greenear — Bosque Escucha

Ayudamos a guardaparques, vigilantes comunitarios y responsables de conservación a revisar indicios de actividad en el territorio y decidir dónde inspeccionar. El producto reúne evidencia, priorización y revisión humana en un centro de comando.

Qué construimos

• Nodo físico ESP32 con micrófono INMP441: captura audio y lo envía por Wi-Fi a una Mac a través de un router TP-Link.
• Centro local con YAMNet para analizar sonidos compatibles con motosierra, conservar evidencias y registrar incidencias. Una detección persistente solicita una alerta hablada desde la laptop. El procesamiento local funciona sin Internet.
• Panel local con botones para coordinar reproducción de una muestra y captura real del micrófono, escuchar la evidencia y activar muestreo periódico.
• Centro de comando web con mapa, revisión de incidencias, evidencia privada, trazabilidad y sincronización con Supabase cuando hay Internet.
• Integración de notificaciones mediante n8n y Kapso/WhatsApp, con aprobación humana y seguimiento de estados. Los nodos DEMO bloquean envíos externos.

Cómo probar la entrega

La URL de despliegue abre el centro de comando. Su vista pública permite explorar datos de demostración y el flujo de revisión sin credenciales; los cambios de esa demo no modifican operaciones reales ni envían mensajes. Los datos operativos requieren acceso de operador.

La URL de presentación es nuestra landing pública: explica el problema, muestra la plataforma, recoge conversaciones iniciales sobre la propuesta y enlaza al producto. Está pensada como presentación web, accesible desde el equipo del jurado.

Evidencia y límites

Verificamos la captura del micrófono y la recepción de audio ESP32 → TP-Link → Mac por HTTP. La clasificación positiva de una muestra de referencia de motosierra también fue probada; no equivale a precisión de campo. El reconocimiento de audio reproducido y captado físicamente todavía requiere calibración, y una captura recibida no implica una detección positiva.

El MVP físico utiliza un micrófono. La cámara ESP32-CAM fue descartada para esta demostración; la detección de pasos no está validada. La IA acústica corre en la laptop, no en el ESP32. El muestreo automático actual toma clips de 2 segundos cada 30 segundos. La sincronización cloud y WhatsApp necesitan Internet. No afirmamos validación de campo ni una tasa de precisión general.

Stack: ESP32, INMP441, Wi-Fi, Python/FastAPI, TensorFlow/YAMNet, SQLite, Next.js, Supabase, Vercel, n8n y Kapso.