دراسات الحالة/Trafflytic

عدّ مركبات مصنّفة من لقطات كاميرا عادية

دراسات مرور دون طاقم طريق: سيارات وحافلات وشاحنات وحركات انعطاف من فيديو لدى مدينة أو مستشار أصلاً.

العميل
Trafflytic
الموقع
الولايات المتحدة
السنة
2025

ذكاء اصطناعي · ويب

info@lyrocode.com

مرور مدينة عند تقاطع — اللقطات التي يصنّفها Trafflytic

المدخل

فيديو

المخرج

عدّ مصنّف

السنة

2025

صور من العمل

تصوير يطابق المنتج — المباني والأرضية والملابس والطريق — لا صور مخزنية لأناس يشيرون إلى جهاز محمول.

طريق سريع بأنواع مركبات مختلطة — مشكلة التصنيف
تقاطع حضري مستخدم لعدّ حركات الانعطاف
مرور مسائي من مقعد السائق — حيث يبدأ العدّ فعلاً

المهمة

المستشارون والمدن ما زالوا يرسلون أناساً للجلوس عند تقاطع بنقّار. اللقطات غالباً موجودة أصلاً. احتاجوا عدّاً مصنّفاً — مركبات خفيفة وثقيلة وحافلات — وحركات انعطاف، مع تقرير يمكن وضعه في PDF، لا بكرة عرض.

الطقس والليل وزوايا الكاميرا الغريبة تكسر كاشفات ساذجة. على المنتج أن يقول متى يكون المقطع غير صالح، لا أن يخترع رقماً.

ما بنيناه

رفع أو RTSP داخلاً، عدّ مصنّف خارجاً. درّبنا على فئات المركبات والحركة عبر تقاطع، ثم غلّفناه في تطبيق ويب: مهام ومقاطع وضمان جودة وتصدير. الثقة والتغطية بجانب الرقم.

الهندسة هي النموذج والأجزاء المملة حوله — طول المقطع وتقسيمات الوقت وCSV يعرف مخطّط النقل فتحه أصلاً.

أين وصل

دراسة كانت تعني طاقماً على الرصيف يمكن أن تبدأ من فيديو. يحصل العملاء على عدّ فئة وانعطاف مع أثر لكيفية صنع الرقم. اللقطات السيئة تُعلَّم بدل الحشو.

التقنية

ما أطلقنا به — مختار لهذا المنتج، لا لشريحة.

  • Python
  • TensorFlow
  • FastAPI
  • React
  • Next.js
  • PostgreSQL
  • AWS
  • Docker
ما زلنا نعدّ ميدانياً حين نضطر. للباقي، نرفع الفيديو ونحصل على فئات وانعطافات. إن كان المقطع تالفاً، يقوله المنتج — هذا ما جعلنا نثق به.
Nadia·Operations, Trafflytic

أخبرونا بما تبنون.

نرد عادةً خلال يوم عمل واحد. راسلوا info@lyrocode.com إن فضّلتم تجاوز النموذج.

جلسة عمل — المحادثة التي تبدأ البناء