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用Xmind思維打造智能監(jiān)控系統(tǒng)

單片機愛好者 ? 2018-01-10 06:08 ? 次閱讀
想出去玩,找不到人。玩?zhèn)€lol(已卸載),老是坑人。實在是無聊至極,不過,就在前天,隔壁鄰居家的房子被租出去了。因為我是農(nóng)村的,房子都是獨立的帶院子的,沒錯就是這樣的:

因為家里經(jīng)常沒人住,并且還放有其他貴重物品,生怕一不留神,這些租戶跳到我家。把這些東西洗劫一空。此時我已經(jīng)安耐不住內(nèi)心的小激動!那么。搭建一個智能監(jiān)控系統(tǒng)可好!

2:新聞報道

2017年7月13日訊,家庭攝像頭遭入侵,公民隱私被侵犯的案子,已經(jīng)破了。今天傍晚,市公安局發(fā)布消息稱,19天內(nèi),北京警方成功打掉了全國首例網(wǎng)上傳播家庭攝像頭破解軟件的犯罪鏈條,抓獲涉案人員24名。————–2017-07-13 18:56 編輯:TF003 來源:北京晚報

這些人的腦袋都秀逗了吧,這都能干出來,嚇得我趕緊自己搭建了一個智能監(jiān)控系統(tǒng)。

3:外快

掙點外快!

0×01:Xmind思維

先大概敘述一下MS的功能,

1:硬件部分

  1. 兩個USB高清攝像頭,

  2. 一個超聲波傳感器(HC-SR04),

  3. 一個樹莓派3 modelB,

  4. 散熱扇(很重要?。?/p>

對于超聲波傳感器,主要的功能就是檢查距離的變化,也就是說當檢測是有運動物體的產(chǎn)生,才會激活攝像頭。

1:也是為了減輕樹莓派CPU負荷

2:合理利用那可憐的32G內(nèi)存卡,

對于兩個攝像頭,一個放置在家門口的過道里,每當來人的時候,超聲波傳感器變化檢測到運動物體,這時會激活攝像頭便會捕捉一系列圖片,讓系統(tǒng)進行分析,包括面部,身體等信息,所以,這個攝像頭要求拍攝的質(zhì)量和角度要很好,另一個攝像頭這放置在院子的邊角,要求能照到整個院子,這個攝像頭主要任務就是檢測人體,并不強求識別出人臉,畢竟距離太遠。

對于樹莓派,做個監(jiān)控系統(tǒng)的話,不能一直把電腦放在上面吧,那樣太浪費資源了,所以當時狠心的買了個3B,不過還好用起來不錯,他的角色就是處理硬件傳回來的各種信息。。。

2:代碼部分

下面慢慢道來!

0×02:環(huán)境搭建

curl安裝:

sudo apt-get install curl

MySQLdb安裝:

sudo apt get install python-pip

sudo apt-get install libmysqlclient-dev

pip install mysql-python

LAMP:

sudo apt-get install apache2

sudo apt-get install php7.0

sudo apt-get install libapache2-mod-php7.0

sudo apt-get install mysql-server

sudo apt-get install phpmyadmin

sudo chmod 777 /var/www/html/

sudo ln -s /usr/share/phpmyadmin /var/www/html/

sudo sed -i 's/;extension=php_mbstring.dll/extension=php_mbstring.dll/' /etc/php/7.0/apache2/php.ini

sudo /etc/init.d/apache2 restart

mysql --user=root -p

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `MS` DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

USE `MS`;

CREATE TABLE `None` (`None` int(11) NOT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

OpenCV:

sudo apt-get install build-essential

sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

git clone https://github.com/0x024/opencv.git

cd ~/opencv

mkdir release

cd release

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

make -j1

sudo make install

0×03: 目錄樹

0×04:代碼分析

1:MS.py(monitor system的簡稱)

總體文件函數(shù)的分布!

checkdist()

首先來了解一下HC-SR04超聲波傳感器

  1. 采用IO口TRIG觸發(fā)測距,給至少10us的高電平信號;

  2. 模塊自動發(fā)送8個40khz的方波,自動檢測是否有信號返回;

