Control de acceso biométrico.
Hecho para escuelas reales.
Reconocimiento facial Edge AI en Raspberry Pi. Sin imágenes en la nube. Push al tutor en menos de dos segundos.
El tutor recibe el aviso
antes de que el alumno llegue al salón.
En cuanto la terminal confirma la identidad, Firebase Cloud Messaging entrega el push en menos de dos segundos. El padre ve el nombre de su hijo, la hora exacta y el estado de la llegada.
- 01Reconocimiento842 ms
- 02Escritura en Firestore280 ms
- 03Push al tutor (FCM)1.2 s
Santiago entró al plantel · 5B Matutino
María (hermana) salió del plantel · 3A
Recordatorio: firma consentimiento LFPDPPP
Arquitectura distribuida de 3 capas.
El edge procesa biometría sin salir del plantel. La nube solo recibe eventos. Los clientes consumen datos con permisos por rol.
Kiosco físico
Backend gestionado
Apps de consumo
Todo lo que un plantel moderno necesita en un solo sistema.
Reconocimiento facial Edge AI
Detección YuNet + identificación SFace corriendo localmente en la Pi. Threshold 0.42 cosine. Sin dependencia de internet.
Registro multi-método
Rostro, QR dinámico TOTP (rotación cada 30s) y código de barras. El alumno escoge el método que prefiera.
Push al tutor
Firebase Cloud Messaging envía notificación al padre en menos de 2 segundos tras el ingreso o salida.
Santiago entró al plantel.
Panel administrativo
19 secciones · 6 roles granulares: superadmin, admin, prefecto, coordinador, capturista, visor.
Offline resiliente
SQLite local sigue operando sin internet. Sincroniza al volver la conexión, sin intervención manual.
Cumplimiento LFPDPPP
AES-GCM 256 con PBKDF2 150k iteraciones. Consentimiento verificado por WhatsApp. Panel ARCO para el alumno.
Los mismos resultados
a la mitad del costo.
| Métrica | KEYON Terminal Pro v2 | Hikvision DS-K1T343 | ZKTeco SpeedFace-V5L |
|---|---|---|---|
Precio por punto de acceso hardware completo, MXN | $3,225 | $4,000 – $8,000 | $3,000 – $5,000 |
Consumo energético operación continua | 2 – 5 W | 10 – 15 W | 8 – 12 W |
Código fuente auditable y modificable | Open source | Propietario | Propietario |
Precios en MXN · Consumo medido en operación continua · Datos validados en CBTis No. 001 (2026).
Ver tabla completa · 7 métricas comparadasConstruido con tecnologías probadas.
- React 18
- TypeScript
- Vite
- Tailwind
- Firebase
- Cloud Functions
- Firestore
- FCM
- Python
- OpenCV
- ONNX
- YuNet · SFace
- Raspberry Pi Zero 2W
- ESP32
- ILI9486
- Cámara USB
Instalado y operando.
Privacidad por diseño.
Los descriptores faciales nunca salen del hardware local. Firestore solo recibe eventos de ingreso y salida, nunca imágenes ni biometría. Los datos están cifrados con AES-GCM 256 y una clave derivada con PBKDF2-HMAC-SHA256 de 150,000 iteraciones, cumpliendo con el Artículo 9 de la LFPDPPP.
Sin imágenes en la nube
Todo el procesamiento biométrico sucede en la Raspberry Pi local. Firestore nunca recibe fotografías ni descriptores.
Cifrado end-to-end
AES-GCM 256 con clave derivada vía PBKDF2-HMAC-SHA256 de 150,000 iteraciones. Claves separadas por plantel.
Derechos ARCO garantizados
Panel dedicado para que el alumno o tutor ejerza acceso, rectificación, cancelación y oposición en cualquier momento.
¿Tu plantel necesita un sistema
de control de acceso profesional?
Agenda una demostración remota. Te mostramos el sistema en vivo con datos reales de CBTis No. 001.