YOLOv8

Добрий вечір.  Є проект, нижче я вам надішлю опис та завдання, проект цікавий і з перспективою довгострокової співпраці.

Подивіться завдання, чи зможете ви самі або у команді попрацювати над таким.

1. Загальна мета проекту:

Розробка системи комп’ютерного зору та AI-аналітики, яка в реальному часі відстежує дії дилера та гравців за столом блекджеку, фіксує помилки, порушення правил і потенційні шахрайські дії, та надсилає сповіщення відповідальному персоналу.

2. Основні функції модуля:

2.1 Відеопотік і розпізнавання:

• Підключення до IP-камер (можливість підключати кілька).
• Розпізнавання:
  • Карт (номінал і масть).
  • Жетонів і їх номіналу.
  • Рук і дій дилера/гравців.
  • Ігрових зон на столі (позиції гравців, бокси, ставки).
• 
  
• Трекинг карт і жетонів на столі в реальному часі.

2.2 Логіка аналізу гри:

• Визначення початку та завершення раунду.
• Відстежування:
  • Вірності роздачі карт.
  • Виплат (чи виплачена ставка, програш/нічия/перемога).
  • Помилок дилера (наприклад, виплата при програші).
• 
  
• Алгоритм логіки блекджеку (вбудовані правила гри).

2.3 Сигнальна система:

• У разі помилки:
  • Візуальний і/або звуковий сигнал на столі.
  • Скріншот ігрового моменту.
  • Відправка сповіщення (Telegram/email/API).
• 
  
• У разі високих ставок:
  • Відправка повідомлення менеджеру.
• 
  

2.4 Аналітика та звітність:

• Ведення бази всіх раундів.
• Історія помилок і дій дилера.
• Система аудиту та журналів дій.

3. Архітектура та технології (пропоновані):

Frontend/Admin панель:

• React/Vue (для моніторингу та звітів).
• Сторінка з логами, помилками, відеофрагментами.

Backend:

• Python + FastAPI/Flask. 
• База даних PostgreSQL або MongoDB.

Модуль AI/Computer Vision:

• OpenCV + PyTorch/TensorFlow.
• YOLOv8 або аналогічна модель для object detection.
• Навчання моделей на реальних кадрах з казино (датасет створюється вручну або автоматизовано)

Інтеграція:

• Підключення до камер через RTSP.
• Telegram API / Email API для сповіщень.

В першу чергу цікаво, якщо ви зможете навчити моделі в YOLO v8

Модуль AI/Computer Vision:

• OpenCV + PyTorch/TensorFlow.
• YOLOv8 або аналогічна модель для object detection.
• Навчання моделей на реальних кадрах з казино (датасет)
• Оплата за домовленістю

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