Études de cas/Trafflytic
Comptages de véhicules classifiés à partir de footage caméra ordinaire
Études de trafic sans équipe sur la route : voitures, bus, camions et mouvements de tourne à partir de vidéo qu'une ville ou un consultant a déjà.
- Client
- Trafflytic
- Lieu
- États-Unis
- Année
- 2025
IA · Web
info@lyrocode.com
Entrée
Vidéo
Sortie
Comptages classifiés
Année
2025
Photos du travail
Une photographie qui correspond au produit — les bâtiments, le floor, les vêtements, la route — pas du stock de gens qui pointent un ordinateur.
La mission
Consultants et villes envoient encore des gens s'asseoir à une intersection avec un compteur. Le footage existe souvent déjà. Ils avaient besoin de comptages classifiés — véhicules légers, lourds, bus — et de mouvements de tourne, avec un rapport à mettre dans un PDF, pas un reel de démo.
Météo, nuit et angles de caméra bizarres cassent les détecteurs naïfs. Le produit doit dire quand un clip est inutilisable, pas inventer un chiffre.
Ce que nous avons construit
Upload ou RTSP en entrée, comptages classifiés en sortie. Nous avons entraîné pour les classes de véhicules et le mouvement à travers un carrefour, puis l'avons enveloppé dans une app web : jobs, clips, QA, export. Confiance et couverture à côté du chiffre.
L'ingénierie, c'est le modèle et les parties ennuyeuses autour — longueur de clip, découpes par heure, un CSV que le planificateur transport sait déjà ouvrir.
Où ça a atterri
Une étude qui voulait dire une équipe sur le trottoir peut commencer à partir de vidéo. Les clients obtiennent classes et tournes avec une trace de comment le chiffre a été fait. Le mauvais footage est signalé au lieu d'être gonflé.
- Classification de véhicules à partir de vidéo
- Comptages de mouvements de tourne et par plage horaire
- File de jobs, QA et export CSV/PDF
- Couverture et confiance sur chaque clip
Stack
Avec quoi nous avons livré — choisi pour ce produit, pas pour un slide.
Python
TensorFlow
FastAPI
React
Next.js
PostgreSQL
AWS
Docker
“On fait encore des comptages terrain quand il le faut. Pour le reste, on upload la vidéo et on obtient classes et tournes. Si un clip est pourri, le produit le dit — c'est ça qui nous a fait lui faire confiance.”
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