Задача

Разработать работоспособный MVP (минимально жизнеспособный продукт) для автономного подсчёта людей, пересекающих контрольную линию, с использованием одноплатного компьютера Raspberry Pi, камеры и методов компьютерного зрения (OpenCV / Python).

Основные требования

• Программа должна запускаться на Raspberry Pi (в режиме реального времени) и обрабатывать RTSP-видеопоток или поток с USB/CSI-камеры.
• Реализовать детекцию и трекинг людей. Допустимо использование 5-10-секундной задержки для снижения ложных срабатываний.
• Счетчик должен автоматически фильтровать повторный подсчет одного и того же человека (ID-контроль в кадре).
• Результаты (количество за все время + срез за час) и текущий бинарный статус (свободно/занято) должны передаваться путём HTTP POST запросов на сервер.
• Не требуется облачная аналитика, весь downstream трафик - только короткие POST-запросы по REST.
• Перезапуск программы не должен сбрасывать общий счетчик (хранение истории на SD-карте или флешке).

Условия сдачи

• Исходный код с комментариями и README по установке на чистую Raspberry Pi OS.
• Достаточно стабильной работы без «вечного цикла» перезагрузок (если сбой - автоперезапуск через Supervisor/Cron).
• Приемлемое качество детекции: не пропускать высокого взрослого человека в кадре и игнорировать домашних животных/мебель/блики (по заявлению заказчика, pet-контроль не обязателен, но желательно).

Желательный стек: Python, OpenCV (DNN-детекция HOG + SVM или мобильная лёгкая модель), dlib/tracking или mediapipe (встроенный Pedestrian detector не используется)