Разработчик компьютерного зрения для анализа футбольных матчей

Вам предстоит разработать комплексную систему анализа футбольных матчей на основе видеозаписей с CCTV. Задача состоит в том, чтобы создать конвейер компьютерного зрения, который будет обрабатывать записи и предоставлять четкие метрики для каждого игрока. Система должна учитывать как физическую подготовку, так и футбольные достижения. Основные метрики для физической подготовки включают время на поле, пройденное расстояние и сожженные калории, а для футбольной производительности — количество голов и ударов. Что необходимо построить: - Повторяемый конвейер, который будет загружать сырое видео, обнаруживать и повторно идентифицировать каждого игрока, отслеживать их движение на протяжении всего матча и экспортировать отчет в формате CSV/JSON с простыми визуальными наложениями. - Слой физической подготовки: автоматический расчет времени на поле, общего расстояния, профиля скорости и оценки калорий для каждого игрока. - Слой футбольной производительности: автоматическое обнаружение событий для голов и ударов, связанное с ответственным игроком и временной меткой в отчете. - Краткое руководство, объясняющее выбор моделей, как запустить код локально (предпочтительно на Python) и как переобучить модель в случае изменения угла камеры или освещения. Критерии приемки: - Работает на как минимум двух полных, неразрезанных матчах, которые я предоставлю (фиксированный угол CCTV). - Точность идентификации игроков ≥90% на протяжении всего матча. - Ошибка расстояния ≤10% по сравнению с ручной оценкой. - Точность обнаружения голов/ударов ≥80%, полнота ≥75%. - Выходные данные должны включать необходимые CSV/JSON файлы и опционально MP4 с наложениями. Вы, вероятно, будете использовать такие инструменты, как YOLO/Detectron для обнаружения, DeepSORT/StrongSORT для отслеживания и стандартную калибровку футбольной модели для картирования расстояний, но я открыт к любому стеку, если будут достигнуты целевые показатели точности и код будет чистым, документированным и контейнеризованным. Если вам нужны дополнительные метаданные (например, состав команды, размеры поля), дайте знать заранее, чтобы я мог их собрать.