📷 Stack d’IA de Visió i IoT per a Anàlisi Multiús en Temps Real

Un stack d’IA de visió en temps real amb suport IoT per a aplicacions diverses, com ara control d’accés a edificis, seguiment de fauna, detecció d’objectes perillosos, recompte de multituds o monitoratge d’insectes pol·linitzadors. Basat en models entrenats a l’edge per a classificació d’imatges i un quadre de comandament en Svelte per a configuració, monitoratge i analítiques. Dissenyat per a desplegaments segurs, escalables i modulars capaços de gestionar múltiples tasques de visió en una arquitectura unificada.

🧱 Visió General de l’Arquitectura

El stack està creat per a anàlisi d’imatges i vídeo en temps real, integració amb càmeres IoT i processament a l’edge. Tots els components estan contenitzats per garantir escalabilitat i aïllament, donant suport a casos d’ús com seguretat d’instal·lacions, conservació ambiental, detecció de riscos i anàlisi de poblacions.

Capa	Component	Descripció
Frontend	Quadre de Comandament en Svelte	Quadre web per configurar models, monitorar fluxos de càmeres i analitzar resultats en tots els casos d’ús. Construït amb Svelte i Tailwind CSS.
Integració IoT	MQTT Broker (Mosquitto)	Gestiona fluxos de dades en temps real de càmeres i dispositius IoT cap al motor de processament.
Motor de Visió IA	Models Entrenats a l’Edge	Models lleugers (p. ex. YOLO, MobileNet, OCR personalitzat) per a detecció i classificació en temps real (targetes d’accés, fauna, objectes, multituds, insectes).
Memòria i Cerca	PostgreSQL + pgvector	Desa metadades, registres de detecció i dades històriques per a cerca i recuperació en tots els casos d’ús.
Analítiques	PostgreSQL	Desa resultats de detecció, recomptes i mètriques per a informes i visualitzacions al quadre.
Infraestructura	Docker	Serveis contenitzats per a desplegaments a l’edge o al núvol, garantint escalabilitat i aïllament.

📡 Integració amb Càmeres IoT

El MQTT Broker (Mosquitto) permet comunicació en temps real amb càmeres IoT:

Streaming d’Imatges/Vídeo: Captura fluxos per monitorar instal·lacions, hàbitats naturals o espais públics.
Suport de Dispositius: Compatible amb protocols RTSP, HTTP i altres.
Escalabilitat: Gestiona múltiples càmeres en entorns diversos (edificis corporatius, reserves naturals, àrees urbanes).
Fiabilitat: Assegura lliurament robust de dades amb mecanismes de reintent.

👁️ Motor de Visió IA

Els models de visió entrenats a l’edge permeten detecció i classificació en temps real:

Tipus de Models: YOLO per a detecció d’objectes, OCR per a text, MobileNet per a classificació. Entrenats amb datasets específics (targetes d’accés, fauna, objectes perillosos, multituds, insectes).
Desplegament a l’Edge: Execució en dispositius edge (NVIDIA Jetson, Raspberry Pi) per reduir latència.
Multiús: Un sol stack que cobreix múltiples tasques (verificació d’accés, monitoratge de fauna, detecció de riscos, recomptes).
Personalitzable: Models ajustats a condicions específiques (baixa lluminositat, espècies rares, entorns urbans).

🔍 Memòria i Cerca

La capa PostgreSQL + pgvector permet:

Emmagatzematge de Dades: Registra dades de detecció (accés, fauna, alertes de risc, recomptes de multituds/insectes) amb marques de temps i metadades.
Funcionalitat de Cerca: Els usuaris del quadre poden consultar deteccions per temps, ubicació o tipus.
Recuperació Contextual: Cerca vectorial per a recuperació eficient d’històrics.
Privadesa: Dades locals i auditables.

⚙️ Configuració amb Quadre Svelte

El quadre de comandament basat en Svelte permet:

Configuració de Models: Ajustar llindars de detecció, tipus de models i paràmetres específics (sensibilitat, espècies, entorns).
Monitoratge de Fluxos: Visualitzar transmissions en directe i deteccions en temps real.
Cerca i Consultes: Filtrar deteccions específiques (accés, fauna, alertes).
Analítiques: Visualitzar mètriques (accessos, poblacions de fauna, recomptes, alertes de seguretat).
Seguretat: Accés basat en rols (administradors, equips de seguretat, conservacionistes, investigadors).

🛡️ Seguretat i Desplegament

Contenitzat: Serveis dockeritzats per a portabilitat i aïllament.
Comunicació Segura: MQTT amb TLS per a transmissions encriptades de dades de càmeres.
Privadesa de Dades: Emmagatzematge local a PostgreSQL, compatible amb RGPD.
Registres Auditables: Registra totes les deteccions i cerques per a compliment i auditoria.
Opcions de Desplegament: A l’edge (in situ a instal·lacions o hàbitats), al núvol (AWS, Azure) o híbrid, compatible amb entorns aïllats.

📊 Casos d’Ús Exemple

Cas d’ús	Exemple de Configuració	Descripció
Control d’Accés a Edificis	Detecció de targetes d’accés, registre	Verifica targetes d’identificació i registra esdeveniments d’entrada.
Seguiment de Fauna	Identificació d’espècies, mapatge	Detecta animals en zones protegides per a estudis de biodiversitat.
Detecció d’Objectes Perillosos	Detecció d’objectes sospitosos, alertes	Identifica bosses abandonades o armes i alerta equips de seguretat.
Recompte de Multituds	Detecció de persones, monitoratge d’actes	Compta visitants en espais públics per planificació de capacitat o gestió.
Monitoratge d’Insectes	Detecció d’insectes, anàlisi de població	Traça abelles o altres pol·linitzadors per estudis ambientals.
Control de Velocitat Vehicles	Detecció de matrícules, estimació velocitat	Detecta plaques i calcula velocitat per a gestió del trànsit.
Classificació de Residus	Identificació de materials reciclables	Classifica materials per a optimitzar processos de reciclatge.
Avaluació de Cultius	Detecció de malalties, seguiment creixement	Identifica estrès o malalties per optimitzar producció agrícola.

✅ Per què aquest Stack?

Visió Multiús: Gestiona tasques diverses (accés, fauna, riscos, recomptes) en un sol stack.
Processament en Temps Real: Models personalitzats i ràpids a l’edge.
Integració amb Càmeres IoT: Connexió fluïda via MQTT.
Base de Dades Cercable: Consultes eficients amb PostgreSQL i cerca vectorial.
Quadre Svelte: UI lleugera i responsiva per monitoratge, cerques i analítiques.
Segur i Escalable: Grau empresarial, contenitzat i centrat en la privadesa.

💼 Els Nostres Serveis

Oferim suport de principi a fi:

Entrenament de models amb els teus datasets (targetes d’accés, fauna, objectes, multituds, insectes, vehicles, residus, cultius)
Integració de càmeres IoT i configuració MQTT
Implementació personalitzada del quadre en Svelte
Configuració de base de dades per a cerques i analítiques
Formació d’equips i suport continu

Stack de Visió IA i IoT