  3. 有信號返回,通過IO口ECHO輸出一個高電平,高電平持續(xù)的時間就是超聲波從發(fā)射到返回的時間。測試距離=(高電平時間*聲速(340M/S))/2

引腳與樹莓派連接方式:

  1. VCC,超聲波模塊電源腳,接5V電源即可

  2. Trig,超聲波發(fā)送腳,高電平時發(fā)送出40KHZ出超聲波

  3. Echo,超聲波接收檢測腳,當接收到返回的超聲波時,輸出高電平

  4. GND,超聲波模塊GND

這里附上樹莓派串口的原理圖!方便自定義連接

這里我將VCC連接至 Pin#02,將Gnd連接至Pin#06,將Trig連接至Pin#03,將Echo連接至Pin#05

因為之前設置成了GPIO.setmode(GPIO.BCM),所以在寫的時候都要寫成Name那一列,Pin#只是指示作用!

這里我自定義了一個index。默認的值就是傳感器在無運動物體下所穩(wěn)定的int值,這個需要根據(jù)傳感器擺放位置自行設定。

初始化時將trig和echo端口都置低,首先向給 trig 發(fā)送至少10 us的高電平脈沖(模塊自動向外發(fā)送8個40K的方波),然后等待,捕捉 echo 端輸出上升沿,捕捉到上升沿的同時,打開定時器開始計時,再次等待捕捉echo的下降沿,當捕捉到下降沿,讀出計時器的時間,這就是超聲波在空氣中運行的時間,按照 測試距離=(高電平時間*聲速(340M/S))/2 就可以算出超聲波到障礙物的距離。

接著,當distance發(fā)生明顯的變化時候,可以認定,有運動物體的產(chǎn)生。這時候,就會調(diào)用下一下函數(shù)camrun()

camrun()

可能會覺得上圖函數(shù)有點多余,其實不然,圖示的這種是適合于小區(qū)的只有一個門口的家庭,想想也對,

當使用兩個攝像頭的時候,就會用到如圖的函數(shù),這里用到了最簡單的多線程thread,(PS:本人能力有限,暫時還沒法理解threading這個自定義的多線程方法,),可以在運行cam()的時候,使得cam(0),和cam(1)的基本同時運行

cam(i)

這個函數(shù)的主要功能就是圖像的運動檢測,當有運動物體時,便會將圖片以“%Y%m%d%H%M%S’+’_’+str(0)”的格式記錄下來,有時候可能存在兩個攝像頭同時工作記錄,導致記錄下來的圖片日期一樣,為了避免這個Error產(chǎn)生,在日期的后面加上了攝像頭“i”的標識,用來進行分辨!

這里采用時間來控制camera.release(),當運行的時間==10s時候,便會退出cam(i),這個時間基本要和camrun()里的time.sleep()相同。

這里也做了一個異常處理。避免了因為攝像頭沒有插好,或這因為前一個運行的cam()還沒有結(jié)束釋放導致的camera busy等而造成運行中斷!

checkcycle()

這個函數(shù)就是寫了一個無限循環(huán),可以讓getfilename()無限運行,對新增的圖像文件及時的進行檢測

testfacepp()

這個函數(shù)主要用來檢測訪問face++的服務器是否受到了 CONCURRENCY_LIMIT_EXCEEDED —并發(fā)限制,也就是說,因為我們是免費用戶,雖然可以使用他的全部API ,但是,當他們的服務器達到高負荷時候,要首先供付費用戶的平穩(wěn)使用,當負荷不大時候,我們才可以暢快的使用。還好吧!

getfilename()

這個函數(shù)就是檢測新圖片的產(chǎn)生,首先,打開piclist.log文件,當沒有受到并發(fā)限制的時候,然后再去運用os,walk函數(shù)去遍歷”./img/shutter/”目錄,這里要保證讀取時間的先后順序和寫入.log的先后順序同步,就不詳細說了。

當檢測到的為事先預定“9999999999999”文件時候,就是表明這是所有文件都以寫入piclist.log并已檢測完畢,

當所檢測的文件不在piclist.log的時候,便會調(diào)用checkbody(),來進行身體的檢測,

checkbody()

