Casi di studio/Adlytic AI
Analytics di audience in-store dalle telecamere già a terra
Computer vision per il retail: chi è nel corridoio, quanto resta, quali display ricevono attenzione — senza installare un nuovo stack hardware.
- Cliente
- Adlytic AI
- Luogo
- Stati Uniti
- Anno
- 2025
AI · SaaS
info@lyrocode.com
Input
CCTV esistente
Output
Metriche store
Anno
2025
Foto dal lavoro
Fotografia che corrisponde al prodotto — gli edifici, il piano, i vestiti, la strada — non stock di persone che puntano un laptop.
Il lavoro
I team retail hanno già le telecamere. Non volevano una nuova scatola su ogni soffitto. Volevano conteggi, tempo di dwell e attenzione ai display dal footage che già raccolgono — con una dashboard che un store manager può leggere, non un notebook di ricerca.
Il model deve funzionare tra luci, angoli di telecamera e layout dello store. La privacy conta: nessun volto nel prodotto che il cliente vede.
Cosa abbiamo costruito
Abbiamo costruito la pipeline di vision per stare su RTSP e file drop esistenti. Persone e zone, non identità. Dashboard a livello store in un'app React: il piano di oggi, questa settimana contro la scorsa, quale endcap è morto.
Training ed evaluation restano in Python. Il prodotto in cui il retailer entra è una console SaaS — siti, telecamere, report — non un export Jupyter.
Dove è arrivato
I retailer ottengono numeri di corridoio e display dalle telecamere che hanno già pagato. La console è qualcosa che un regional manager può aprire il lunedì. I volti non escono mai dal perimetro di processing che il cliente ha accettato.
- Pipeline di vision sulle telecamere store esistenti
- Metriche di zona, dwell e display
- Dashboard retailer e admin sito
- Percorso di processing che preserva la privacy
Stack
Con cosa abbiamo rilasciato — scelto per questo prodotto, non per una slide.
Python
PyTorch
FastAPI
React
Next.js
PostgreSQL
AWS
Docker
“Eravamo stanchi di vendor che volevano farci strappare le telecamere. Lyro Code ha usato ciò che era al muro, e la dashboard è qualcosa che le mie persone ops aprono davvero.”
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