Sistemas que ya están funcionando.

El problema

La fatiga al volante no avisa. El conductor no percibe el momento en que deja de estar alerta, y los microsueños —de dos a tres segundos con los ojos cerrados— bastan para recorrer decenas de metros sin control. En flotas de transporte, minería o carga de larga distancia, ese intervalo es el que separa un turno normal de un siniestro.

Detectarlo exige analizar el rostro del conductor de forma continua, dentro de un vehículo en movimiento, con luz cambiante y sin depender de una conexión estable a internet. Todo el procesamiento tiene que ocurrir a bordo.

Cómo funciona

El sistema no decide con una sola imagen. Combina una medida instantánea de apertura ocular con una medida acumulada en el tiempo, que es la que realmente correlaciona con la somnolencia.

• EAR — Eye Aspect Ratio Relación geométrica entre la apertura vertical del párpado y el ancho del ojo, calculada sobre los puntos faciales de cada fotograma. Cae de forma abrupta al cerrarse el ojo, lo que permite identificar parpadeos y cierres individuales con muy poco cómputo.
• PERCLOS — porcentaje de cierre ocular Proporción de tiempo con los ojos cerrados dentro de una ventana móvil. Es el indicador de fatiga con mayor respaldo experimental: un parpadeo aislado no significa nada, pero un cierre sostenido a lo largo de la ventana sí. Es lo que evita las falsas alarmas del EAR por sí solo.
• Alertas concurrentes Las alertas —sonora en cabina y visual en pantalla— se ejecutan en hilos independientes del análisis de video. Suena la alarma sin que el sistema deje de procesar fotogramas: en un evento de fatiga, perder los segundos siguientes es justo lo que no se puede permitir.
• Telemetría por Telegram Cada evento se envía a un bot de Telegram, de modo que el supervisor de flota recibe el aviso en el momento y con el registro de lo ocurrido, sin montar servidores ni aplicaciones adicionales. La verificación remota funciona desde cualquier teléfono.

El problema

Un equipo en campo genera datos todo el tiempo, pero si nadie los registra, no existen. Sin instrumentación no se sabe cuánta energía consume de verdad, a qué temperatura trabaja, cuántas horas lleva encendido ni qué estaba haciendo justo antes de fallar. Las decisiones de mantenimiento y de compra se toman a ciegas.

La dificultad no es poner un sensor: es sostener la cadena completa —medir, transmitir, almacenar y mostrar— en un equipo que se mueve, vibra, se queda sin cobertura y tiene que seguir registrando igual.

Cómo funciona

La arquitectura reparte el trabajo en tres capas, de modo que cada una se pueda cambiar sin rehacer las otras.

• Nodos de medición con ESP32 Los ESP32 se encargan de la adquisición: leen los sensores instalados en el equipo, marcan cada muestra con su tiempo y la transmiten. Bajo consumo, conectividad integrada y un costo unitario que permite instrumentar varios puntos del mismo equipo, no solo uno.
• Concentrador en Raspberry Pi 5 Actúa como puerta de enlace y computadora de borde: reúne lo que envían los nodos, lo almacena localmente y sigue registrando aunque el enlace hacia el exterior se caiga. Cuando la conexión vuelve, sincroniza sin huecos en el histórico.
• Lectura de sensores El conjunto de variables se define según lo que hay que decidir: consumo eléctrico, temperatura, vibración, posición, estado de baterías o cuentas de operación. Se instrumenta lo que responde una pregunta concreta, no todo lo que se pueda medir.
• Tableros en Grafana La visualización se resuelve en Grafana: series temporales, indicadores de estado y umbrales de alerta sobre los mismos datos. El operador ve el estado actual y el histórico en la misma pantalla, desde un navegador y sin instalar nada.