pet-report
Pet-report es un sistema de registro diario autocontenido para mascotas, basado en una IA local que analiza las cámaras de vigilancia (Frigate) y genera narrativas diarias sobre el comportamiento animal.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 14:08 · upstream 23 sept 2026, 13:49 · release sin release detectada
Qué es pet-report
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Pet-report es un software de registro diario de actividad de mascotas, diseñado para ser desplegado en entornos locales. Funciona como un puente entre la visión por computadora de cámaras de seguridad (como Frigate) y una inteligencia artificial local que interpreta los comportamientos de las mascotas. El sistema permite a los propietarios entender mejor el comportamiento de sus animales, desde hábitos diarios hasta patrones de sueño o actividad anómala. Se construye sobre una arquitectura modular donde la IA se ejecuta en un servidor local, mientras que Frigate gestiona el flujo de video y pet-report procesa los eventos para generar reportes estructurados.
- Generar un resumen diario del comportamiento de las mascotas basado en lo observado por las cámaras
- Comprobar si la mascota está comiendo, bebiendo agua o manteniendo rutinas normales
- Detectar comportamientos anómalos como dormir demasiado tiempo o no comer durante periodos prolongados
- Crear un historial cronológico de momentos significativos (juegos, nidos, visitas)
- Responder preguntas específicas sobre el comportamiento animal desde los registros guardados
- Permite analizar comportamientos sutiles que las cámaras de movimiento no pueden detectar por sí solas
- No requiere acceso directo a las cámaras; se conecta solo mediante eventos y clips generados por Frigate
- Cada evento registrado incluye la descripción del modelo junto con el clip original para verificación
- Permite corregir errores del modelo sin perder datos, ya que cada corrección actualiza los registros
- Soporta múltiples mascotas en un solo registro diario mediante tarjetas separadas por animal
- Depende de una IA local o remota compatible con OpenAI-compatible; no funciona con endpoints propietarios sin adaptadores
- El modelo puede cometer errores y requiere revisión manual para corregir, lo que introduce subjetividad
- No detecta comportamientos sutiles como ansiedad emocional ni estrés social en los animales
- La precisión depende de la calidad de las imágenes capturadas por las cámaras
- No tiene capacidad de aprendizaje continuo; no se actualiza con nuevos datos sin reentrenamiento
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Se recomienda desplegar pet-report sobre NixOS para una gestión limpia y reproducible. El módulo nixosModules.pet-report incluye la configuración del servidor, el frontend y los módulos de integración con Frigate. Para Docker, se ejecuta un contenedor que compila el backend desde fuente (requiere GPU o paciencia) y serve el frontend en puerto 8115. Se debe configurar una red compartida para que Frigate y el modelo local accedan a la API del backend. El entorno de producción debe mantenerse aislado del tráfico público, con autenticación mediante reverse proxy o políticas de red seguras.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.