Inteligencia artificial
Conteo Inteligente de Pasajeros con Cámara Cenital
Visión por computador a bordo que cuenta quién sube por la puerta trasera del bus y guarda el video de cada entrada
- Cliente
- Operador de transporte urbano
- Ubicación
- Cartagena, Colombia
- Duración
- Desde 2026
- Estado
- Piloto en ruta
Galería del Proyecto
Stack Tecnológico
- Python
- YOLO11
- Raspberry Pi 5
- Hailo-8L
- ESP32-S3
- AWS IoT Core
- AWS Lambda
- DynamoDB
- Amazon Cognito
- Kinesis Video Streams
- Terraform
- Next.js
Descripción Detallada
Diseñamos y construimos un sistema de conteo de pasajeros para buses urbanos. Una cámara instalada en el techo, justo encima de la puerta trasera, mira hacia abajo y un computador a bordo detecta a cada persona que cruza. El sistema cuenta las entradas, guarda un clip corto de cada una y lo envía a la nube, donde el operador revisa los eventos desde un panel web. Todo el conteo ocurre dentro del bus: funciona aunque no haya señal y sincroniza cuando vuelve la conexión.
El Desafío
El pasaje se cobra en el torniquete delantero, así que quien sube por la puerta trasera no paga. Verificarlo exigía que una persona revisara horas de video a mano, sin saber en qué momento buscar.
Nuestra Solución
Una cámara cenital de 120° sobre la puerta y un computador a bordo con acelerador de IA que corre un modelo de detección entrenado para ver personas desde arriba. Una línea virtual en la puerta cuenta solo las entradas y filtra los dobles conteos. Cada entrada genera un evento con su clip, que viaja a AWS (IoT Core, Lambda, DynamoDB y S3) y aparece en un panel donde el operador ve los clips y marca cada evento como correcto o no. La configuración de cada equipo se cambia a distancia y toda la infraestructura está definida como código con Terraform.
Resultados Obtenidos
En piloto en un bus en ruta. En su primera fase operó 25 días seguidos sin perder datos, con video en el 93 % de los eventos. En la versión actual, el equipo analiza cada imagen en unos 45 ms y un clip de 15 segundos sube en segundos al llegar al patio. El operador pasa de revisar horas de video a revisar solo los clips de cada entrada, y ninguna alerta se da por cierta sin que una persona vea el clip. No publicamos cifras que no hayamos medido.
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