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FlujoPRT

Sistema automatizado de captura de imágenes CCTV desde plantas de revisión técnica vehicular en Chile, con ingesta de datos estructurados y almacenamiento en AWS S3.

Descripcion del Proyecto

FlujoPRT captura imagenes en tiempo real a 14 camaras IP de plantas TUV Rheinland distribuidas en 3 regiones de Chile. Las imagenes se comprimen, deduplican y almacenan automaticamente en AWS S3, organizadas por fecha y planta. Luego de esto, se pasa por un proceso de reconocimiento vehicular en donde las imagenes de los vehiculos detectados se les guarda su box dibujada y su JSONL para mejorar la trazabilidad del dato.

El sistema esta disenado para operar de forma continua en una instancia EC2, respetando los horarios de operacion de cada planta (lunes a sabado) y suspendiendo la actividad los domingos.

Arquitectura del Pipeline

                   FUENTE DE DATOS
                   ===============
                   Camaras IP (14)       
                         |                
                         v                
                  +---------------+       
                  | Captura HTTP  |       
                  | (aiohttp)     |       
                  +-------+-------+       
                          |               
                          v               
                  +---------------+       
                  | Compresion    |       
                  | JPEG + MD5    |       
                  | (Pillow)      |       
                  +-------+-------+       
                          |               
                          v               
                  +---------------+       
                  | Cola Async    |       
                  | (Queue)       |       
                  +-------+-------+       
                          |               
                          v               
                  +---------------+
                  | Workers S3    |
                  | (aioboto3)    |
                  |               |
                  | + metadata    |
                  |   por captura |
                  +---------------+
                          |               
                          v         
         +---------------------------------+                  
         | validate_vehiculo.py            |       
         | (Reconocimiento vehicular       |       
         |   utilizando YOLOv8m)           |         
         |                                 | 
         | + JSONL guardando la metadata   |   
         |   del Reconocimiento vehicular  |   
         |   separadolo por YYYY/MM/DD     | 
         +---------------------------------+      
                          |               
                          v  
            +---------------------------+
            | AWS S3                    |
            |  capturas/YYYY/MM/DD/...  |
            |  metadata/plantas/...     |
            |  metadata/capturas/...    |
            +---------------------------+

Estructura del Proyecto

FlujoPRT/
├── README.md
├── SUPPORT.md                            # Guia de despliegue AWS paso a paso
├── pytest.ini
├── data/
│   ├── plantas_revision_tecnica.csv      # Fuente de datos: 116 plantas nacionales
│   └── plantas_revision_tecnica.xlsx
├── docs/
│   ├── ComandosEjecucionCloud.txt        # Guia de comandos operativos en EC2
│   └── DEPLOY_AWS.md                     # Referencia IAM y S3
├── deploy/
│   ├── requirements.cloud.txt            # Dependencias Python para EC2/Linux
│   ├── requirements.local.txt            # Dependencias Python para desarrollo local
│   └── run.sh                            # Script de ejecucion en EC2
├── scripts/
│   ├── realtime_dashboard.py             # Dashboard Streamlit (lectura S3)
│   ├── validate_metadata.py              # Validador de metadata JSON
│   └── VehicleRecognition/              # Subsistema de reconocimiento vehicular
│       ├── detector.py                   # Wrapper YOLOv8 para deteccion de vehiculos
│       ├── validate_vehiculos.py         # Validador con bbox y log JSONL
│       └── analisis_historico.py         # Procesamiento en lote del historico S3
├── src/
│   └── imageRecopilator/
│       └── Cloud/
│           └── ImageRecompilerCloud.py   # Modulo principal (captura + metadata)
└── tests/
    └── imageRecopilatorTest/
        ├── imageRecopilatorCloud_test.py
        └── imageRecopilatorLocal_test.py

