Fallstudien/Adlytic AI
In-Store-Audience-Analytics von Kameras, die schon auf dem Floor sind
Computer Vision für Retail: wer im Gang ist, wie lange sie bleiben, welche Displays Aufmerksamkeit bekommen — ohne einen neuen Hardware-Stack.
- Kunde
- Adlytic AI
- Standort
- Vereinigte Staaten
- Jahr
- 2025
KI · SaaS
info@lyrocode.com
Input
Bestehendes CCTV
Output
Store-Metriken
Jahr
2025
Bilder aus der Arbeit
Fotografie, die zum Produkt passt — die Gebäude, der Floor, die Kleidung, die Straße — kein Stock von Leuten, die auf einen Laptop zeigen.
Die Aufgabe
Retail-Teams haben schon Kameras. Sie wollten keine neue Box an jeder Decke. Sie wollten Zählungen, Dwell Time und Display-Aufmerksamkeit aus Footage, das sie schon sammeln — mit einem Dashboard, das ein Store Manager lesen kann, kein Research-Notebook.
Das Modell muss über Beleuchtung, Kamerawinkel und Store-Layouts funktionieren. Privacy zählt: keine Gesichter im Produkt, das der Kunde sieht.
Was wir gebaut haben
Wir haben die Vision-Pipeline auf bestehende RTSP- und File-Drops gesetzt. Menschen und Zonen, keine Identitäten. Store-Level-Dashboards in einer React-App: der heutige Floor, diese Woche gegen letzte, welches Endcap tot ist.
Training und Evaluation bleiben in Python. Das Produkt, in das der Retailer einloggt, ist eine SaaS-Konsole — Sites, Kameras, Reports — kein Jupyter-Export.
Wo es gelandet ist
Retailer bekommen Gang- und Display-Zahlen von Kameras, für die sie schon bezahlt haben. Die Konsole ist etwas, das ein Regional Manager montags öffnen kann. Gesichter verlassen nie die Verarbeitungsgrenze, der der Kunde zugestimmt hat.
- Vision-Pipeline auf bestehenden Store-Kameras
- Zonen-, Dwell- und Display-Metriken
- Retailer-Dashboard und Site-Admin
- Privacy-wahrender Verarbeitungspfad
Stack
Womit wir ausgeliefert haben — gewählt für dieses Produkt, nicht für eine Folie.
Python
PyTorch
FastAPI
React
Next.js
PostgreSQL
AWS
Docker
“Wir waren die Vendoren leid, die uns die Kameras rausreißen lassen wollten. Lyro Code hat genutzt, was an der Wand war, und das Dashboard ist etwas, das meine Ops-Leute tatsächlich öffnen.”
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