之所以先檢測身體,只有在有身體的情況下,才會有面部,可以減小服務器的負荷,

首先,讀取照片,然后傳入BodyAPI,進行Body的檢測。當不存在身體時候,將文件寫入piclist.log。進行下一個文件的檢測

當存在Body的時候,會將圖片中的每個Body都摳出來,然后分別放在”./img/done/”里面,進行下一步的面部識別,。

這里又對checkface_online()進行了一個并發(fā)限制的異常處理,因為實在沒法確定下一秒是否會并發(fā)限制,為了防止程序異常終端,所以在每次調(diào)用faceAPI的時候都要異常處理一下,目前BodyAPI并不會發(fā)生并發(fā)限制

detailface()

這個就是在運行faceAPI的時候。將返回來的face_token與數(shù)據(jù)路中的人臉進行比對,并返回該面部所對對應的ID,namem,gender等信息

checkface_online()

面部識別這一塊有點長,不過也很簡單!

首先讀取”./img/done/”下的文件,然后將其傳給FaceAPI()進行面部分析,如果result_d[“faces”]==0,著表明只存在身體并未檢測到人臉,判定為stranger!寫入Piclist.log,進行下一張圖像的檢測,當result_d[“faces”]>0 時,才可以將面部返回的face_tokrn與之前導入的face_token進行比對,同理,當返回的len(result_s)==3及表明數(shù)據(jù)庫中并沒有該人臉,判定為 stranger!,寫入Piclist.log。當len(result_s)>3時候,同時confidence >= 80.00才可以判定這個人是誰,否者都別判定為陌生人!

if __name__ == ‘__main__’:

這里就是要運行的方式

python MS.py check

這是就會開啟圖片檢測的功能。

python MS.py camera

這是就會開圖像截取的功能

2:BodyAPI,F(xiàn)aceAPI,import.py

PS:這些就詳細說了,因為之前發(fā)表過一篇文章,大家可以去參考

0×05:運行

代碼fork github.com/0x024/MS官方博客 0x024.com
運行前,

	需要將./facepp/FaceAPI.py和BodyAPI.py中的api_key和api_secret換成你的
	(為了便于您測試,我以將我的key放在里面,為了防止多人使用沖突,希望您后期換成個人的)
	需要將./facepp/Dbconnect.py中的數(shù)據(jù)庫信息換成自己的
    (在搭建環(huán)境過程中,建議密碼全部設置成ubuntu,方便記憶)
python import.py #將./data/master/目錄下的圖片特導入數(shù)據(jù)庫
python MS.py camera  #運行圖像捕捉
python MS.py check  #運行圖像檢測

0×06:其他

1:對于想用電腦進行代碼測試的,我也將代碼整理好放MS-PC文件里面。大概運行方式和在樹莓派上的差不多,只是少了超聲波傳感器這一環(huán)節(jié)!可自行調(diào)試。

2:對于環(huán)境搭建的問題,可以參考我先前的文章,實在不會的可在我的博客里面留言,我會及時的回復,

3:對于想二次開發(fā)的。比如加上web服務器可以遠程查看,加上通訊模塊及時進行數(shù)據(jù)反饋等等,最重要的就是有大腦風暴!

3:Good Luck

0×07:總結(jié)

穿著內(nèi)衣坐在電腦前,直到凌晨,一如既往;

情愿坐在電腦前吃方便面,也不愿出去約會;

能夠修好任何東西;

打字比你思考還快;

比和人們在一起花更多的時間上網(wǎng);

不能理解為什么有些人不能從頭到尾裝起一臺完整的電腦來;

不相信有圖形的WEB瀏覽——lynx始終是最好的選擇,也是唯一的需要;

使用文本編輯器——而不是文字處理軟件——來回所有的信件;

從不,決不,絕對不穿西裝;

相信只有Sucker才付費——免費網(wǎng)絡連接,自由軟件,用IP打電話

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原文標題:看我如何基于Python&Facepp打造智能監(jiān)控系統(tǒng)

文章出處:【微信號:gh_dae0718828df,微信公眾號:gh_dae0718828df】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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