Estructura de Almacenamiento en S3

s3://flujo-prt-imagenes/
│
├── capturas/                                  # Imagenes JPEG originales capturadas
│   └── YYYY/MM/DD/NombrePlanta/
│       └── DEN_YYYYMMDD_HHMMSS.jpg
│
├── capturas_anotadas/                         # Imagenes con bounding boxes dibujados
│   └── YYYY/MM/DD/NombrePlanta/
│       └── DEN_YYYYMMDD_HHMMSS.jpg
│
└── metadata/                                  # Datos estructurados (JSON / JSONL)
    ├── plantas/
    │   └── catalogo_plantas.json              # Catalogo completo de 116 plantas
    ├── capturas/                              # Metadata por captura + JSONL vehicular
    │   └── YYYY/MM/DD/NombrePlanta/
    │       ├── DEN_YYYYMMDD_HHMMSS.json       # Metadata de cada imagen capturada
    │       └── DEN_YYYYMMDD.jsonl             # Validacion vehicular diaria por planta
    ├── detecciones/                           # Resultados YOLOv8 por imagen (analisis_historico)
    │   └── YYYY/MM/DD/NombrePlanta/
    │       └── DEN_YYYYMMDD_HHMMSS.json
    └── stats/                                 # Metricas periodicas del proceso de captura
        └── YYYY/MM/DD/
            └── resumen.json

Cada archivo de metadata de captura espeja la ruta de su imagen, reemplazando el prefijo capturas/ por metadata/capturas/ y la extension .jpg por .json. Los JSONs de deteccion usan el prefijo metadata/detecciones/ con la misma estructura.

Requisitos Previos

  • Python 3.9 o superior
  • Cuenta AWS con acceso a S3 y EC2
  • Credenciales AWS configuradas (aws configure o variables de entorno)

Instalacion

En servidor EC2 (produccion)

sudo apt update && sudo apt install python3-pip awscli
git clone https://github.com/DiegoPyLL/FlujoPRT
cd FlujoPRT
pip install --user -r deploy/requirements.cloud.txt

En entorno local (desarrollo)

git clone https://github.com/DiegoPyLL/FlujoPRT
cd FlujoPRT
pip install -r deploy/requirements.local.txt

Dependencias del runtime de captura

Paquete Version Proposito
aiohttp 3.9.2 Cliente HTTP asincrono para captura de imagenes
aioboto3 12.3.0 Cliente AWS S3 asincrono
aiobotocore 2.11.2 Core de aioboto3
boto3 1.34.34 SDK AWS para Python
botocore 1.34.34 Core de boto3
s3transfer 0.10.0 Transferencias S3 optimizadas
Pillow 10.2.0 Compresion y procesamiento JPEG
uvloop 0.19.0 Event loop optimizado (solo Linux)

Dependencias del subsistema vehicular

Paquete Proposito
ultralytics YOLOv8 para deteccion de vehiculos en imagenes CCTV
boto3 Acceso a S3 (modo sincrono, suficiente para scripts batch)
Pillow Dibujo de bounding boxes sobre imagenes
tqdm Barra de progreso durante el procesamiento en lote 
pip install ultralytics tqdm Pillow boto3

El modelo yolov8m.pt (~50 MB) se descarga automaticamente por ultralytics la primera vez.

Configuracion

Todas las variables se configuran mediante variables de entorno. Si no se definen, se usan los valores por defecto.

Captura de Imagenes

Variable Default Descripcion
S3_BUCKET flujo-prt-imagenes Nombre del bucket S3
S3_PREFIX capturas Prefijo S3 para imagenes
INTERVALO 60 Segundos entre capturas por camara
TZ America/Santiago Zona horaria del sistema
JPEG_QUALITY 80 Calidad de compresion JPEG (0-100)
MAX_DESCARGAS 10 Descargas HTTP simultaneas maximas
QUEUE_SIZE 40 Tamanio maximo de la cola de subida
NUM_UPLOADERS 2 Workers paralelos de subida a S3
METRICAS_INTERVALO 300 Segundos entre reportes de metricas
MARGEN_PREVIO 1200 Segundos antes de apertura para despertar (20 min)

Ingesta de Metadata

Variable Default Descripcion
METADATA_PREFIX metadata Prefijo S3 para archivos de metadata
PLANTAS_CSV_PATH data/plantas_revision_tecnica.csv Ruta al CSV fuente
METADATA_SNAPSHOT false Si es true, guarda copia fechada del catalogo
CATALOGO_REFRESH_HORAS 24 Horas entre actualizaciones del catalogo

Ejecucion

Modo principal (captura + metadata integrada)

# Desde la raiz del proyecto
python3 src/imageRecopilator/Cloud/ImageRecompilerCloud.py

Al ejecutarse:

  1. Verifica credenciales AWS (via STS) y consulta metadata de la instancia EC2 (IMDS v2)
  2. Ingesta el catalogo de plantas desde el CSV y lo sube a S3
  3. Lanza 14 tareas de captura en paralelo (una por camara)
  4. Lanza 2 workers S3 que suben imagenes y metadata simultaneamente
  5. Lanza la tarea de validacion vehicular diaria (se dispara automaticamente 5 min tras el cierre de la ultima planta, lun-sab)
  6. Opera continuamente respetando los horarios de cada planta

Subsistema de reconocimiento vehicular

Los scripts de scripts/VehicleRecognition/ son independientes del capturador y se ejecutan por separado (ver seccion Reconocimiento Vehicular mas abajo).

