Caso de estudio

people_counter: aforo en directo con visión artificial

Conteo de aforo en directo para bares y locales de Barcelona, donde superar el aforo permitido significa una multa.

fotogramas de vídeo guardados o enviados fuera del local.
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segundo entre conteos, así la cifra en pantalla se mantiene al día.
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cámara sirve: una webcam, una cámara IP o un vídeo grabado.
Cualquier
El problema

Saber cuánta gente hay de verdad en la sala

El aforo de un local es un límite estricto, y la gente que hay dentro cambia durante toda la noche. El equipo necesita la cifra real de un vistazo, sin contar a mano en la puerta.

Qué construimos

Una cámara, una Raspberry Pi y un conteo en directo

Una cámara y una Raspberry Pi cuentan las personas de la sala cada segundo con un modelo de visión artificial YOLOv8, y muestran la cifra y el pico de la noche en una pantalla que el equipo puede ver. El conteo también puede alimentar un cartel, un registro o una alerta.

El vídeo se procesa en el propio dispositivo y nunca se guarda ni se envía, así que ninguna imagen de los clientes sale del local.

Lo que ve la cámara

Una terraza de bar, cada persona enmarcada y contada · escena simulada

people_counter en una terraza de bar simulada en Barcelona de noche: veintiocho personas, cada una en un recuadro verde numerado, con un total de 28 en la esquina.

Una escena simulada, no el local de un cliente: las detecciones y el total muestran cómo el contador marca lo que ve.

Lo que ve el personal

El panel de 16×2 que controla el contador, en la barra

PEOPLE: 47 PEAK: 52 Source: rtsp://cam-01 Uptime: 04:12:38 FPS: 11.4

Dibujado a partir del panel que genera la versión para Pi. También puede controlar una pantalla LCD real en la barra, o enviar el conteo a un cartel o a un registro.

Leer el caso

Resultados

Una cifra en directo, y ninguna grabación

El equipo ve el conteo en directo y el pico de la noche de un vistazo, actualizado cada segundo, con cualquier cámara que ya tenga el local.

Tecnología

Con qué está construido

Construido con
  • Python
  • YOLOv8
  • OpenCV
  • Raspberry Pi
Hablemos

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