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

Реализация асинхронного хендлера детекции объектов на базе YOLO

NoteКраткая карточка задачи

• Репозиторий / Компонент: product-vision-processor (Домен AID).
• Контракт метода: Kafka Consumer Handler ProcessProductImage().
• Статус: Готово к реализации
• Ссылка на Метод: Спецификация ИИ-фильтрации обсценного контента

---

• Инструкция по шагам:
  1. На Шаге 4: Настроить подписку и вычитку сообщений из графического топика Кафки bpds.inventory.in.product.image.
  2. На Шаге 5: Использовать извлеченный из payload image_file_url для скачивания бинарного файла из MinIO в локальный буфер памяти.
  3. Передать изображение во встроенную нейросеть YOLO / Object Detection. Выполнить инференс, локализовать границы объекта и перевести найденный признак в текстовое имя каноничного класса (например, строковое значение 'Груша').
  4. На Шаге 6: Запаковать полученное имя класса в структуру общего текстового топика (raw_text_input, app_lang, x_request_id), принудительно выставить флаг источника "source": "PRODUCT_YOLO" и опубликовать данные в топик bpds.inventory.in.receipt.upload.