FlotillasGPS - Sistema completo de monitoreo de flotillas GPS

Sistema completo para monitoreo y gestion de flotas de vehiculos con:
- Backend FastAPI con PostgreSQL/TimescaleDB
- Frontend React con TypeScript y TailwindCSS
- App movil React Native con Expo
- Soporte para dispositivos GPS, Meshtastic y celulares
- Video streaming en vivo con MediaMTX
- Geocercas, alertas, viajes y reportes
- Autenticacion JWT y WebSockets en tiempo real

Documentacion completa y guias de usuario incluidas.

backend/app/models/geocerca.py

@@ -0,0 +1,143 @@
+"""
+Modelo de Geocerca para delimitar zonas geográficas.
+"""
+
+from sqlalchemy import (
+    Boolean,
+    Float,
+    Index,
+    Integer,
+    String,
+    Text,
+)
+from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
+
+from app.core.database import Base
+from app.models.base import TimestampMixin
+
+
+# Tabla de asociación para geocercas y vehículos
+from sqlalchemy import Table, Column, ForeignKey
+
+geocerca_vehiculo = Table(
+    "geocerca_vehiculo",
+    Base.metadata,
+    Column("geocerca_id", Integer, ForeignKey("geocercas.id", ondelete="CASCADE"), primary_key=True),
+    Column("vehiculo_id", Integer, ForeignKey("vehiculos.id", ondelete="CASCADE"), primary_key=True),
+)
+
+
+class Geocerca(Base, TimestampMixin):
+    """
+    Modelo de geocerca (zona geográfica delimitada).
+
+    Soporta dos tipos de geometría:
+    - circular: definida por un punto central y radio
+    - poligono: definida por una lista de coordenadas
+    """
+
+    __tablename__ = "geocercas"
+
+    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True, autoincrement=True)
+
+    # Identificación
+    nombre: Mapped[str] = mapped_column(String(100), nullable=False)
+    descripcion: Mapped[str | None] = mapped_column(Text, nullable=True)
+
+    # Tipo de geometría
+    tipo: Mapped[str] = mapped_column(
+        String(20),
+        default="circular",
+        nullable=False,
+    )  # circular, poligono
+
+    # Para geocercas circulares
+    centro_lat: Mapped[float | None] = mapped_column(Float, nullable=True)
+    centro_lng: Mapped[float | None] = mapped_column(Float, nullable=True)
+    radio_metros: Mapped[float | None] = mapped_column(Float, nullable=True)
+
+    # Para geocercas poligonales (JSON array de coordenadas)
+    # Formato: [[lat1, lng1], [lat2, lng2], ...]
+    coordenadas_json: Mapped[str | None] = mapped_column(Text, nullable=True)
+
+    # Visualización
+    color: Mapped[str] = mapped_column(String(7), default="#3B82F6", nullable=False)
+    opacidad: Mapped[float] = mapped_column(Float, default=0.3, nullable=False)
+    color_borde: Mapped[str] = mapped_column(String(7), default="#1D4ED8", nullable=False)
+
+    # Configuración de alertas
+    alerta_entrada: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=True, nullable=False)
+    alerta_salida: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=True, nullable=False)
+    velocidad_maxima: Mapped[float | None] = mapped_column(Float, nullable=True)  # km/h dentro de la geocerca
+
+    # Horario de activación (opcional)
+    # Formato JSON: {"dias": [1,2,3,4,5], "hora_inicio": "08:00", "hora_fin": "18:00"}
+    horario_json: Mapped[str | None] = mapped_column(Text, nullable=True)
+
+    # Categoría
+    categoria: Mapped[str | None] = mapped_column(String(50), nullable=True)  # oficina, cliente, zona_riesgo, etc.
+
+    # Estado
+    activa: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=True, nullable=False)
+
+    # Vehículos asignados (many-to-many)
+    # Si está vacío, aplica a todos los vehículos
+    vehiculos_asignados: Mapped[list["Vehiculo"]] = relationship(
+        "Vehiculo",
+        secondary=geocerca_vehiculo,
+        lazy="selectin",
+    )
+
+    # Índices
+    __table_args__ = (
+        Index("idx_geocercas_activa", "activa"),
+        Index("idx_geocercas_tipo", "tipo"),
+    )
+
+    @property
+    def aplica_todos_vehiculos(self) -> bool:
+        """Verifica si la geocerca aplica a todos los vehículos."""
+        return len(self.vehiculos_asignados) == 0
+
+    def to_geojson(self) -> dict:
+        """Convierte la geocerca a formato GeoJSON."""
+        import json
+
+        if self.tipo == "circular":
+            return {
+                "type": "Feature",
+                "geometry": {
+                    "type": "Point",
+                    "coordinates": [self.centro_lng, self.centro_lat],
+                },
+                "properties": {
+                    "id": self.id,
+                    "nombre": self.nombre,
+                    "tipo": self.tipo,
+                    "radio_metros": self.radio_metros,
+                    "color": self.color,
+                },
+            }
+        else:
+            coords = json.loads(self.coordenadas_json) if self.coordenadas_json else []
+            # GeoJSON usa [lng, lat], no [lat, lng]
+            coords_geojson = [[c[1], c[0]] for c in coords]
+            # Cerrar el polígono si no está cerrado
+            if coords_geojson and coords_geojson[0] != coords_geojson[-1]:
+                coords_geojson.append(coords_geojson[0])
+            return {
+                "type": "Feature",
+                "geometry": {
+                    "type": "Polygon",
+                    "coordinates": [coords_geojson],
+                },
+                "properties": {
+                    "id": self.id,
+                    "nombre": self.nombre,
+                    "tipo": self.tipo,
+                    "color": self.color,
+                },
+            }
+
+    def __repr__(self) -> str:
+        return f"<Geocerca(id={self.id}, nombre='{self.nombre}', tipo='{self.tipo}')>"