Footfall y conversión de entrada
IN/OUT en la puerta da visitas en el tiempo; combinalo con ventas para conversión y con el conteo interno vivo para el dwell — sin hardware contador aparte.
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Conteo
cruce de línea · IN/OUT
Contá personas cruzando una o más líneas dibujadas sobre el video en vivo — cruces IN/OUT en tiempo real y un conteo interno vivo contra una capacidad.
Vista previa de la interfaz próximamente
El problema
El footfall y la ocupación en vivo mueven decisiones de dotación, conversión y aforo, pero los números suelen vivir en una caja contadora aparte sobre la puerta. Conteo los lee directamente de la cámara que ya tenés — varias líneas por vista, dibujadas sobre el frame en vivo — y emite cada cruce en tiempo real en vez de un batch nocturno.
Casos de uso
Ocupación en vivo vs capacidad
Un conteo interno vivo contra una capacidad opcional mantiene una cifra de ocupación en vivo para un local, un piso o una sala de espera sin molinete.
Flujo multi-línea
Dibujá varias líneas con tags sobre pasillos, portones o góndolas y leé el flujo por cada una por separado a lo largo de un turno.
Cómo funciona
Entrada
HLS en vivo + líneas dibujadas
Un worker toma el stream en vivo por HLS a cadencia fija. Dibujás y rotás una o más líneas de conteo con su lado IN sobre un frame en vivo y etiquetás cada una; persisten por stream como coordenadas normalizadas.
Detección
YOLO11 a cadencia fija
La detección más un tracker a 3,5 FPS constantes cuenta un cruce solo cuando una persona rastreada pasa por completo de un lado al otro de una línea — la cadencia fija es deliberada, para que los IDs de track se mantengan estables.
Callback firmado
in / out / occupancy
count.in, count.out y un count.occupancy vivo fluyen por los callbacks firmados con HMAC de la app (webhook + MQTT), cada uno con la línea, su tag y el cruce rastreado.
Tu sistema
Panel en vivo + historial
Los totales y el conteo interno en vivo se ven en la pestaña de la app; cada cruce persiste en la base de datos propia de conteo de la app para tus reportes.
Eventos que emite
Declarados en el manifiesto del plugin y retransmitidos por los callbacks firmados con HMAC de la app (webhook + MQTT). Cualquier cosa que un worker intente emitir fuera de esta lista se rechaza — sin suplantar eventos del core.
count.in
count.out
count.occupancy
Alcance y límites
- La precisión depende mucho más de la ubicación de la cámara que del tamaño del modelo: una vista cenital o de ángulo alto con la línea cruzando el paso cuenta con fiabilidad; vistas frontales de ángulo bajo causan fallos por oclusión.
- Cuenta cruces a paso de caminata, no una corrida por la puerta, y cuenta cruces — no identidades.
- Corre co-ubicada en el master o distribuida por stream en nodos edge; cambiá una línea y el master reempuja la config resuelta al nodo que tenga ese stream.
Requisitos mínimos
- Solo CPU por defecto: YOLO11 redimensiona a 640 px, así que una entrada a paso de caminata corre cómoda a la cadencia fija en ~0,5–1 núcleo por stream más el decode HLS.
- RAM: ~1,5 GB por worker. Los pesos yolo11n (~6 MB) se descargan solos en el primer arranque; la base de conteo crece ~100 bytes por cruce.
- GPU opcional: una GPU CUDA rastrea muchos streams a la vez — presupuestá ~200 MB de VRAM por stream en un nodo edge con GPU.
Los números son mediciones honestas de los autores del plugin, no marketing. La GPU es opcional en cada plugin de visión salvo donde se indique.
Corre como una app completa
Cada app de Studio es una aplicación de primera clase, no un modal de configuración — y no tiene por qué vivir dentro de StreamHub.
Vista de página completa en el dashboard
Se abre como su propia página dentro de la app tenant — zonas, paneles en vivo, historial y ajustes en una sola superficie, no apretados en un diálogo.
Su propia base de datos
Guarda su estado en una base SQLite dedicada por app — lecturas, alertas, ocupación y filas de evidencia — que es tuya y podés consultar.
Bundle exportable
Descargá la app como un bundle autocontenido — worker, Dockerfile, compose y una plantilla de env — para hostearla en tu propia infra y extenderla, hablando de vuelta por la API REST y los webhooks firmados.
¿Tenés cámaras o streams para poner a trabajar?
Contanos qué estás monitoreando y definimos las apps correctas, las conectamos a tus sistemas y las operamos con vos. El software es open source — el despliegue y la operación es lo que hacemos.