Ejecucion en EC2 con tmux (produccion)

# Crear sesion persistente
tmux new -s FlujoPRT_CCTV

# Ejecutar el sistema
python3 src/imageRecopilator/Cloud/ImageRecompilerCloud.py

# Desconectarse sin detener el proceso: Ctrl+B, luego D

# Reconectarse a la sesion
tmux attach -t FlujoPRT_CCTV

Ejecucion con script de servicio

chmod +x deploy/run.sh

./deploy/run.sh start    # Iniciar en background
./deploy/run.sh stop     # Detener
./deploy/run.sh restart  # Reiniciar
./deploy/run.sh status   # Ver estado
./deploy/run.sh logs     # Ver logs en tiempo real

Camaras Monitoreadas

Region Metropolitana (7 plantas)

Planta Denominador Horario Lun-Vie Horario Sabado
Huechuraba HCH 07:10 - 16:50 07:10 - 16:50
La Florida LFL 07:40 - 17:20 07:10 - 16:50
La Pintana LPT 07:40 - 17:20 07:10 - 16:50
Pudahuel PUD 07:40 - 17:20 07:10 - 16:50
Quilicura QLC 07:10 - 16:50 07:10 - 16:50
Recoleta RCL 07:40 - 17:20 07:10 - 16:50
San Joaquin SJQ 07:40 - 17:20 07:10 - 16:50

Region de La Araucania (2 plantas)

Planta Denominador Horario Lun-Vie Horario Sabado
Temuco TMU 08:10 - 18:20 08:10 - 13:50
Villarica VLL 07:10 - 17:50 07:40 - 13:50

Region del Biobio y Nuble (5 plantas)

Planta Denominador Horario Lun-Vie Horario Sabado
Chillan CHL 06:40 - 17:20 07:10 - 13:50
Yungay YGY 07:40 - 17:20 08:10 - 13:50
Concepcion CCP 07:40 - 20:20 08:10 - 16:50
San Pedro de la Paz SPP 07:40 - 17:20 08:10 - 13:50
Yumbel YMB 07:40 - 17:20 08:10 - 13:50

Los domingos no se realiza captura en ninguna planta.

Ingesta de Metadata Estructurada

Que es y por que existe

El sistema no solo captura imagenes, tambien genera datos estructurados que permiten analizar y consultar las capturas sin necesidad de procesar los archivos JPEG. La metadata se almacena como archivos JSON en S3, separada de las imagenes pero vinculada a ellas.

Fuente de datos: CSV de plantas

El archivo data/plantas_revision_tecnica.csv contiene informacion de 116 plantas de revision tecnica de 15 plataformas nacionales. Esta información se guarda para que a futuro se pueda tener una obtención de todas las plantas de revisión técnica del pais.

Tipo 1: Catalogo de plantas

Se genera al iniciar el sistema. Lee el CSV completo, cruza cada planta con los diccionarios de camaras activas del modulo de captura, y sube el resultado como un unico JSON a S3.

Ubicacion: s3://flujo-prt-imagenes/metadata/plantas/catalogo_plantas.json

Ejemplo de registro (planta con camara activa):

{
  "planta_id": "HCH",
  "nombre": "Huechuraba",
  "plataforma": "TUV Rheinland",
  "region": "Region Metropolitana",
  "comuna": "Huechuraba",
  "direccion": "Av. Santa Clara N523",
  "url_reserva": "https://www.prt.tuv.com/horario-prt",
  "tiene_camara_activa": true,
  "cam_id": "10.57.6.222_Cam08",
  "horarios": {
    "semana": { "apertura": "07:10", "cierre": "16:50" },
    "sabado": { "apertura": "07:10", "cierre": "16:50" }
  },
  "generado_en": "2026-04-19T10:00:00"
}

Ejemplo de registro (planta sin camara):

{
  "planta_id": "QUI",
  "nombre": "Quilpue",
  "plataforma": "San Damaso",
  "region": "Valparaiso",
  "comuna": "Quilpue",
  "direccion": "Av. del Trabajador 627",
  "url_reserva": "https://www.sandamaso.cl/",
  "tiene_camara_activa": false,
  "cam_id": null,
  "horarios": null,
  "generado_en": "2026-04-19T10:00:00"
}

