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Vou criar detecção e rastreamento de objetos yolo personalizados para imagens e vídeos
Engenheiro de Automação de Dados em Python e Visão Computacional
A maioria das empresas não precisa de outro script que funcione uma vez só. Elas precisam de dados que se movam de forma confiável, modelos que performem com entradas reais e sistemas que a equipe pos...
Nível 1
Atendeu a determinados critérios de desempenho e demonstra forte potencial no marketplace.
Sobre este Serviço
Sua câmera já captura a cena. A peça que falta é um sistema que pode te dizer o que apareceu, onde se moveu e quantas vezes cruzou uma linha.
Eu construo sistemas personalizados de detecção e rastreamento de objetos com YOLO para imagens, vídeos gravados e feeds de câmeras ao vivo. A solução é moldada de acordo com suas filmagens reais, objetos alvo, iluminação, ângulo da câmera e hardware — não um demo genérico treinado com dados não relacionados.
Posso entregar:
- Treinamento e ajuste fino personalizados de YOLO
- Rastreamento de múltiplos objetos com IDs estáveis
- Contagem, cruzamento de linhas, zonas e regras de eventos
- Inferência em imagem, vídeo, webcam ou RTSP
- Métricas de validação e resultados de teste anotados
- Código fonte em Python, pesos treinados e orientações de configuração
- Opções de implantação com FastAPI, Docker, ONNX ou TensorRT
Envie os objetos alvo, amostras de filmagem, status do dataset e ambiente de implantação. Eu avaliarei o que é realista, definirei a primeira versão adequada e construirei um sistema que você possa testar com dados reais.
Sem promessas infladas de precisão. Sem entregas apenas em notebook. Apenas um pipeline de visão claro, testado e feito para o trabalho.
APIs:
Amazon Rekognition
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Outros
Linguagem de programação:
Python
Ferramentas:
caderno Jupyter
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opencv
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fluxo tensor
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MLflow
Frameworks:
Scikit-learn
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keras
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PyTorch
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Outros
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Preciso fornecer um conjunto de dados?
Para objetos personalizados, normalmente você precisa de imagens rotuladas que representem o ambiente real. Vou revisar o conjunto de dados antes do treinamento e explicar se o tamanho, os rótulos e a variedade são adequados.
Você pode usar um modelo YOLO pré-treinado?
Sim, quando os objetos necessários já existem em um conjunto de dados pré-treinado suportado. Para objetos mais específicos, ajustar o modelo com suas próprias imagens rotuladas geralmente oferece uma solução mais relevante.
O sistema consegue rastrear e contar objetos?
Sim. Posso atribuir IDs persistentes, contar objetos, detectar cruzamentos de linha e monitorar regiões específicas dentro de vídeos gravados ou transmissões ao vivo.
Vai funcionar em tempo real?
Isso depende do tamanho do modelo, resolução do vídeo, quantidade de câmeras e hardware alvo. Avaliarei o ambiente esperado antes de prometer uma velocidade em tempo real.
Vou receber o código fonte e os pesos treinados?
Sim. Todo pacote inclui o código fonte em Python, os pesos do modelo treinado e instruções para executar o sistema entregue.
Você consegue implantar em um servidor ou dispositivo de borda?
Sim. A implantação em um servidor na nuvem, NVIDIA Jetson, máquina local suportada ou outro ambiente adequado está disponível na versão Premium ou como extra.
Você pode fazer anotações no meu conjunto de dados?
Pequenas correções podem ser discutidas, mas a anotação completa é feita através do serviço separado de anotação de imagens e vídeos. Isso mantém o escopo e as expectativas de qualidade claras.
Você pode garantir uma precisão específica?
Nenhum engenheiro sério pode garantir precisão antes de revisar os dados e as condições de operação. Forneço resultados de validação, explico limitações e mostro como o sistema se comporta em exemplos reservados.
Você consegue identificar pessoas específicas?
Este serviço foca em classes de objetos, movimento e contagem — não em identificar indivíduos ou construir sistemas de vigilância biométrica não autorizados.
