VISIONMESH
Plataforma de videovigilancia auto-alojada basada en .NET 8 y Next.js que centraliza cámaras USB, IP, teléfonos y ordenadores sin usar la nube ni suscripciones.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 16:11 · upstream 16 sept 2026, 7:06 · release v1.1.0
Qué es VISIONMESH
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
VISIONMESH es una plataforma de videovigilancia auto-alojada diseñada para centralizar múltiples fuentes de vídeo (cámaras USB, IP, teléfonos móviles y ordenadores) en un único sistema sin depender de la nube ni suscripciones. El servidor se ejecuta en Windows o Linux mediante .NET 8, mientras que los agentes permiten capturar vídeo desde cualquier dispositivo conectado a la red. La interfaz web basada en Next.js ofrece una experiencia intuitiva para no técnicos, con asistentes de configuración y explicaciones claras de cada función avanzada.
La arquitectura del sistema prioriza la eficiencia y la privacidad: las cámaras que generan MJPEG se reenvían sin decodificar ni re-codificar, reduciendo drásticamente el consumo de CPU (0.8% en reposo frente al 13% durante visualización). El sistema soporta detección de movimiento mediante análisis de luma a escala reducida y ofrece integración nativa con Home Assistant para automatizaciones basadas en vídeo o sensores de movimiento. Además, permite acceso remoto seguro mediante redes privadas como Tailscale o WireGuard, evitando exponer puertos al internet.
El proyecto destaca por su enfoque pragmático: no implementa WebRTC (usa HTTP/MJPEG), carece de detección de objetos avanzada (solo movimiento genérico) y requiere ffmpeg para cámaras IP/ONVIF. Sin embargo, ofrece una documentación exhaustiva, soporte multiplataforma (Windows/Linux/Android/iOS vía navegador) y un diseño centrado en la privacidad con cifrado de credenciales, tokens expirantes y modo privacidad que detiene físicamente la captura.
- Videovigilancia doméstica segura sin dependencia de la nube ni suscripciones
- Integración con Home Assistant para automatizaciones basadas en vídeo o sensores de movimiento
- Acceso remoto seguro a cámaras locales mediante Tailscale o WireGuard sin exponer puertos
- Centralización de cámaras existentes (USB, IP, teléfonos) sin necesidad de re-cableado
- Pruebas de seguridad por privacidad con detección de intrusos y control de acceso local
- Arquitectura eficiente en CPU: reenvío de frames MJPEG sin re-codificación y detección de movimiento a escala reducida
- Diseño centrado en la privacidad: cifrado de credenciales, tokens expirantes y modo privacidad que detiene físicamente la captura
- Interfaz web intuitiva para no técnicos con asistentes de configuración y explicaciones claras de funciones avanzadas
- Soporte multiplataforma: Windows/Linux para servidor, agentes en cualquier sistema operativo y acceso desde navegadores Android/iOS
- Integración nativa con Home Assistant mediante entidades de cámara, sensores y automatizaciones sin enviar vídeo por MQTT
- No implementa WebRTC: usa HTTP/MJPEG (mayor ancho de banda que H.264, sin audio)
- Carece de detección de objetos avanzada: solo detecta movimiento genérico (no personas, vehículos o animales)
- Requiere ffmpeg instalado para cámaras IP/ONVIF y grabación (no viene incluido en el paquete)
- No tiene apps nativas Android/iOS: depende del navegador web para acceso móvil
- Sin soporte de planes/floor plans ni editores visuales de grupos de cámaras
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Despliegue directo en Windows o Linux sin Docker. Instalar ffmpeg en sistemas Linux (sudo apt install ffmpeg). Usar Tailscale o WireGuard para acceso remoto seguro (no exponer puertos al internet). Verificar compatibilidad de drivers USB antes del despliegue masivo. Mantener actualizado el servidor .NET 8 y usar claves SSH seguras para acceso administrativo.
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.