Tipo 2: Metadata por captura

Cada vez que una imagen se sube exitosamente a S3, el worker genera automaticamente un archivo JSON con informacion de esa captura. La ruta del JSON espeja la de la imagen:

  • Imagen: capturas/2026/04/19/Huechuraba/HCH_20260419_100523.jpg
  • Metadata: metadata/capturas/2026/04/19/Huechuraba/HCH_20260419_100523.json

Ejemplo de metadata por captura:

{
  "version": "1",
  "planta_id": "HCH",
  "planta_nombre": "Huechuraba",
  "plataforma": "TUV Rheinland",
  "timestamp_captura": "2026-04-19T10:05:23",
  "fecha_str": "20260419_100523",
  "s3_imagen_key": "capturas/2026/04/19/Huechuraba/HCH_20260419_100523.jpg",
  "s3_bucket": "flujo-prt-imagenes",
  "bytes_originales": 85432,
  "bytes_comprimidos": 52000,
  "ratio_compresion": 0.6086,
  "instancia_ec2": {"instance_id": "i-0abc123", "instance_type": "t2.large"},
  "generado_en": "2026-04-19T10:05:24"
}

Trazabilidad y Logging

El modulo de metadata registra cada etapa del proceso:

Evento Nivel Mensaje de ejemplo
Inicio de ingesta INFO === INICIO INGESTA CATALOGO PLANTAS ===
CSV leido INFO CSV leido: 116 plantas de 15 plataformas
Catalogo construido INFO Catalogo construido: 14 con camara activa, 102 sin camara
Catalogo subido a S3 INFO Catalogo subido: 116 registros -> s3://flujo-prt-imagenes/...
CSV no encontrado ERROR No se encontro CSV: data/plantas_revision_tecnica.csv
Metadata de captura subida DEBUG [META] Huechuraba -> s3://flujo-prt-imagenes/metadata/capturas/...
Error subiendo metadata WARNING [META] No se pudo generar metadata para Huechuraba: ...
Stats periodicas escritas INFO [S3] Stats escritas: metadata/stats/2026/04/19/resumen.json
Validacion diaria programada INFO [VAL] Validacion programada para 20:25 (en 0h 45min)
Validacion diaria iniciada INFO [VAL] Lanzando validacion para prefijo: capturas/2026/04/19/

La metadata por captura opera en modo best-effort: si falla, se registra un warning pero no interrumpe la captura ni la subida de la imagen.

Caracteristicas Tecnicas

Concurrencia

  • asyncio + aiohttp: Captura no-bloqueante de multiples camaras en paralelo
  • asyncio.Queue: Cola productor-consumidor desacopla captura de subida
  • asyncio.Semaphore: Limita descargas simultaneas para no saturar la red
  • ThreadPoolExecutor: Compresion JPEG en hilos separados (CPU-bound)
  • uvloop: Event loop optimizado en Linux (fallback a asyncio en Windows)

Optimizaciones

  • Deduplicacion MD5: No sube imagenes identicas consecutivas (ahorra ancho de banda y almacenamiento)
  • Compresion JPEG configurable: Reduce tamanio de imagen antes de subir
  • Eliminacion de EXIF: Remueve metadata innecesaria de las imagenes
  • StorageClass INTELLIGENT_TIERING: Optimiza costos de almacenamiento en S3
  • DNS cache: TTL de 5 minutos en el connector HTTP
  • Jitter por planta: Evita que todas las camaras consulten al mismo instante

Resiliencia

  • 5 reintentos por captura con espera de 2.5s entre intentos
  • Pausa de 10 minutos tras 10 errores consecutivos en una camara
  • Cola con timeout: Si la cola esta llena, no bloquea la captura indefinidamente
  • Shutdown limpio: Drena la cola de subida (hasta 5 minutos) antes de cerrar
  • Metricas periodicas: Cada 5 minutos reporta estado del sistema

Control de Horarios

El sistema solo captura durante los horarios de operacion de cada planta:

  • Lunes a viernes: Horario completo por planta
  • Sabados: Horario reducido por planta
  • Domingos: Sin captura, el sistema se suspende hasta el lunes
  • Margen previo: Se despierta 20 minutos antes de la apertura

Monitoreo y Verificacion

Dashboard en tiempo real (Streamlit)

Visualiza el estado del pipeline (plantas OK / caidas, gaps, volumen subido a S3, ratio de compresion, latencia) leyendo los JSONs de metadata del dia actual.

