CountIn cuenta personas en tiempo real desde una webcam con TensorFlow.js. Todo corre en el navegador: sin servidor, sin instalación, y el flujo de la cámara nunca sale del equipo. El proyecto está en pausa por ahora, se mantiene online como referencia.

Cómo funciona

Detección. Un modelo COCO-SSD cargado con TensorFlow.js encuentra personas en cada fotograma. La detección corre cada dos fotogramas para mantener la UI responsiva.
Seguimiento. Un seguidor propio basado en centroides empareja las nuevas detecciones con los tracks existentes por distancia, con un umbral de confianza contra falsos positivos parpadeantes y un historial corto de posiciones para sobrevivir a la oclusión.
Cruce de línea. El usuario dibuja líneas de conteo; para cada track, el sistema comprueba si el segmento entre su posición anterior y la actual interseca una línea, con un producto vectorial y un signo direccional para entrada o salida.
Panel. Los conteos se actualizan en vivo por línea, con la ocupación acumulada y un gráfico de flujo.

Lo interesante

El seguidor es propio, así que cada etapa es depurable: cuando los conteos se desvían, se ve qué etapa falla.
Contar es geometría, no ML: un producto vectorial con signo.
La privacidad sin servidor es estructural. El permiso de la cámara es el único permiso, el modelo se descarga una vez y se cachea, y funciona sin conexión tras cargar la página.

El rendimiento de TensorFlow.js varía mucho según el hardware, así que procesar cada dos fotogramas y renderizar en canvas en vez de en el DOM es lo que mantiene la sensación de tiempo real.

Estado

En pausa. La demo en vivo está offline ahora mismo; ejecútalo en local desde el repo. Es HTML, JS y CSS estáticos sin paso de build, y se probó en navegadores modernos y una variedad limitada de dispositivos.