tapo-monitoring
Un daemon de monitoreo y alertas self-hosted para cámaras PTZ TP-Link Tapo, que combina control de cámara, eventos en tiempo real, selección de fotogramas alineados a los eventos, puntuación opcional con YOLO/Groq, Telegram y monitorización de salud en capas.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 9:34 · upstream 23 sept 2026, 9:22 · release v0.3.0
Qué es tapo-monitoring
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Tapo-monitoring es una solución ligera y basada en configuración para el monitoreo y alertas de cámaras PTZ TP-Link Tapo. Combina control de cámara, detección de eventos en el dispositivo, selección de fotogramas alineada a los eventos, puntuación opcional local, envío por Telegram y monitorización de salud en capas todo en uno.
El proyecto se diferencia de soluciones como pytapo o HomeAssistant-Tapo-Control al no ser una NVR completa ni un UI de gestión. Su enfoque es ejecutar el daemon con hardware modesto sin necesidad de inferencia continua local, usar la IA del dispositivo como fuente principal de eventos y codificar conocimiento específico sobre Tapo (lockouts, SmartTrack, ordenamiento, frescura de grabación).
Se distingue por tratar cada alerta como un evento válido solo tras su entrega confirmada, distinguir entre fallos de red/API/eventos y fallas de RTSP, medir el desvío de configuración deseada y detectar fallas del daemon mediante un "switch de muerto" fuera del bucle principal. El monitor de salud en capas permite ver la salud real sin una segunda sesión de autenticación.
El proyecto no es un reemplazo de Frigate ni un sistema de gestión completa de video, pero sí puede complementarlo con un grabador local opcional y un scorer local para mejorar la precisión de las alertas.
- Monitoreo de cámaras PTZ TP-Link Tapo en hogares o negocios pequeños sin necesidad de una NVR externa
- Detección automática de personas, mascotas o objetos en tiempo real con puntuación de confianza local
- Alertas por Telegram cuando se detecta actividad en las cámaras configuradas
- Monitoreo de salud del sistema (uptime, fallos, desvíos de configuración) sin intervención humana
- Detección de fallas de RTSP o API separada de los eventos confirmados para mayor precisión
- Grabación independiente y auditoría de eventos con registro privado en SQLite
- Un solo daemon de flota validado que gestiona múltiples cámaras con una configuración YAML única y un estado de máquina por cámara
- Monitoreo de eventos sin autenticación repetida — getEvents se ejecuta cada pocos segundos mientras el control/reconexión corre en un intervalo más lento
- Control seguro del firmware: políticas diurnas/nocturnas, SmartTrack solo para personas, presets, gating por lluvia y control de sensibilidad
- Corrección de distorsión óptica en el sensor (LDC) que alinea los fotogramas anormales de cámaras angulares para puntuación YOLO más precisa
- Detección facial en el dispositivo con CLI learn-face y bloqueo de alertas para familiares conocidos mediante faces.ignore_known
- Monitoreo de salud en capas: Twin (doble verificación) y Shadow Auditor (registro privado sin video), además de un scorer HTTP opcional que puede bloquear alertas por baja confianza
- No soporta cámaras con hardware propietario o modelos no listados oficialmente
- El scorer local es opcional; si falla, las alertas se envían sin filtrado y pueden ser falsas positivas
- La grabación en SD o recorder local es opcional y no garantiza que los eventos sean capturados
- No incluye un UI de gestión visual ni interfaz gráfica para la configuración
- El control de actuadores ( sirenas, luces, altavoces) está desactivado por defecto
- La autenticación repetida puede bloquear el dispositivo si fallan múltiples intentos consecutivos
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Requisitos: Python 3.10+, ffmpeg y una cámara Tapo con acceso a la API (cámara/cuenta/contraseña). Ejecuta `tapo-monitor check` para validar la configuración antes de iniciar. Configura `cameras.yaml` con variables de entorno como TELEGRAM_TOKEN, CAM_USER, CAM_PASSWORD y CAM_RTSP_USER/PASSWORD. Usa un editor de texto para editar el archivo YAML (no se guardan valores secretos). Inicia con `tapo-monitor run cameras.yaml`. El daemon usa un estado JSON por cámara que persiste en disco. Para probar la salud del sistema: `tapo-monitor status [health.json]` y `tapo-monitor audit-log [-f logfile]`. Para inspeccionar el Twin o auditor de sombras sin iniciar el daemon, usa `tapo-monitor twin-status [twin.json] [--json]`. Recomendación: no inicies múltiples integraciones de control contra la misma cámara a menos que sepas las limitaciones de sesión y solicitudes secuenciales. Verifica siempre q
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.