Sistema de visión artificial para control de carritos de supermercado

Desde la Fundación, estamos desarrollando un sistema de visión artificial que, mediante cámaras y un modelo previamente entrenado, identifica objetos en tiempo real. Para las pruebas iniciales analizamos las imágenes de un estacionamiento donde se depositan los carritos, detectando cuando salen de un área determinada del predio y generando alertas automáticas.

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Objetivo

• Evitar pérdidas por retiro no autorizado de carritos.
• Monitorear el flujo y disponibilidad de carritos en tiempo real.
• Mejorar la seguridad y la operación en el perímetro del estacionamiento.
• Generar datos e insights útiles para la toma de decisiones.

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Cómo funciona (en pocas palabras)

1. Captura de video: una o varias cámaras IP cubren la zona de carritos y límites del predio.
2. Detección y tracking: el modelo de visión artificial identifica carritos y hace seguimiento de trayectorias.
3. Geocercas / Áreas virtuales: definimos polígonos de interés (zona segura, salida, perímetro).
4. Reglas de eventos: si un carrito cruza un límite o permanece fuera de zona X tiempo, se dispara un evento.
5. Notificación y registro: el evento activa alarmas, mensajes y queda registrado en un dashboard/bitácora.

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Funcionalidades en desarrollo

• Notificación de salida de carritos

  • Alarma sonora en sitio (sirena o parlante).
  • Envío de mensajes (SMS, email, WhatsApp/Telegram, push).
  • Integración con sistemas existentes (por ejemplo, app interna de seguridad).

• Alertas visuales y sonoras georreferenciadas

  • Señalización en un planograma/mapa del lugar con la ubicación del evento.
  • Superposición de bounding boxes y trayectorias en el video.
  • Registro de clips cortos asociados a cada alerta.

• Acceso a datos para administradores

  • Dashboard con métricas: conteo de salidas, tiempos de permanencia, horas pico, zonas críticas.
  • Administración de reglas (sensibilidad, zonas, horarios, canales de alerta).
  • Gestión de usuarios/roles y bitácora de eventos.

• Reportes personalizados

  • Exportaciones PDF/CSV por período, zona o tipo de evento.
  • KPIs configurables (p. ej., “salidas por hora”, “recuperaciones”, “distancia recorrida”).
  • Programación de reportes por correo.

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Consideraciones de privacidad y ética

• Minimización de datos: no identificamos personas; el foco está en el objeto (carrito).
• Anonimización: difuminado/ocultamiento automático de rostros o patentes si aparecen en escena.
• Retención limitada: definimos tiempos de conservación de video/eventos según normativa.
• Transparencia: cartelería informativa y políticas claras de uso de cámaras.

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Integración y despliegue

• On-premise (edge): procesamiento en el sitio para baja latencia y menor consumo de ancho de banda.
• Cloud / híbrido: consolidación de datos de múltiples sucursales y acceso centralizado al dashboard.
• APIs / Webhooks: para conectar alertas con sistemas de tickets, mensajería o apps móviles.
• Escalabilidad: soporte de múltiples cámaras y zonas con configuración por local.

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Próximos pasos

• Ajuste fino de zonas y umbrales (sensibilidad, tiempos, horarios de “modo noche”).
• Evaluación de nuevos modelos para mejorar precisión y reducir falsos positivos.
• Pilotos con supermercados y centros logísticos para validar en escenarios reales.
• Extensión del caso de uso a otros activos móviles (p. ej., carros de herramientas).

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Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Qué pasa si se corta Internet?
Con edge computing, el sistema sigue funcionando localmente y sincroniza eventos cuando vuelve la conectividad.

¿Se puede integrar con mi sistema de CCTV?
Sí. Trabajamos con cámaras IP/RTSP y NVRs compatibles. También podemos leer streams existentes.

¿Puedo definir varias zonas?
Sí. Podés crear múltiples geocercas con reglas diferentes (alerta inmediata, tiempo de gracia, etc.).

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Contacto
¿Te interesa probarlo o sumarte al proyecto? Escribinos a info@cienciayjusticia.org.