Médicas, Vigilância Inteligente e sistemas de Rastreamento Esportivo.
Envie uma mensagem para uma consulta antes de fazer seu pedido.
Linguagem de programação:
Python
•
R
•
MATLAB
•
SQL
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
SimpleCV
•
PyTorch
•
Panda
Perguntas frequentes
Tradução automática
1. O que você precisa para começar?
Os principais requisitos são o objetivo do seu projeto, objetos alvo, imagens ou vídeos de amostra, detalhes da câmera/fonte, saída esperada e ambiente de implantação. Se você já tiver um dataset, modelo YOLO, pesos treinados, código Python, câmera IP ou aplicação existente, também podem ser fornecidos.
2. Quanto tempo leva um projeto de detecção de objetos YOLO?
Uma integração de detecção simples pode levar cerca de 5 dias, enquanto sistemas que envolvem rastreamento, contagem, câmeras IP, datasets personalizados, segmentação ou análises avançadas de vídeo podem levar de 1 a 3 semanas ou mais, dependendo da complexidade.
3. Quantas revisões estão incluídas?
Cada pacote inclui um número definido de revisões. Revisões cobrem ajustes dentro do escopo original acordado. Novas classes de objetos, sistemas adicionais de câmeras, mudanças significativas no fluxo de trabalho ou novas funcionalidades de visão computacional podem exigir um pedido personalizado.
Quais ferramentas e tecnologias são usadas?
Dependendo do projeto, a stack tecnológica pode incluir YOLO, OpenCV, Python, PyTorch, TensorFlow, deep learning, machine learning, visão computacional, processamento de imagem, frameworks de rastreamento de objetos, modelos de segmentação, câmeras IP, streams RTSP e aceleração por GPU.
5. Você consegue criar um sistema de visão computacional totalmente personalizado?
Sim. Projetos personalizados podem combinar detecção de objetos, rastreamento, contagem, segmentação, reconhecimento facial, estimativa de pose, monitoramento por câmera IP, análise de vídeo, alertas, dashboards e integração com aplicações.
