Scan Tire AI — План Разработки

60%

Точность ИИ

Бета-юзеров

MRR (Доход)

Месяц 1

Текущий этап

Стратегия продукта (Только для меня)

Текущий интерфейс: "Зрение Терминатора"

Веб-интерфейс уже демонстрирует рабочий процесс AI-инспекции в стиле "Терминатор / Matrix Vision". Пользователь загружает фото шины и видит экран анализа с тактическими AR-элементами, неоново-зелеными акцентами и визуальной обратной связью в реальном времени.

Главное правило: LEAN (Бережливый стартап)

Я работаю один. Не пытаюсь сделать идеальный продукт. Делаю минимально рабочую версию (MVP), выкидываю в сеть, собираю фидбек. Никаких сложных архитектур в начале. Если фича не помогает продавать или не улучшает распознавание износа — она не нужна в первые полгода.

Фокус строго на ИЗНОСЕ (Wear)

Распознавание текста (OCR) откладываем до Фазы 2. Клиенту важнее узнать "пора ли менять шину", чем размер. Одно фото протектора -> Один понятный ответ (Новая/Норм/Износ/Критично).

Локальная разметка данных (PyQt6 + C++)

Вся тяжелая работа с подготовкой датасетов идет ТОЛЬКО на моем компе. Сервер не должен заниматься предобработкой видео или массовой нарезкой.

Инференс через ONNX в Next.js

Дешевый хостинг. Никаких дорогих GPU-серверов на старте. Node.js + onnxruntime на обычном Vercel/VPS потянет первые сотни запросов.

Гибридная модель продаж

Физ. лицам - бесплатно (с рекламой или лимитом). Для автопарков и шиномонтажей (B2B) - API или Pro-аккаунт за подписку. Основные деньги в B2B.

Технологический стек

Внимание: НИКАКОГО OpenCV в Продакшене

Вся предобработка на бэкенде делается через легковесный Sharp.js (нативный для Node.js). C++ движок используется ТОЛЬКО для локальной тулзы разметки.

Компонент	Технология	Назначение
Фронтенд	Next.js 15 (App Router)	Интерфейс, загрузка фото, PWA
Бэкенд API	Next.js API Routes	Эндпоинт POST /api/analyze
ИИ Инференс	ONNX Runtime Node.js	Запуск нейросети на сервере
Обработка фото	Sharp.js	Ресайз, нормализация тензоров
Обучение	PyTorch + ResNet18	Дообучение на моем датасете шин

Месяц 1-2: Создание MVP

В ПРОЦЕССЕ

Цель: Запустить рабочий сайт scantire.com/beta

Пользователь грузит фото -> получает статус износа. Нужно получить первые 10 живых тестов.

✅ Достигнуто: Рабочий интерфейс "Зрение Терминатора"

Интерфейс уже демонстрирует полный рабочий процесс AI-инспекции с визуальной обратной связью в стиле тактического HUD. Пользователь видит не просто текстовый результат, а полноценный визуальный анализ с цветовой индикацией износа.

Регистрация домена и лендинг

Домен scantire.com, сбор email-ов в лист ожидания.

dev

Экспорт ResNet18 в ONNX

Конвертация обученной модели (PyTorch) в формат .onnx для сервера.

Написание API на Next.js

Интеграция onnxruntime-node и Sharp.js для обработки фото.

backend

Развертывание на Vercel/VPS

Деплой проекта, настройка SSL, загрузка модели в /public/models/.

devops

Пример кода: Экспорт модели в ONNX

python (export.py)

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import models

# Загрузка весов
model = models.resnet18(weights=None)
model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, 5) # 5 классов износа
model.load_state_dict(torch.load('weights/model_wear_best.pth'))
model.eval()

# Экспорт в ONNX
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(
    model, dummy_input, 'wear_resnet18.onnx',
    opset_version=17,
    input_names=['input'], output_names=['output']
)

Текущий интерфейс: "Зрение Терминатора"

РЕАЛИЗОВАНО

Визуальный стиль интерфейса

Интерфейс выполнен в стиле "Терминатор / Matrix Vision" - это не обычный лендинг, а рабочая inspection-панель с тактическим HUD-дизайном.

