2026-04-10 21:33:40 +00:00
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# Sistema de Identificación y Seguimiento Inteligente
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Este repositorio contiene la arquitectura modular para el seguimiento de personas en múltiples cámaras (Re-ID) y reconocimiento facial asíncrono.
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## Arquitectura del Proyecto
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El sistema está dividido en tres módulos principales para garantizar la separación de responsabilidades:
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* `seguimiento2.py`: Motor matemático de Tracking (Kalman + YOLO) y Re-Identificación (OSNet).
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* `reconocimiento2.py`: Motor de biometría facial (YuNet + ArcFace) y síntesis de audio (Edge-TTS).
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* `main_fusion.py`: Orquestador principal que fusiona ambos motores mediante procesamiento multihilo.
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## Requisitos Previos
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1. **Python 3.8 - 3.11** instalado en el sistema.
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2. **Reproductor MPV** instalado y agregado al PATH del sistema (requerido para el motor de audio sin bloqueos).
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* *Windows:* Descargar de la página oficial o usar `scoop install mpv`.
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* *Linux:* `sudo apt install mpv`
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* *Mac:* `brew install mpv`
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## Guía de Instalación Rápida
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**1. Clonar el repositorio**
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Abre tu terminal y clona este proyecto:
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```bash
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git clone <URL_DE_TU_REPOSITORIO_GITEA>
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cd IdentificacionIA´´´
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**2. Crear un Entorno Virtual (¡Importante!)
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Para evitar conflictos de librerías, crea un entorno virtual limpio dentro de la carpeta del proyecto:
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python -m venv venv
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3. Activar el Entorno Virtual
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En Windows:
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.\venv\Scripts\activate
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En Mac/Linux:
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source venv/bin/activate
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(Sabrás que está activo si ves un (venv) al inicio de tu línea de comandos).
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4. Instalar Dependencias
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Con el entorno activado, instala todas las librerías necesarias:
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pip install -r requirements.txt
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## Archivos y Carpetas Necesarias
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yolov8n.pt (Detector de personas)
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osnet_x0_25_msmt17.onnx (Extractor de características de ropa)
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face_detection_yunet_2023mar.onnx (Detector facial rápido)
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Además, debes tener la carpeta db_institucion con las fotografías de los rostros a reconocer.
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## Ejecución
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Para arrancar el sistema completo con interfaz gráfica y audio, ejecuta:
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2026-03-18 18:11:55 +00:00
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python main_fusion.py
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