# Instalar dependencias del dashboard (aisladas del runtime de captura)
pip install -r scripts/requirements.txt

# Levantar el dashboard (bind a loopback, no exponer a internet)
streamlit run scripts/realtime_dashboard.py \
    --server.port 8501 --server.address 127.0.0.1

Para acceder desde la maquina local cuando corre en EC2:

ssh -L 8501:localhost:8501 ec2-user@<ip-ec2>
# luego abrir http://localhost:8501 en el browser

Variables de entorno relevantes:

Variable Default Descripcion
DASHBOARD_REFRESH 300 Segundos entre refresh automatico
GAP_THRESHOLD 180 Segundos entre capturas para marcar gap
DOWN_THRESHOLD 900 Segundos sin captura para marcar planta caida

El dashboard es read-only sobre S3, no interfiere con el capturador.

Verificar que el sistema esta capturando

# Ver fotos de hoy
aws s3 ls s3://flujo-prt-imagenes/capturas/2026/04/19/

# Ver metadata de hoy
aws s3 ls s3://flujo-prt-imagenes/metadata/capturas/2026/04/19/

# Ver JSONL de validacion vehicular de hoy (por planta)
aws s3 ls s3://flujo-prt-imagenes/metadata/capturas/2026/04/19/ --recursive | grep ".jsonl"

# Ver stats del proceso capturador de hoy
aws s3 cp s3://flujo-prt-imagenes/metadata/stats/2026/04/19/resumen.json -

# Ver el catalogo de plantas
aws s3 cp s3://flujo-prt-imagenes/metadata/plantas/catalogo_plantas.json -

Descargar capturas

# Todas las capturas
aws s3 sync s3://flujo-prt-imagenes/capturas/ ./descargas/

# Un dia especifico
aws s3 sync s3://flujo-prt-imagenes/capturas/2026/04/19/ ./fotos_hoy/

# Una planta especifica
aws s3 sync s3://flujo-prt-imagenes/capturas/2026/04/19/Temuco/ ./fotos_temuco/

# Solo metadata
aws s3 sync s3://flujo-prt-imagenes/metadata/ ./metadata/

Ver tamanio de almacenamiento

aws s3 ls s3://flujo-prt-imagenes/capturas/ --recursive --human-readable --summarize
aws s3 ls s3://flujo-prt-imagenes/metadata/ --recursive --human-readable --summarize

Reconocimiento Vehicular (YOLOv8)

El subsistema de reconocimiento vehicular detecta automaticamente autos, motos, buses y camiones en las imagenes CCTV capturadas, generando metadata enriquecida y visualizaciones con bounding boxes.

Modulos

Archivo Descripcion
detector.py Wrapper sobre YOLOv8 (ultralytics). Carga el modelo y retorna detecciones {bbox, tipo, confianza} por imagen
validate_vehiculos.py Recorre un prefijo S3, detecta vehiculos en cada JPG, dibuja bbox sobre las imagenes y escribe un log JSONL
analisis_historico.py Procesamiento en lote del historico: detecta vehiculos en imagenes que aun no tienen deteccion y sube JSONs a S3

Clases detectadas

Clase COCO Etiqueta Color bbox
2 auto verde
3 moto azul
5 bus amarillo
7 camion rojo

Umbral de confianza por defecto: 0.55 (configurable via UMBRAL_CONFIANZA).

validate_vehiculos.py

Procesa todas las imagenes bajo un prefijo S3, genera un JSONL por planta por dia con conteos y detecciones, dibuja bounding boxes y sube imagenes anotadas directamente a S3 (sin escritura local).

La ejecucion es idempotente: si ya existe un JSONL parcial de una planta (ejecucion previa interrumpida), carga los registros existentes y solo procesa las imagenes faltantes.

