Casi di studio/Omno AI
Computer vision come prodotto, non come demo di laboratorio
Servizi di vision condivisi per retail, sport e traffico — una pipeline, lavori diversi, una console in cui un cliente può entrare.
- Cliente
- Omno AI
- Luogo
- Stati Uniti
- Anno
- 2025
AI · SaaS
info@lyrocode.com
Forma
Vision SaaS
Verticali
3
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 model funzionavano in un notebook. Ai clienti serviva un prodotto: upload o stream, un job, un risultato, una fattura. Retail, sport e traffico condividono i detector ma non il report che il cliente vuole vedere.
Ogni verticale rischiava di diventare un fork. Dovevamo tenere una pipeline senza rendere ogni dashboard un compromesso.
Cosa abbiamo costruito
Un layer comune di inference e job, poi app verticali sottili sopra — conteggi per uno store, eventi per un venue, veicoli per un corridoio. La console SaaS è dove i clienti creano siti, telecamere ed export.
Abbiamo trattato l'evaluation come parte del prodotto: un clip che fallisce la QA non diventa silenziosamente un numero. Le stesse persone sul model e sull'API, così la console non mente su cosa può fare la rete.
Dove è arrivato
Omno vende una console, non un drop di ricerca. I nuovi job telecamera riusano la pipeline. I report verticali restano specifici senza tre codebase da tenere in vita.
- Pipeline condivisa di inference e job
- Report verticali per retail, sport, traffico
- Console cliente per siti e telecamere
- QA sui clip prima che i numeri partano
Stack
Con cosa abbiamo rilasciato — scelto per questo prodotto, non per una slide.
Python
PyTorch
TensorFlow
FastAPI
React
AWS
Docker
PostgreSQL
“Avevamo i model. Non avevamo un prodotto. Sono restati con noi finché un cliente ha potuto entrare, far girare una telecamera e scaricare un report senza chiamare un ingegnere.”
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