modificacion del Readme

README.md

@@ -1,3 +1,62 @@
-# IdentificacionIA
+# Sistema de Identificación y Seguimiento Inteligente 
 
-Proyecto de reconocimiento facial y seguimiento de personas
+Este repositorio contiene la arquitectura modular para el seguimiento de personas en múltiples cámaras (Re-ID) y reconocimiento facial asíncrono. 
+
+## Arquitectura del Proyecto
+El sistema está dividido en tres módulos principales para garantizar la separación de responsabilidades:
+* `seguimiento2.py`: Motor matemático de Tracking (Kalman + YOLO) y Re-Identificación (OSNet).
+* `reconocimiento2.py`: Motor de biometría facial (YuNet + ArcFace) y síntesis de audio (Edge-TTS).
+* `main_fusion.py`: Orquestador principal que fusiona ambos motores mediante procesamiento multihilo.
+
+## Requisitos Previos
+1. **Python 3.8 - 3.11** instalado en el sistema.
+2. **Reproductor MPV** instalado y agregado al PATH del sistema (requerido para el motor de audio sin bloqueos).
+   * *Windows:* Descargar de la página oficial o usar `scoop install mpv`.
+   * *Linux:* `sudo apt install mpv`
+   * *Mac:* `brew install mpv`
+
+## Guía de Instalación Rápida
+
+**1. Clonar el repositorio**
+Abre tu terminal y clona este proyecto:
+```bash
+git clone <URL_DE_TU_REPOSITORIO_GITEA>
+cd IdentificacionIA´´´
+
+**2. Crear un Entorno Virtual (¡Importante!)
+Para evitar conflictos de librerías, crea un entorno virtual limpio dentro de la carpeta del proyecto:
+
+python -m venv venv
+
+
+3. Activar el Entorno Virtual
+
+En Windows:
+.\venv\Scripts\activate
+
+En Mac/Linux:
+
+source venv/bin/activate
+(Sabrás que está activo si ves un (venv) al inicio de tu línea de comandos).
+
+4. Instalar Dependencias
+Con el entorno activado, instala todas las librerías necesarias:
+
+pip install -r requirements.txt
+
+
+## Archivos y Carpetas Necesarias
+
+yolov8n.pt (Detector de personas)
+
+osnet_x0_25_msmt17.onnx (Extractor de características de ropa)
+
+face_detection_yunet_2023mar.onnx (Detector facial rápido)
+
+Además, debes tener la carpeta db_institucion con las fotografías de los rostros a reconocer.
+
+
+## Ejecución
+Para arrancar el sistema completo con interfaz gráfica y audio, ejecuta:
+
+python main_fusion.py

seguimiento2.py

@@ -65,7 +65,7 @@ print("Cargando motor de Re-Identificación (OSNet ONNX en CPU)...")
 try:
     ort_session = ort.InferenceSession(ONNX_MODEL_PATH, providers=['CPUExecutionProvider'])
     input_name  = ort_session.get_inputs()[0].name
-    print("✅ OSNet cargado.")
+    print("OSNet cargado.")
 except Exception as e:
     print(f"ERROR FATAL: No se pudo cargar {ONNX_MODEL_PATH}. {e}")
     exit()
@@ -617,7 +617,7 @@ def dibujar_track(frame_show, trk):
 #  7. MAIN LOOP (para pruebas standalone)
 # ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
 def main():
-    print("SmartSoft — seguimiento2.py standalone")
+    print("SmartSoft")
     model      = YOLO("yolov8n.pt")
     global_mem = GlobalMemory()
     managers   = {str(c): CamManager(c, global_mem) for c in SECUENCIA}