Se dispara automaticamente desde el proceso principal a traves de tarea_validacion_diaria(), pero tambien puede ejecutarse manualmente:

# Procesar capturas de 2026 (configuracion por defecto)
python scripts/VehicleRecognition/validate_vehiculos.py

# Prefijo especifico (dia o mes)
python scripts/VehicleRecognition/validate_vehiculos.py --prefijo capturas/2026/04/25/

# Umbral de confianza para dibujar boxes (0.0 dibuja todos, 0.55 filtra ruido)
python scripts/VehicleRecognition/validate_vehiculos.py --confianza-min 0.55

# Otro bucket
python scripts/VehicleRecognition/validate_vehiculos.py --bucket mi-bucket-pruebas

Variables de entorno:

Variable Default Descripcion
S3_BUCKET flujo-prt-imagenes Bucket S3
S3_PREFIJO capturas/2026/ Prefijo a procesar
S3_PREFIJO_ANOTADAS capturas_anotadas Prefijo destino imagenes con bbox
S3_PREFIJO_JSONL metadata/capturas Prefijo destino JSONL en S3

Ruta del JSONL generado: metadata/capturas/YYYY/MM/DD/{Planta}/{DENOM}_YYYYMMDD.jsonl

Formato del registro JSONL por imagen:

{
  "archivo": "HCH_20260419_100523.jpg",
  "s3_key": "capturas/2026/04/19/Huechuraba/HCH_20260419_100523.jpg",
  "planta_codigo": "HCH",
  "fecha": "2026-04-19",
  "hora": "10:05:23",
  "bytes_archivo": 85432,
  "ancho_px": 1920,
  "alto_px": 1080,
  "conteo": {"auto": 3, "moto": 1, "bus": 0, "camion": 0, "total": 4},
  "detecciones": [{"bbox": [120, 200, 400, 480], "tipo": "auto", "confianza": 0.87}],
  "s3_key_anotada": "capturas_anotadas/2026/04/19/Huechuraba/HCH_20260419_100523.jpg",
  "procesado_en": "2026-04-19T11:00:00",
  "error": null
}

analisis_historico.py

Procesa el historico de imagenes S3 de forma incremental: omite imagenes que ya tienen un JSON de deteccion en metadata/detecciones/, evitando reprocesamiento innecesario.

# Procesar todas las imagenes pendientes del bucket
python scripts/VehicleRecognition/analisis_historico.py

# Rango de fechas especifico
python scripts/VehicleRecognition/analisis_historico.py \
    --fecha-inicio 2026-04-01 --fecha-fin 2026-04-25

# Solo plantas especificas
python scripts/VehicleRecognition/analisis_historico.py --planta HCH LFL TMU

# Ver que se procesaria sin ejecutar nada
python scripts/VehicleRecognition/analisis_historico.py --dry-run

# Reprocesar aunque ya tengan deteccion
python scripts/VehicleRecognition/analisis_historico.py --forzar

Variables de entorno:

Variable Default Descripcion
S3_BUCKET flujo-prt-imagenes Bucket S3
S3_PREFIX capturas Prefijo imagenes originales
METADATA_PREFIX metadata Prefijo para JSONs de deteccion
MODELO_YOLO yolov8m.pt Archivo de pesos YOLO
UMBRAL_CONFIANZA 0.55 Umbral minimo de confianza

Los resultados de deteccion se almacenan en metadata/detecciones/YYYY/MM/DD/Planta/img.json y se enriquece el JSON de metadata de captura existente con un campo detecciones.

Modulos del Sistema

ImageRecompilerCloud.py

Modulo principal. Orquesta la captura, compresion, deduplicacion y subida de imagenes. Al iniciar, tambien dispara la ingesta del catalogo de metadata y en cada subida exitosa genera la metadata por captura.

Funciones principales:

  • capturar_camara() - Tarea async por camara, captura cada 60 segundos
  • worker_subida_s3() - Consumer de la cola, sube imagen + metadata a S3
  • tarea_validacion_diaria() - Lanza validate_vehiculos.py 5 min tras el cierre de la ultima planta cada dia laboral
  • verificar_credenciales_aws() - Valida acceso AWS antes de iniciar
  • obtener_metadata_ec2() - Consulta IMDS v2 para obtener info de la instancia (best-effort)
  • dentro_horario() - Determina si una planta esta en horario de operacion
  • esperar_hasta_apertura() - Suspende el sistema fuera de horario

Subsistema de reconocimiento vehicular

Modulo Descripcion
scripts/VehicleRecognition/detector.py Carga YOLOv8 y retorna lista de detecciones {bbox, tipo, confianza}
scripts/VehicleRecognition/validate_vehiculos.py Valida, dibuja bbox y genera log JSONL desde S3
scripts/VehicleRecognition/analisis_historico.py Procesamiento en lote incremental del historico S3

Ver seccion Reconocimiento Vehicular para uso detallado.

Links de Referencia