Visión por computador en cámaras 4G autónomas (OFITECO)

El problema

Monitorizar instalaciones en ubicaciones remotas sin red fija, sin IP pública y sin acometida eléctrica. La solución: cámaras solares con 4G y batería (4K, PTZ) que envían fotos JPEG cada 10 min en lugar de vídeo continuo —para no agotar batería ni datos móviles— y un backend que las opera y analiza de forma remota.

Qué construí

Un servicio web full-stack para operar una red de cámaras 4G solares autónomas (PTZ, 4K, batería) desde el navegador y ejecutar visión por computador opcional sobre las capturas, integrado con la plataforma de gemelo digital xdata.

• Control de cámaras sin IP fija vía MQTT + puente P2P sobre 4G: captura on-demand, PTZ (pan 355° / tilt 140°), presets con auto-foto, batería en tiempo real y sirena / reboot / wakeup remotos.
• Snapshots por MQTT en lugar de RTSP: ~90% menos de ancho de banda sobre 4G, con la cámara durmiendo entre capturas para preservar batería.
• Auto-captura por cámara (de 5 min a 24 h), gestionada en el servidor (una tarea asyncio por cámara) y persistente entre reinicios.
• Guardado dual: foto JPEG + CSV de metadatos (batería, estado, ubicación) por captura, con galería y lightbox.
• Visión artificial (módulo opcional, sobre CPU): pipeline YOLOv8n (ONNX) + CLIP zero-shot + detección de cambios (SSIM) que detecta intrusiones (persona / vehículo / animal), clasifica meteorología (niebla / nieve / noche) y marca cambios frente a la foto anterior, con zonas de exclusión por ray-casting para reducir falsos positivos.

Por qué importa

• Sin obra civil ni cableado (cámara solar autónoma + SIM 4G): dar de alta una cámara nueva es registrarla en el panel.
• IA sobre CPU (Intel i5, sin GPU): coste de inferencia cero, ~700 ms/foto — de sobra para capturas cada 10 min.
• Las fotos y CSV viven solo en el host del cliente (bind mounts), no en una nube de terceros.

Métricas técnicas (verificables)

• 30 endpoints REST en 7 grupos (Swagger / OpenAPI) · 3 servicios Docker (broker MQTT · puente P2P · app FastAPI) con Dockerfile multi-stage.
• 63 tests (pytest) · quality gate de 8 checks antes de cada push (tests, build, sintaxis, secretos, deuda técnica, WCAG AA, seguridad, docs).
• Pipeline de visión ~700 ms/foto en CPU sin GPU: YOLOv8n 58 ms + CLIP ~600 ms + detección de cambios ~14 ms.

Stack

Frontend: Svelte 5 · Vite 7 · TypeScript. Backend: Python 3.12 · FastAPI · aiomqtt · Pydantic. Visión: YOLOv8n (ONNX) · CLIP ViT-B/32 · SSIM. Comunicaciones: MQTT (Mosquitto) · puente P2P sobre 4G. Despliegue: Docker Compose.

Proyecto profesional en OFITECO (Grupo VINCI) · repositorio privado.