P11E4 — Detección de marcas en vídeo (Computer Vision)

Detección de logos de marcas en vídeo con YOLOv8: entrena un modelo, analiza un vídeo, calcula tiempo y % de aparición de cada marca y guarda las detecciones en una base de datos. Frontend en Streamlit.

Estructura

• src/training/ — entrenamiento del modelo + data augmentation
• src/detection/ — pipeline de vídeo (inferencia frame a frame)
• src/reporting/ — cálculo de tiempos/% e informe
• src/database/ — esquema SQLite y acceso a datos
• app/ — frontend Streamlit
• datasets/ — dataset en formato YOLO (data.yaml versionado)

Cómo empezar (uv, Python 3.11)

uv sync                                      # crea .venv e instala desde uv.lock
uv run streamlit run app/streamlit_app.py    # arranca el frontend

Equipo

• Jose-Julio Ramírez y Sánchez-Escobar (@Jose-JulioRamirezySanchez-Escobar)
• Camila Arenas (@mcarenashd)
• Iris Fernanda Amorim (@IrisFernandaAmorim)
• Raúl Machaca (@RaulCtm)