YOLOv8

Good evening. There is a project, below I will send you the description and tasks, the project is interesting and has prospects for long-term cooperation.

Look at the tasks, could you or your team work on such.

1. Overall goal of the project:

Development of a computer vision and AI analytics system that in real-time tracks dealer and player actions at a blackjack table, detects errors, rule violations, and potential fraudulent activities, and sends notifications to responsible personnel.

2. Main functions of the module:

2.1 Video stream and recognition:

• Connecting to IP cameras (ability to connect multiple).
• Recognition:
  • Cards (denomination and suit).
  • Chips and their denominations.
  • Dealer and player hands and actions.
  • Game zones on the table (player positions, boxes, bets).
• 
  
• Tracking cards and chips on the table in real-time.

2.2 Game analysis logic:

• Determining the start and end of a round.
• Tracking:
  • Correctness of card dealing.
  • Payouts (whether the bet was paid, loss/draw/win).
  • Dealer errors (e.g., payout on loss).
• 
  
• Blackjack logic algorithm (built-in game rules).

2.3 Signal system:

• In case of error:
  • Visual and/or audio signal on the table.
  • Screenshot of the game moment.
  • Sending notification (Telegram/email/API).
• 
  
• In case of high bets:
  • Sending alert to the manager.
• 
  

2.4 Analytics and reporting:

• Maintaining a database of all rounds.
• History of dealer errors and actions.
• Audit system and action logs.

3. Architecture and technologies (proposed):

Frontend/Admin panel:

• React/Vue (for monitoring and reports).
• Page with logs, errors, video clips.

Backend:

• Python + FastAPI/Flask.
• PostgreSQL or MongoDB database.

AI/Computer Vision module:

• OpenCV + PyTorch/TensorFlow.
• YOLOv8 or similar model for object detection.
• Training models on real casino footage (dataset created manually or automated).

Integration:

• Connecting to cameras via RTSP.
• Telegram API / Email API for notifications.

Primarily, it is interesting if you can train models in YOLO v8

AI/Computer Vision module:

• OpenCV + PyTorch/TensorFlow.
• YOLOv8 or similar model for object detection.
• Training models on real casino footage (dataset)
• Payment negotiable

Добрый вечер.  Есть проект , ниже я вам пошлю описание и задачи , проект интересный и с перспективой длительного сотрудничества.

Посмотрите задачи , смогли бы вы сами или в команде , поработать над таким.

1. Общая цель проекта:

Разработка системы компьютерного зрения и AI-аналитики, которая в реальном времени отслеживает действия дилера и игроков на столе блэкджека, фиксирует ошибки, нарушения правил и потенциальные мошеннические действия, и отправляет уведомления ответственному персоналу.

2. Основные функции модуля:

2.1 Видеопоток и распознавание:

• Подключение к IP-камерам (возможность подключать несколько).
• Распознавание:
  • Карт (номинал и масть).
  • Жетонов и их номинала.
  • Рук и действий дилера/игроков.
  • Игровых зон на столе (позиции игроков, боксы, ставки).
• 
  
• Трекинг карт и жетонов на столе в реальном времени.

2.2 Логика анализа игры:

• Определение начала и завершения раунда.
• Отслеживание:
  • Верности раздачи карт.
  • Выдачи выплат (выплачена ли ставка, проигрыш/ничья/победа).
  • Ошибок дилера (например, выплата при проигрыше).
• 
  
• Алгоритм логики блэкджека (встроенные правила игры).

2.3 Сигнальная система:

• В случае ошибки:
  • Визуальный и/или звуковой сигнал на столе.
  • Скриншот игрового момента.
  • Отправка уведомления (Telegram/email/API).
• 
  
• В случае высоких ставок:
  • Отправка оповещения менеджеру.
• 
  

2.4 Аналитика и отчётность:

• Ведение базы всех раундов.
• История ошибок и действий дилера.
• Система аудита и журналов действий.

3. Архитектура и технологии (предлагаемые):

Frontend/Admin панель:

• React/Vue (для мониторинга и отчетов).
• Страница с логами, ошибками, видеофрагментами.

Backend:

• Python + FastAPI/Flask. 
• База данных PostgreSQL или MongoDB.

Модуль AI/Computer Vision:

• OpenCV + PyTorch/TensorFlow.
• YOLOv8 или аналогичная модель для object detection.
• Обучение моделей на реальных кадрах с казино (датасет создаётся вручную либо автоматизировать)

Интеграция:

• Подключение к камерам через RTSP.
• Telegram API / Email API для оповещений.

В первую очередь интересно если вы сможете обучить модели в YOLO v8

Модуль AI/Computer Vision:

• OpenCV + PyTorch/TensorFlow.
• YOLOv8 или аналогичная модель для object detection.
• Обучение моделей на реальных кадрах с казино (датасет )
• Оплата по договорености