[AID-BACKEND-034] Создать rpc TrackVideoFrames(FrameRequest) в product-vision-processor

Реализация gRPC метода инференса YOLO и логики трекинга в Redis

NoteКраткая карточка задачи

• Репозиторий / Компонент: product-vision-processor Фото груш (Домен AID).
• Контракт метода: gRPC rpc TrackVideoFrames(FrameRequest) returns (FrameResponse).
• Статус: Готово к реализации
• Ссылка на Метод: Спецификация ИИ-фильтрации обсценного контента

---

• Инструкция по шагам:
  1. Принять бинарный кадр изображения по gRPC. Прогнать фрейм через встроенную нейросеть YOLO Object Detection для детекции объектов (например, локализации класса “Груша”).
  2. На Шаге 7: Для исключения дублирования одного и того же физического продукта на разных последовательных кадрах задействовать алгоритм трекинга (YOLO Object Tracking).
  3. Для каждого обнаруженного трека выполнить атомарный вызов к In-Memory Redis: Stream State Tracking. Записать уникальный ID трека и инкрементировать счетчик детекций под ключом stream:session_id:products с TTL 5 минут. Если объект зафиксирован устойчиво, добавить его имя класса в итоговый сессионный массив уникальных продуктов в Redis.
  4. На Шаге 8: Вернуть в purchase-stream-worker gRPC-ответ с текущими экранными координатами Bounding Boxes и подтвержденными именами классов объектов.