Eu vou construir um sistema de detecção de objetos em tempo real usando opencv python
IA ML, Visão Computacional, Web Scraping, Backend FastAPI, Apps Flutter
Sobre este Serviço
A maioria dos projetos de detecção de objetos falha não por causa do modelo, mas por integração ruim, inferência lenta e falta de testes no mundo real.
Eu construo sistemas de detecção de objetos de nível de produção usando OpenCV e Python que rodam em tempo real, no seu hardware real, com seus dados reais.
Modelos de detecção treinados sob medida para suas classes, seu conjunto de dados
Detecção em vídeo em tempo real RTSP streams, webcam, arquivos de vídeo
Rastreamento de múltiplos objetos com DeepSORT e ByteTrack
Exportação para ONNX para implantação em CPU, sem necessidade de GPU
Wrapper de endpoint FastAPI para integração direta
️ Sistema de ADAS para direção autônoma com mais de 95% de precisão Cliente de Hong Kong
️ Análise de propriedades imobiliárias ResNet + FastAPI Cliente de Dubai
️ Contagem de pessoas, detecção de veículos, inspeção de defeitos, tudo enviado
Se você tiver um conjunto de dados, treinarei nele. Se não tiver, vou te orientar exatamente sobre o que precisa.
Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido. Descreva sua tarefa de detecção e eu te direi qual precisão esperar!
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
E se eu não tiver um conjunto de dados anotado?
Posso anotar suas imagens brutas como parte do projeto. Para os pacotes Standard e Premium, mencione isso ao fazer o pedido e incluirei a anotação no escopo.
Quantas imagens preciso para uma boa precisão?
No mínimo 100-200 imagens por classe para resultados utilizáveis. Mais de 500 por classe para precisão de nível de produção. Vou orientar no seu caso específico, basta descrever a tarefa.
Qual modelo de detecção você usa?
Principalmente YOLO para o melhor equilíbrio entre velocidade e precisão. Também trabalho com versões mais novas e mais antigas, dependendo do seu hardware e requisitos de precisão. Me diga suas restrições.
Isso pode rodar em CPU sem GPU?
Sim, exporto para o formato ONNX, que roda eficientemente em CPU. A velocidade de inferência cai em relação à GPU, mas o modelo funciona totalmente. Ótimo para implantação em edge e servidores locais.
O que recebo na entrega?
Pesos do modelo treinado, exportação para ONNX, script de inferência em Python, relatório de avaliação com métricas de precisão e um README com instruções de uso.

