Vision Edge es un clúster de visión distribuido sobre StreamHub. Un nodo edge es simplemente un equipo — GPU o CPU — que se conecta HACIA tu master por un único WebSocket y recibe cámaras para analizar. Sin endpoint público en el edge, sin puertos entrantes, amigable con NAT por diseño. El master reparte el trabajo; el edge baja el video, corre los modelos y devuelve las detecciones como eventos firmados.
El master mantiene un único WebSocket saliente por cada nodo edge. Esa sola conexión lleva todo en ambos sentidos — así un nodo edge detrás de NAT, en una LAN hogareña o en una región cloud no necesita ninguna dirección pública ni puerto entrante abierto.
Ingesta tus cámaras a HLS, gestiona tags y zonas poligonales, reparte asignaciones entre nodos y corre el watchdog + el fan-out de notificaciones.
Se conecta por wss, recibe sus asignaciones, baja cada stream por HTTPS, corre los modelos de visión y devuelve las detecciones.
Al instalarse, el nodo abre un WebSocket hacia el master (auth por token de clúster) y se registra. Sin puerto entrante, sin endpoint público — funciona detrás de cualquier NAT.
El scheduler reparte cada (stream × modelo) a un nodo por política round-robin o ponderada, con guarda por memoria de GPU, failover y failback.
El nodo baja el stream por HTTPS y corre el modelo asignado sobre tus zonas poligonales y la configuración por stream.
Cada detección vuelve al master como webhook firmado, mensaje MQTT y línea de log rotado por app — con los tags del stream adjuntos.
¿Todavía sin equipo edge? El mismo runtime corre co-ubicado en el master, así una instalación de un solo nodo analiza sus propios streams sin nada más que desplegar.
Visión en tiempo real sobre modelos abiertos, cada uno configurado por stream sobre zonas poligonales con tags. Cada detección lleva su zona y sus tags y sale como evento firmado.
YOLO11 + ByteTrack siguen personas o vehículos dentro de zonas poligonales con tags. Sesiones en vivo por zona, con alertas de límite de aforo tras una permanencia configurable.
Cruce de línea IN/OUT a cadencia fija — en tiempo real, no un batch nocturno. Varias líneas con tags por stream, con un conteo interno vivo contra una capacidad opcional.
Frames muestreados contados contra un umbral por zona durante varios ciclos, así un pico levanta una alerta anotada solo cuando la multitud realmente persiste.
InsightFace local por defecto para edad, género y emoción. Opcionalmente enviás snapshots a la visión de OpenAI o DeepSeek por config, con un tope de presupuesto mensual.
Nombres de eventos declarados en la app de visión — cada payload lleva la app, la sala, el nodo, el modelo, los tags y el timestamp.
Sumás capacidad sumando equipos. Cada nodo es descartable, asignable y vigilado — y nunca necesita ser accesible desde internet.
El edge mantiene un único WebSocket saliente hacia el master. Sin puerto entrante, sin endpoint público, sin VPN — corre igual desde una LAN hogareña, la trastienda de un local o una región cloud.
Corré un nodo en un equipo con GPU para visión pesada multi-stream, o en CPU pura para cargas más livianas. El scheduler respeta las capacidades y la VRAM de cada nodo.
Balanceá las asignaciones en partes iguales, o dale a los nodos más grandes una porción mayor con un peso por nodo. Rebalancea según la dispersión y reasigna ante una falla, con un failback gradual.
Un watchdog de clúster dispara node.online / node.offline apenas cae un socket, con fan-out a callback, MQTT, email, Discord y Telegram — con restart y reboot desde el master.
Etiquetás streams y salas, y después dibujás zonas poligonales y líneas de conteo sobre el player en vivo. La config resuelve defaults del modelo → config del tag → overrides por stream.
Cada detección sale como webhook firmado con HMAC, mensaje MQTT y línea de log rotado por app — más su propio historial en vision.db que podés consultar por app.
Apuntá un equipo nuevo a tu master con un token de clúster. El instalador se une al clúster, instala el runtime edge y empieza a conectarse hacia afuera — sin puertos que abrir en el nodo.
$ curl -fsSL https://www.streamhub.studio/install.sh | sudo bash -s -- \
--join --node-type edge --cluster-token <token> --origin-ip <ip>
Contanos qué necesitás ver — aforo, conteo, multitudes, demografía — y dimensionamos los nodos, cableamos los eventos a tus sistemas y lo operamos con vos. El software es open source; el despliegue y la operación es lo que hacemos.