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| title: Mi Detector de Billetes | |
| emoji: 🚀 | |
| colorFrom: blue | |
| colorTo: red | |
| sdk: docker | |
| app_port: 7860 | |
| dockerfile: Dockerfile | |
| <br/> | |
| <div align="center"> | |
| <a href="https://cashreader.netlify.app/"><img src="/frontend/public/favicon.svg" alt="Logo Cash Reader" width="80" height="80" style="vertical-align: middle;"></a> | |
| <h3 align="center"><strong>Cash Reader</strong></h3> | |
| <p align="center"> | |
| ¡Transforma la manera en que interactúas con el dinero! | |
| <br/> | |
| <br/> | |
| <a href="https://cashreader.netlify.app/"><strong>Visita nuestra página web »</strong></a> | |
| <br/> | |
| <br/> | |
| <a href="https://github.com/repositoriosHackaton/SIC25-CodeBreakers/issues/new?labels=bug&template=bug_report.md">| Reportar Bug |</a> | |
| <a href="https://github.com/repositoriosHackaton/SIC25-CodeBreakers/issues/new?labels=enhancement&&template=feature_request.md"> Solicitar funcionalidad |</a> | |
| </p> | |
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| </div> | |
| **Cash Reader** es un proyecto realizado para el módulo de **Inteligencia Artificial** del curso *Samsung Innovation Campus*, y a su vez como proyecto final para la materia Programación III de la *Universidad Marítima del Caribe*. | |
| ## Índice de Contenidos | |
| - [💡 ¿Qué es Cash Reader?](#-qué-es-cash-reader) | |
| - [⚙️ Características clave](#️-características-clave) | |
| - [🔧 Tecnologías](#-tecnologías) | |
| - [📸 Imágenes](#-imágenes) | |
| - [Interfaz Web](#interfaz-web) | |
| - [Modelo de Clasificación de Bolívares](#modelo-de-clasificación-de-bolívares) | |
| - [Modelo de Clasificación de Dólares](#modelo-de-clasificación-de-dólares) | |
| - [📜 Licencia](#-licencia) | |
| - [👥 Integrantes del proyecto](#-integrantes-del-proyecto) | |
| - [🎁 Donaciones](#-donaciones) | |
| ## 💡 ¿Qué es Cash Reader? | |
| Se trata de un programa que integra: | |
| - Dos modelos avanzados de **clasificación de objetos** para identificar las denominaciones de los billetes de **dólares y bolívares** y un modelo diferenciador entre ambos tipos de moneda. | |
| - **Landing page** donde los usuarios pueden descargar la app (PWA) y conocer informacion general del proyecto. | |
| - **App PWA** desarrollada bajo el cumplimiento del manual de los estandares de accesibilidad (**WCAG 2.0**) integrando un narrador, una interfaz de comandos de voz, una funcion de utilidad para contar de forma asistida y los modelos de IA para la clasificacion de billetes. | |
| ## 🦯 ¿Por qué se hizo este proyecto? | |
| Este proyecto se planteó como un programa de asistencia dirigido a personas con **discapacidades visuales**, con el objetivo de brindar una herramienta que les resulte de utilidad y conveniencia en su vida cotidiana, facilitando su autonomía y mejorando su calidad de vida. | |
| ## ⚙️ Características clave | |
| - Detección y clasificación de billetes (único modelo compatible en el mercado con el cono monetario actual de Venezuela) 💵. | |
| - Interfaz a traves de una progressive web app (PWA) 🌐. | |
| - 3 Modelos basados en **YOLOv8s** 🎯: | |
| - Clasificador de Denominación de billetes de Dolares Americanos. | |
| - Clasificador de Denominación de billetes de Bolivares Venezolanos. | |
| - Diferenciador entre ambos tipos de divisas. | |
| ## 🔧 Tecnologías | |
| - **React:** Para una experiencia web fluida y arquitectura orientada a componentes. | |
| - **FastAPI:** Para la creación de una API robusta. | |
| - **YOLO Ultralytics:** Arquitectura de un Modelo CNN para la detección y clasificación. | |
| ## 🗄️ Datasets | |
| - **11 mil fotos** para el modelo de los **dólares** | |
| - **9 mil fotos** para el modelo de los **bolívares**, creada desde 0, todas tomadas por los miembros del equipo | |
| ## 📸 Imágenes | |
| ### Interfaz Web: | |
|  | |
| ### Modelo de Clasificación de Bolívares: | |
| <img src="./backend/src/models/train/VEF_model_13f/val_batch1_pred.jpg" alt="Imagen del Modelo VEF" style="max-width:50%; height:auto;"> | |
| <img src="./backend/src/models/train/VEF_model_13f/results.png" alt="Gráficas del modelo de Bolívares" style="max-width:50%; height:auto;"> | |
| ### Modelo de Clasificación de Dólares: | |
| <img src="./backend/src/models/train/USD_model_plus_01/val_batch1_pred.jpg" alt="Imagen del Modelo USD" style="max-width:50%; height:auto;"> | |
| <img src="./backend/src/models/train/USD_model_plus_01/results.png" alt="Gráficas del modelo de Dólares " style="max-width:50%; height:auto;"> | |
| ## 📜 Licencia | |
| Distribuido bajo la licencia MIT. Consulte [LICENCIA](./LICENSE.txt) para más información. | |
| ## 👥 Integrantes del proyecto | |
| - [Francisco Ramos](https://www.linkedin.com/in/francisco-ramos-santos-dev) | |
| - [Joshua Carrera](https://www.linkedin.com/in/joshua-carrera-r/) | |
| - [Joel Escobar](https://www.linkedin.com/in/joel-escobar/) | |
| - [Jesús Cabello](https://www.linkedin.com/in/jesus-cabello18/) | |
| - [Jesús Ramírez](https://www.linkedin.com/in/jesus-ramirez-dev/) | |
| ## 🤝 Agradecimientos | |
| - Pedro Borges: Admin de [Ciegos Venezuela](https://www.ciegosvenezuela.com/). Nos ayudó dándonos feedback de la aplicación desde la perspectiva del usuario final. | |
| - Giancarlos Colasante: Profesor de Samsung. | |
| - Stheisy Pimentel: Tutora de Samsung. | |
| - Jenny Remolina: Profesora de Samsung. | |
| - Álvaro Arauz: Tutor de Samsung. | |
| ## 🎁 Donaciones | |
| Si deseas apoyar el proyecto, puedes enviar **USDT** a través de la red **Binance (BSC)**: | |
| **Dirección:** 0xe826bd3f1b387eef0974d57c6b04d047cc443e75 | |
| ¡Tu contribución ayuda a impulsar la innovación! | |