Разработка MVP системы компьютерного зрения для подсчета людей

Описание проекта

Требуется создать переносимый и готовый к массовому развертыванию сервис на базе Raspberry Pi 4 (2GB). Решение обрабатывает видеопоток с CSI-камеры, детектирует людей, отслеживает их перемещение и фиксирует пересечение виртуальной линии или зоны. Статистика сохраняется локально и периодически отправляется на сервер. Работа выполняется удаленно, без физического монтажа.

Технические требования

• Захват видеопотока CSI-камеры (библиотеки: libcamera, picamera2)
• Обнаружение людей (Neural Network: YOLO, SSD или альтернатива)
• Трекинг обнаруженных объектов (алгоритмы: DeepSORT, ByteTrack)
• Подсчет пересечений виртуальной линии (ROI)
• Локальное хранение агрегированных данных (БД: SQLite; формат: CSV/JSON)
• Формирование отчетов с привязкой к временным интервалам
• Отправка данных на сервер по HTTP с обработкой ошибок: batch-загрузка, retry-механизм, оффлайн-очередь
• Автоматический запуск сервиса при старте системы (systemd unit или Docker-контейнер)
• Логирование работы сервиса в файлы

Платформа и среда

Целевое устройство: Raspberry Pi 4 (2 GB RAM). ОС: Raspberry Pi OS (Linux). Реализация: Python 3. Решение должно корректно работать при одновременной установке на множество устройств.

Что необходимо передать заказчику

• Готовый исходный код приложения
• Конфигурацию для Docker (Dockerfile, docker-compose.yml) или установочный bash-скрипт
• Краткую инструкцию по установке и запуску с контрольными точками проверки
• Сопровождение первого запуска (1-2 часа для наладки работы на реальном устройстве)

Сроки и бюджет

Выполнение от 10 до 20 рабочих дней. Предусмотрена оплата за этапы.

Будущее развитие

При успешной реализации и отсутствии технических долгов возможно долгосрочное сотрудничество по расширению функционала и поддержке устройств.

Требования к отклику (CV)

От соискателя ожидается подтверждение опыта в computer vision. В отклике необходимо:

• Указать свой технический стек (модель детекции, трекер, метод подсчета)
• Приложить примеры завершенных проектов, особенно - people-counting решений