Lala-Bot

Bot de Telegram modular que controla Roku TV, Ngrok, Docker, Melate, y ahora incluye un sistema avanzado de videovigilancia con cámaras TP-Link Tapo, usando detección inteligente de personas y animales (YOLOv8).

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🆕 Novedades (Módulo Tapo)

• 📷 Conexión a cámaras Tapo vía RTSP
• 🧠 Detección por IA (YOLOv8): personas, perros, gatos, etc.
• 🚫 Eliminación de falsas alarmas (objetos estáticos como autos)
• 🎯 Soporte de ROI (Región de interés)
• 🔕 Habilitar / deshabilitar notificaciones desde el bot
• 🧹 Limpieza automática de capturas por cámara

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📁 Estructura del Proyecto

src/
 └── bot/
      ├── handlers/
      │     ├── roku_handlers.py
      │     ├── ngrok_handlers.py
      │     ├── docker_handlers.py
      │     ├── melate_handlers.py
      │     └── tapo_handlers.py        # 📷 NUEVO
      │
      ├── system/
      │     ├── controlador_roku.py
      │     ├── controlador_ngrok.py
      │     ├── controlador_docker.py
      │     ├── controlador_melate.py
      │     ├── controlador_tapo.py     # 📷 NUEVO
      │     ├── tapo_manager.py          # 📷 NUEVO
      │     └── tapo_object_detector.py  # 🤖 YOLO
      │
      ├── utils/
      │     ├── user_auth.py
      │     └── __init__.py
      │
      ├── config/
      │     ├── allowed_users.json
      │     ├── tapo_cameras.json        # 📷 NUEVO
      │     └── __init__.py
      │
      ├── main.py
      └── __init__.py

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⚙️ Requisitos

• Python 3.10+
• Docker (opcional)
• Ngrok (opcional)
• Cámara(s) TP-Link Tapo con RTSP habilitado
• Raspberry Pi / Linux recomendado

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📦 Instalación

pip install python-telegram-bot==20.7
pip install python-dotenv
pip install rokuecp
pip install sklearn ---- pip install scikit-learn 
pip install pandas
pip install jproperties
pip install requests
pip install docker
pip install psutil
pip install ultralytics opencv-python numpy

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🔐 Archivo .env

Ubicación:

src/.env

Contenido:

TELEGRAM_BOT_TOKEN=TU_TOKEN_AQUI
NGROK_API_TOKEN=TU_TOKEN_NGROK

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🔑 Autorización de usuarios

Archivo:

src/bot/config/allowed_users.json

{
  "allowed_usernames": [
    "LuisVE",
    "otro_usuario"
  ]
}

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📷 Módulo Cámaras Tapo (Videovigilancia)

📄 Archivo de configuración

src/bot/config/tapo_cameras.json

🧾 Ejemplo completo

{
  "cameras": [
    {
      "name": "Entrada",
      "rtsp": "rtsp://usuario:password@IP:554/stream1",
      "area": 8000,
      "roi": [100, 50, 400, 250]
    },
    {
      "name": "Patio",
      "rtsp": "rtsp://usuario:password@IP:554/stream1",
      "area": 8000,
      "roi": null
    }
  ]
}

🔎 Campos

Campo	Tipo	Descripción
name	string	Nombre lógico de la cámara
rtsp	string	URL RTSP de la cámara
area	int	Área mínima (legacy, opcional)
roi	array/null	[x, y, w, h] región a analizar

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🤖 Detección Inteligente

• Motor: YOLOv8 (Ultralytics)

• Clases comunes:

  • person
  • dog
  • cat

• Objetos estáticos se bloquean automáticamente

• No re-alerta por el mismo objeto

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🎮 Comandos del Bot (Tapo)

Comando	Descripción
/tapo_on	Habilitar notificaciones
/tapo_off	Deshabilitar notificaciones
/snapshot entrada	Captura inmediata

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▶️ Ejecutar el bot

python src/bot/main.py

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🔁 Reiniciar servicio (systemd)

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart lalabot.service
sudo systemctl status lalabot.service

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🧩 Extender el bot

Cada módulo sigue:

• handlers/ → Telegram
• system/ → lógica
• config/ → JSON
• utils/ → helpers

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📜 Licencia

📜 LICENCIA – USO ACADÉMICO / INVESTIGACIÓN (NO COMERCIAL) Lala-Bot Academic & Research License (Non-Commercial)

Copyright (c) 2026 Luis Velázquez Escobar

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✅ PERMITIDO

Este software puede ser utilizado solo para:

Fines académicos

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🚫 PROHIBIDO

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Uso comercial directo o indirecto

Venta del software o de derivados

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Uso en sistemas de vigilancia comercial, SaaS o soluciones empresariales

Monetización mediante suscripciones, licencias, anuncios o servicios

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