Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw objectdetectie en tracking met YOLO en OpenCV
Over deze dienst
Ben je op zoek naar een betrouwbare oplossing voor objectdetectie en objecttracking met YOLO, OpenCV of deep learning?
Ik ontwikkel systemen voor computer vision met hoge nauwkeurigheid, in real-time voor afbeeldingen, video's en live camerafeeds met de nieuwste YOLOv8 en YOLOv11 modellen.
Wat ik aanbied:
- Op maat gemaakte objectdetectie met YOLO (v5, v8, v11)
- Real-time objecttracking met DeepSORT en ByteTrack
- Modellen voor beeldclassificatie en segmentatie
- Object- en menigte telling systemen
- CCTV en surveillance AI integratie
- REST API implementatie met FastAPI en Flask
- Defectdetectie voor productie en kwaliteitscontrole
- Modeloptimalisatie met ONNX en TensorRT
Waarom voor mij kiezen?
- Meer dan 5 jaar ervaring met het bouwen van productie systemen voor computer vision
- Modellen getraind op aangepaste datasets voor jouw specifieke toepassing
- Snelle levering met schone, goed gedocumenteerde Python code
- Werkt met afbeeldingen, videobestanden en live webcam- of CCTV-feeds
- Gratis revisie totdat jouw model nauwkeurig presteert
Stuur me een bericht voordat je bestelt, zodat ik je dataset kan bekijken en de levertijd kan bevestigen.
Laten we vandaag nog jouw vision AI systeem bouwen.
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Kun je het model trainen om objecten te detecteren die specifiek zijn voor mijn branche, zoals machineonderdelen of gewassen?
Ja. Ik train op maat gemaakte YOLO modellen op jouw gelabelde dataset of help je er een vanaf nul op te bouwen. Of het nu gaat om fabrieksonderdelen, landbouwproducten of merkproducten, het model leert jouw specifieke objecten herkennen.
Werkt het detectiesysteem op een Raspberry Pi of ander edge device, niet alleen op een cloudserver?
Ja. Ik optimaliseer modellen met ONNX en TensorRT zodat ze efficiënt draaien op edge hardware zoals Raspberry Pi, NVIDIA Jetson Nano en vergelijkbare apparaten zonder cloudverbinding.
Wat gebeurt er als mijn dataset te klein is om nauwkeurig te trainen?
Ik pas data augmentation, transfer learning en synthetische data technieken toe om de nauwkeurigheid van het model te verbeteren, zelfs bij kleine datasets van 100 tot 500 afbeeldingen, wat voor de meeste op maat gemaakte detectietaken voldoende is.
