Мониторинг Stories до 5000 аккаунтов с распознаванием стикеров (для всех)

Необходимо разработать систему автоматического мониторинга аккаунтов для выявления рекламных Stories по наличию определённых визуальных стикеров. Цель проекта 1 раз в сутки проверять до 5 000 аккаунтов, анализировать новые Stories и находить те, в которых присутствуют заданные типы визуальных стикеров. ОСНОВНАЯ ЛОГИКА 1. Система ежедневно проверяет новые Stories отслеживаемых Instagram-аккаунтов. 2. Для каждой новой Story необходимо анализировать визуальный контент. 3. Необходимо определять наличие 2-3 конкретных типов стикеров. 4. Критерием распознавания является именно ВИЗУАЛЬНЫЙ ВИД стикера:    форма;    иконка;    расположение элементов;    цветовое/графическое оформление;    общая визуальная структура.    При этом содержимое стикера может отличаться.    Текст внутри стикера, CTA, ссылка, эмодзи и конкретное содержание НЕ должны быть обязательными условиями распознавания. 5. Для Stories с фотографией необходимо анализировать само изображение. 6. Для Stories с видео необходимо сделать только ОДИН скриншот на 3-й секунде видео и анализировать исключительно этот кадр. 7. Если видео длится менее 3 секунд необходимо брать доступный кадр в конце видео. 8. Если на изображении/кадре обнаружен один из целевых типов стикеров Story считается подходящей и должна быть отправлена в результат. ЦЕЛЕВЫЕ СТИКЕРЫ В приложенном файле находятся примеры трёх типов целевых стикеров. Важно: необходимо распознавать именно визуальный формат стикера, а не конкретный текст. Например, текст внутри стикера может меняться, могут использоваться разные CTA, эмодзи и другие элементы, но сам визуальный тип стикера должен определяться как один и тот же. Примеры целевых типов стикеров находятся на страницах 1-2 приложенного файла. ЧТО НЕ ЯВЛЯЕТСЯ КРИТЕРИЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ Необходимо ориентироваться прежде всего на визуальный внешний вид целевого стикера. Не должны использоваться как самостоятельные критерии: - CTA; - текст внутри стикера; - наличие ссылки само по себе; - рекламный текст; - упоминание бренда; - промокод; - конкретные эмодзи или текстовое содержание. Основной критерий визуальное соответствие одному из заданных типов стикеров. РЕЗУЛЬТАТ Отдельная web-панель НЕ требуется. Все найденные Stories необходимо отправлять непосредственно в Telegram-бот. Для каждой найденной Story желательно получать: @username Тип стикера Ссылка на конкретную Instagram Story Пример: @username Sticker Type 2 ссылка на конкретную Story МАСШТАБ Основной объём: - до 5 000 аккаунтов; - проверка 1 раз в сутки; - анализ только новых Stories; - для фото анализ изображения; - для видео один кадр на 3-й секунде. Необходимо предусмотреть возможность стабильной работы системы при таком объёме. ЧТО НУЖНО ОТ ИСПОЛНИТЕЛЯ На этапе отклика прошу описать: 1. Какой способ получения Stories предлагается использовать. 2. Как будет решаться задача с лимитами и стабильностью при мониторинге до 5 000 аккаунтов в сутки. 3. Как предлагается реализовать визуальное распознавание 2-3 типов стикеров. 4. Какой стек технологий будет использоваться. 5. Ориентировочную стоимость разработки. 6. Ориентировочный срок разработки. 7. Что входит в стоимость. 8. Какие дополнительные расходы могут потребоваться (прокси, серверы, API/сервисы распознавания и т.п.). 9. Как будет организовано добавление/удаление аккаунтов для мониторинга. 10. Как будет обеспечена возможность в дальнейшем добавить новые типы стикеров. Ожидается готовая рабочая система, которую можно запустить на сервере и использовать для ежедневного мониторинга. Отдельная web-панель на данном этапе не требуется взаимодействие с результатами должно происходить через Telegram-бот. Приложенный PDF содержит полное описание задачи и визуальные примеры целевых стикеров.