Необходимо реализовать прототип (MVP) системы видеоаналитики для анализа игр в большой теннис. Оценивать задачи по частям, эволюционно планируем делать друг за другом:

- использование в качестве источника сигнала от 12 до 40 камер FPS от 60 до 340. Начать с малого количества камер, постепенно переходя на большее количество;
- камеры будут установлены на теннисном корте;
- для машинного обучения использовать YOLOv8;
- работать как с онлайн видео потоком (получать доступ по IP), так и с уже записанным видео (забирать файл с сервера);

Необходимо:

1 задача:
- Собирать данные по падению мяча в зону линий между аутом и полем;
- Обучить нейронку работать в режиме как сохраненных на сервере видео, так и с онлайн потоком и относить как к полю, так и к ауту;
- задачей нейронной сети является выдавать, по запросу из интерфейса администратора, нужный кусок короткого видео (3-6 секунд), показывающий как мяч попадает в поле, линию или в аут;
- возможно необходимо будет проанализировать лазеры контроля мяча или иные датчики, для более точной работы системы;
- необходимо реализовать web интерфейс для возможности администратором выдачи команды, на показ определенного куска видео, на подключенном к компьютеру экране.
- в последствии, доработать систему до автоматической выдачи звукового сообщения, в динамик установленный на корте, информацию об ауте.

2 задача:
- складывать данные на сервер о всех падениях мяча в поле фиксируя день, время, номер сета и гейма, а также фиксируя данные за 1 или 2 игроком
- выдавать аналитический отчет о статистических показаниях:
a. Подачи: 1 или 2, промах или попадание в поле, скорость мяча и кручение мяча
b. Игровая история: количество Форхендов, Бэкхендов, Смэшей, из точность, скорость, кучность, кручение
c. Скорость передвижения игроков, количество ошибок неприема, количество аутов.
e. Развитие модуля статистической информации не ограничивается и будет развиваться вместе с системой.