Casi di studio/Trafflytic
Conteggi veicoli classificati da footage di telecamera ordinario
Studi sul traffico senza una squadra stradale: auto, bus, camion e movimenti di svolta da video che una città o un consulente ha già.
- Cliente
- Trafflytic
- Luogo
- Stati Uniti
- Anno
- 2025
AI · Web
info@lyrocode.com
Input
Video
Output
Conteggi classificati
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
Consulenti e città mandano ancora persone a sedersi a un incrocio con un clicker. Il footage spesso esiste già. Servivano conteggi classificati — veicoli leggeri, pesanti, bus — e movimenti di svolta, con un report da mettere in un PDF, non un demo reel.
Meteo, notte e angoli di telecamera strani rompono i detector ingenui. Il prodotto deve dire quando un clip è inutilizzabile, non inventare un numero.
Cosa abbiamo costruito
Upload o RTSP in ingresso, conteggi classificati in uscita. Abbiamo addestrato per classi di veicolo e movimento attraverso un incrocio, poi l'abbiamo avvolto in un'app web: job, clip, QA, export. Confidenza e copertura stanno accanto al numero.
L'engineering è il model e le parti noiose intorno — lunghezza clip, split per ora del giorno, un CSV che il transport planner sa già aprire.
Dove è arrivato
Uno studio che prima voleva dire una squadra sul marciapiede può partire dal video. I clienti ottengono conteggi di classe e svolta con una traccia di come è stato fatto il numero. Il footage cattivo viene segnalato invece di essere riempito.
- Classificazione veicoli da video
- Conteggi turning-movement e time-split
- Coda job, QA ed export CSV/PDF
- Copertura e confidenza su ogni clip
Stack
Con cosa abbiamo rilasciato — scelto per questo prodotto, non per una slide.
Python
TensorFlow
FastAPI
React
Next.js
PostgreSQL
AWS
Docker
“Facciamo ancora conteggi sul campo quando dobbiamo. Per il resto, carichiamo il video e otteniamo classi e svolte. Se un clip è spazzatura, il prodotto lo dice — è quello che ci ha fatto fidarci.”
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