20.04.26 (қоса алғанда)

Ақшалай сыйақы (кезеңдер/спринттер бойынша төлем).

MVP

Акт міндеттері

Автомобиль өнеркәсібі

Интеллектуалды басқару жүйелері

БҚ/АЖ,

Мобильді қосымша

Сәулет және қол жетімділік (құлыптан қорғау) 100% ақауларға төзімділік пен мессенджерлерден тәуелсіздікті қамтамасыз ету үшін әзірлеу Hybrid Web/Mobile моделі бойынша жүргізіледі: * Бірыңғай Backend: барлық AI логикасы мен дерекқорын Орталықтандырылған өңдеу. * Frontend: Telegram Mini App бағдарламасында шағылыстырылған прогрессивті веб-бағдарлама (PWA). Қызмет браузердегі тікелей сілтеме арқылы (жұмыс үстеліне белгішені орнатумен) және мессенджердің ішінде қол жетімді болуы керек. 3. Негізгі модульдер және функционалдылық 1-Модуль: бейне Аналитика және AI (Computer Vision) • Анықтау: YOLOv8/v10 модельдерін бір уақытта 6+ аймақта автокөлікті анықтау үшін пайдалану. * Тану (LPR): кітапханаларды интеграциялау (nomeroff Net немесе аналогтар) кез-келген жарықта ҚР нөмірлерін тұрақты оқу үшін. * Белсенділікті талдау: визуалды деректерге негізделген кезеңдерді анықтау (бастау/процесс/аяқтау) (roi қозғалысын және өзгеруін талдау). * Ағын: RTSP арқылы тұрақты бейне түсіру, үзілістер кезінде ағынды автоматты түрде қалпына келтіру. 2-Модуль: болжамды ядро (ETD Engine) * Zero-Manual Calculation: шығу уақытын автоматты түрде есептеу (Estimated Time of Departure) негізінде: 1. Таңдалған қызмет түрі (Стандарт/Экспресс). 2. Процестің ағымдағы кезеңі AI арқылы көзбен расталады. 3. Белгілі бір учаскеде қызмет көрсетудің орташа уақыты туралы тарихи деректер. 3-Модуль: кезек менеджері (Logic Backend) * Динамикалық қалпына келтіру: ауытқулар кезіндегі каскадты қайта есептеу (ерте шығу немесе кідіріс). * Хабарландырулар: кезектің ауысуы туралы автоматты түрде жіберу (Web Push / Telegram). * Тарих: деректерді сақтау (АВТО нөмірі, сессия уақыты, кіру/шығу фотосуреті). 4. Технологиялық стек • Backend: Python 3.10+ (FastAPI), PostgreSQL, Redis. • Frontend: React / Next.js (PWA және Telegram Mini App енгізу үшін). • ML/CV: OpenCV, PyTorch, YOLO. * Инфрақұрылым: Docker, GPU серверлерінде орналастыру (NVIDIA), MQTT. 5. Күтілетін нәтижелер (қабылдау критерийлері) 1. Автоматтандыру: мәліметтер базасындағы бокс мәртебесінің өзгеруі адамның қатысуынсыз физикалық оқиғадан кейін 5 секунд ішінде болады. 2. Дәлдік: ҚР нөмірлерін тұрақты тану (лас нөмірлерді қоса алғанда) күндізгі/кешкі уақытта 90% - дан төмен емес дәлдікпен. 3. Ақаулыққа төзімділік: қолданба мессенджерді бұғаттаған кезде браузерде дұрыс жұмыс істейді. 4. Синхрондау: пайдаланушы интерфейсінде күту уақытын жаңарту нақты уақытта болады. 6. Даму кезеңдері (Milestones) 1. 1-кезең: 2-ші ағындарда Нөмірді тану және автокөлікті анықтау прототипі. 2. 2-кезең: "ақылды кезек" логикасы және болжамды алгоритм (Backend). 3. 3-кезең: PWA интерфейсін әзірлеу және Telegram Mini App интеграциясы. 4. 4-кезең: нысандағы далалық тестілеу және хабарландыру жүйесін аяқтау. 7. Кодқа және архитектуралық ендіруге қойылатын талаптар * Git: бастапқы кодты Тапсырыс берушінің репозиторийіне беру. * Құжаттама: міндетті API құжаттамасы(Swagger / Redoc). * Масштабтау: Архитектура 50+ камераға дейін масштабтауға мүмкіндік беруі керек. * Mobile Readiness: backend жобаны дамытудың келесі кезеңінде жергілікті мобильді қосымшалармен (Flutter/React Native) үздіксіз интеграцияны қамтамасыз ету үшін алдыңғы логикадан толығымен бөлінген әмбебап RESTful API ретінде жобалануы керек.

1. Посттардың жұмыспен қамтылуын есепке алуды толық автоматтандыру (адами факторды алып тастау). 2. Болжалды уақытты есептеу (ETD) және ақылды кезек арқылы объектінің өткізу қабілеттілігін арттыру. 3. Кәсіп иесі үшін сабаққа қатысу және қызмет көрсету уақытының ашық аналитикасы. 4. Клиенттердің Автоматты хабарландыруларының арқасында кезектегі қақтығыстарды азайту.

Александр Мещеряков