Disclaimer

Este es un proyecto universitario para el ramo CC6409-1 | Taller de Desarrollo de Proyectos de IA realizado en conjunto con otros compañeros, yo soy un colaborador del proyecto, no el dueño. Trabaje mas en el area del Front, pero tambien colabore en el formateo y generadores en el back.

SafeStop

SafeStop es una aplicación web que permite procesar videos para detectar vehículos y reconocer sus patentes utilizando modelos de inteligencia artificial. La aplicación permite cargar videos, analizarlos y presentar los resultados en una tabla con imágenes y datos relevantes como fecha, hora y patente detectada.

¿Qué hace?

• Recibe videos a través de una interfaz web.
• Utiliza un modelo YOLO entrenado para detectar patentes de autos.
• Reconoce el texto de las patentes con OCR (EasyOCR).
• Muestra los resultados en una tabla con:
  • Fecha y hora de detección.
  • Imagen del frame detectado.
  • Patente identificada.
• Permite saltar a un momento específico del video desde la tabla.

Estructura del proyecto

safestop/
├── Front/              # Frontend en Flask + HTML + JS
│   └── main.py         # Corriendo en el servidor sin gpu
│   └── static/         # Lugar donde almacenamos todo
├── IA/                 # Backend con modelo YOLO y OCR
│   └── main.py         # Función para procesar video y detectar patentes (corriendo en el servidor con gpu)

Seguridad

El frontend se comunica con el backend IA mediante un token secreto (secret_code) enviado en el header para evitar llamadas externas no autorizadas.

Tecnologías usadas

• Python
• Flask
• JavaScript
• HTML/CSS
• Ultralytics YOLOv8
• EasyOCR

Notas

• Requiere Python 3.11 (Todo se probo con esa version, puede que funcione con versiones distintas).
• Se recomienda usar GPU si está disponible (aunque funciona en CPU).