Современный tech-style лендинг

Темная cyber/matrix эстетика с неоново-зелеными акцентами и ощущением AI-scanner

Многофункциональная зона загрузки

Поддержка drag & drop, выбора файла из галереи и загрузки фото с камеры

frontend

AR-режим сканирования

При анализе интерфейс переключается в AR-режим с угловыми маркерами и анимированной неоновой scanline

анимация

Визуальный результат анализа

Исходное фото, выделенная область протектора, depth overlay с цветовой индикацией износа

Блок статистики

Класс износа, уверенность, средняя/мин/макс глубина протектора, время обработки

frontend

Панель ручной коррекции

UI для ручного выбора класса износа реализован, но серверное сохранение запланировано на следующий этап

frontend

Цветовая логика оценки износа

Класс износа	Глубина	Цвет	Визуальный индикатор
Новая	≥ 7.0 мм	#22c55e	Зеленый оверлей
Хорошая	5.0-6.9 мм	#84cc16	Лаймовый оверлей
Средняя	3.0-4.9 мм	#eab308	Желтый оверлей
Изношенная	1.6-2.9 мм	#f97316	Оранжевый оверлей
Критическая	< 1.6 мм	#ef4444	Красный оверлей

Особенности интерфейса "Зрение Терминатора"

// Ключевые визуальные элементы интерфейса
- Черный / графитовый фон
- Неоново-зеленые акценты (#00ff41)
- Технологичные рамки и scan-corners
- Анимированная scanline (эффект сканирования)
- HUD-стиль (Heads-Up Display) как в тактических системах
- Диагностическая консоль с данными в реальном времени
- Результат представлен как машинная инспекция, а не обычная форма
- Цветовая кодировка износа от зеленого (новая) до красного (критическая)

Стратегия маркетинга и контента (Видео)

Концепция "Build in Public" + Виральный контент

Поскольку бюджета на рекламу нет, главный драйвер — органический трафик через короткие видео (YouTube Shorts, TikTok, Instagram Reels) и тематические форумы.

Идеи для видео (Сценарии Shorts/Reels)

Формат 1: "Шокирующая правда на шиномонтаже"

Снимаешь убитую покрышку (которую клиент считает норм). Наводишь телефон -> ИИ выдает красный алерт "Критический износ, риск ДТП". Текст на экране: "Доверяй ИИ, а не глазомеру".

Формат 2: "ИИ против Механика"

Механик замеряет остаток протектора прибором (показывает 3мм). Следом ты фоткаешь через прилу — ИИ тоже говорит "3мм, износ". Динамичный монтаж.

Формат 3: "Дневник разработчика" (Для LinkedIn)

Видео с экрана компа. "Как я обучил нейросеть понимать износ шин". Показываешь интерфейс программы разметки (которую написал на PyQt6). Отлично работает на западную IT/Авто бизнес-аудиторию.

Каналы сбыта и Аудитория

Рынок	Где искать	Подход (Холодный метод)
ОАЭ (Дубай)	Google Maps, LinkedIn	Писать владельцам Luxury Car Rentals и СТО. Предлагать бесплатный API-доступ на месяц для оценки парка машин.
Турция	Sahibinden, WhatsApp	Таргетинг на компании по аренде авто и перекупов. Оценка состояния резины б/у авто.
СНГ (РФ, КЗ)	Drive2.ru, Пикабу	Статьи: "Написал нейросеть, которая не дает шиномонтажникам вас обмануть". Вызывает много комментов и трафика.

Шаблон холодного письма (Для ОАЭ)

Текст письма (Английский)

Subject: Free AI tire inspector for [Shop Name]

Hi [Name],
I found your shop on Google Maps. 

I built an AI tool that grades tire wear from photos in 5 seconds. 
No special equipment — just a smartphone camera. Perfect for quick customer reports.

Would you test it FREE for 2 weeks? Demo: https://scantire.com/beta
Just snap photos of 3-5 tires, tell me if the grades match reality.

Best,
Slava Kuzkin
Scan Tire AI Founder

Юридическая безопасность

ОТКАЗ ОТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ (Обязательно!)

Поскольку приложение связано с безопасностью на дороге, в футере сайта и перед первым использованием ОБЯЗАТЕЛЕН дисклеймер. Иначе засудят в случае ДТП.

Текст дисклеймера

ВНИМАНИЕ: Scan Tire AI предоставляет исключительно ПРИБЛИЗИТЕЛЬНУЮ оценку на основе алгоритмов ИИ.
Это НЕ заменяет профессиональный осмотр сертифицированным механиком.

Используя сервис, вы соглашаетесь, что:
1. Вы несете полную ответственность за принятие решений о безопасности авто.
2. Создатель сервиса не несет ответственности за аварии, травмы или ущерб.
3. Перед выездом всегда проверяйте шины лично или на СТО.