ConteoBK
Control de aforo con visión artificial y vídeo en tiempo real.
- Python
- DeepStream
- Kubernetes
- Laravel

Soy Diego Orue. Desarrollo backend, sistemas de visión artificial y plataformas de datos, desde la primera integración hasta su despliegue en producción.
Mis proyectos estrella
Backend · Visión artificial · Datos
Cómo funcionan mis proyectos13 proyectos para explorar
Control de aforo con visión artificial y vídeo en tiempo real.

Encontrar oportunidades públicas y analizar sus pliegos.


Una plataforma para conectar los servicios de una ciudad.

De una foto del ticket a datos que se pueden trabajar.Ver el recorrido

Un ERP modular en Rust para conectar ventas, stock y contabilidad.Ver el recorrido

Control de accesos y parkings conectado a cámaras ANPR.
Digitalizar, encontrar y clasificar documentos municipales.
Inventario de infraestructura IT, desde el cliente hasta el dispositivo.Ver el recorrido
Red de networking móvil para estudiantes, alumni y tutores de FP.
Prueba con otro nombre o tecnología, o vuelve a explorar todos los proyectos.
Del recorrido del usuario a las piezas del sistema.
El conteo empieza en una cámara y termina en la ocupación de una zona. En medio hay dos recorridos distintos: los eventos de aforo y el vídeo que consulta una persona.
Eventos de entrada y salida
Backend de aforoLaravel · HMAC · MySQLOcupación por zonaReact · WebSocketLas imágenes de las cámaras se convierten en eventos y ocupación visible por centro y zona.
ConteoBK
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El ONVIF Bridge de Milestone XProtect proporciona las fuentes RTSP. El sistema gestiona varias cámaras y las relaciona con sus centros y zonas.
El pipeline detecta y sigue personas, y cuenta cruces de línea para identificar entradas y salidas. Kubernetes distribuye los pipelines entre GPUs; el panel permite activar modelos ONNX y hacer rollback.
Los cruces se envían como eventos firmados al backend. Laravel registra los movimientos y mantiene el aforo por zona, con Redis y Reverb para los procesos y la actualización en tiempo real.
El dashboard muestra ocupación y alertas por centro y zona. WebRTC permite inspeccionar el vídeo en vivo y la codificación se activa bajo demanda cuando alguien lo consulta.
Los dispositivos se organizan por cliente y pueden vincularse a sedes y ubicaciones. Esa estructura conecta el inventario con las direcciones IP, la topología y el seguimiento de incidencias.
Clientes, sedes y equipos comparten una estructura que conecta inventario y red.
inventarioIT
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La información se organiza por cliente, sede y dispositivo, con campos configurables. La importación desde Excel facilita incorporar inventarios existentes.
El backend relaciona equipos, conexiones y prefijos de red. Los módulos de IPAM gestionan asignaciones de direcciones IP; las incidencias y la auditoría aportan seguimiento.
PostgreSQL almacena los datos del inventario y Redis respalda los procesos de la aplicación. Los permisos limitan las acciones y el acceso a los clientes correspondientes.
La interfaz permite consultar equipos y visualizar la topología de red. La exportación a PDF y Excel facilita entregar y compartir el inventario.
La imagen se conserva y el análisis continúa en segundo plano. El OCR extrae el texto; un modelo de lenguaje lo convierte en campos que se pueden consultar y revisar.
La captura, el OCR y la revisión se conectan mediante un procesamiento asíncrono.
GaruTickets
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La app móvil permite fotografiar un ticket y enviarlo para su digitalización. La imagen es el punto de entrada del proceso de extracción.
RabbitMQ distribuye los trabajos entre los servicios de procesamiento. El OCR y los modelos de lenguaje extraen comercio, fecha, líneas, impuestos y total.
MinIO conserva las imágenes y MongoDB almacena los datos de la aplicación. Las API de Express conectan la app y el panel con los resultados del procesamiento.
El panel web permite consultar y gestionar los tickets y sus campos extraídos. El backoffice reúne la información para trabajar con los gastos digitalizados.
El ciclo de una venta conecta documentos, reservas y movimientos de inventario. La contabilización automática depende de las cuentas configuradas para la empresa.
Ventas, inventario, compras y contabilidad comparten una API con datos separados por empresa.
Nectum
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La interfaz utiliza el cliente TypeScript de Nectum para consultar y gestionar los módulos. El SDK centraliza las peticiones y la renovación de sesiones.
Axum expone las rutas de la API sobre Tokio. La autenticación, los roles y el contexto de empresa acompañan las operaciones; OpenAPI documenta sus contratos.
SQLx inicia transacciones con el contexto de cada empresa. Las políticas de acceso por fila de PostgreSQL limitan las consultas y cambios a sus datos.
Cada módulo reside en su propio crate. Los pedidos reservan stock; los despachos registran movimientos y pueden generar asientos cuando las cuentas de la empresa están configuradas.
Las fuentes públicas alimentan un catálogo que se puede filtrar y seguir por empresa. La revisión conecta los documentos originales con resúmenes solicitados por el usuario y tareas de seguimiento.
Las fuentes de contratación pública alimentan el seguimiento por empresa y el análisis de pliegos.
Licitaciones
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La sincronización recoge oportunidades españolas y europeas desde las fuentes públicas. Los pliegos se descargan desde sus ubicaciones originales.
Laravel coordina la sincronización y el procesamiento de documentos. Los proveedores de IA configurables generan resúmenes, con caché y seguimiento de consumo.
Los datos alimentan filtros guardados y el seguimiento de oportunidades. El pipeline kanban organiza la revisión de licitaciones por empresa.
La interfaz permite filtrar oportunidades, revisar pliegos y mover licitaciones por el pipeline. Los resúmenes ayudan a una primera lectura de la documentación.
Trabajo con sistemas que necesitan funcionar fuera de la demo: vídeo en tiempo real, documentos a gran escala e integraciones con dispositivos.
En Radimer conecto desarrollo de software e infraestructura: pipelines de visión artificial sobre GPU, procesamiento documental y modelos de IA autoalojados. También construyo interfaces web para que esos sistemas se puedan utilizar.
Mi forma de trabajar empieza por observar y medir. Instrumento los procesos, identifico dónde fallan y compruebo el efecto de cada cambio. Vivo en Mungia, España y me interesa el recorrido completo del software, desde el problema hasta la operación.
Python · C++ · Go · Laravel · PostgreSQL · Redis · OCR · RAG
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Último año · actualizado el 20 de octubre de 2026
Desarrollo de software · Backend, visión artificial y datos
Valle de Trápaga, España
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Centro de Estudios Almi · Bilbao
Especialización Cloud Native: AWS, Kubernetes e infraestructura como código.
Lanbide · Bilbao
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IES Mungia BHI
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