מערכת האבטחה של מצלמת האינטרנט של Pizero Motion Detect: 3 שלבים

2024 מְחַבֵּר: John Day | [email protected]. שונה לאחרונה: 2024-01-30 09:12

מערכת זו משתמשת ב- pizero, dongle wifi ומצלמת אינטרנט ישנה במארז התאמה מותאם אישית. הוא מתעד סרטוני זיהוי תנועה במהירות 27fps של כל תנועה משמעותית בחניה שלי. לאחר מכן הוא מעלה את הקליפים לחשבון dropbox. כמו כן ניתן לצפות ביומנים ולשנות את התצורה באמצעות dropbox.

שלב 1: הגדרת התנאים המוקדמים

עדכן תחילה את מערכת ההפעלה לגרסה העדכנית ביותר כפי שמתואר כאן.

לאחר מכן הגדר את ה- wifi כמתואר כאן.

לאחר מכן יהיה עליך להגדיר את OpenCv. יש הוראות טובות כיצד לעשות זאת ב- pyimagesearch. אם אתה הולך לגרסה 3.0, צפה שזה ייקח הרבה זמן. אחד השלבים לוקח 9 שעות לביצוע. תזדקק גם לכריכות הפיתון שמוסרות בדף זה.

לאחר שהכל יצא לפועל אתה מוכן להוריד את תוכנת זיהוי התנועה.

שלב 2: הגדרת תוכנת זיהוי התנועה

הקוד ניתן למצוא ב- bitbucket. העתק קבצים אלה באמצעות

שיבוט git

או אם אתה מעדיף להוריד אותם בנפרד.

החלק העיקרי של מערכת זו הוא multiMotionDetect.py. הוא משתמש בהרבה מהתורים והאירועים הרב -עיבודיים.

ראשית עליך להחליט היכן ברצונך לאחסן את תמונות הווידאו MotionVideos ולהגדיר ערך זה בקובץ globalConfig.json. לאחר מכן העתק את config.json.txt ו- maskedAreas.json.txt לשורש התיקיה הזו. ל- config.json.txt יש את ההגדרה הבאה הניתנת לעריכה מרחוק.

}

FrameThreshold: הוא מספר המסגרות המשמעותיות לפני זיהוי תנועה.

staticThreshold: הוא מספר הפריימים הסטטיים לפני שנכבה את הצילומים.

minArea: הוא הגודל המינימלי של השטח על מנת להיחשב כמשמעותי.

postSeconds: זהו מספר השניות מתום הצילומים עד שהתנועה עוברת בתור. readCamNice: כמה עדיפות יש לתת ל-

תהליך readCam. זה בין -20 ל -20 (ככל שהנתון נמוך יותר העדיפות גבוהה יותר). אבל אל תגזים או שתקרוס את מערכת ההפעלה.

checkMotionNice: עדיפות לתהליך זיהוי התנועה.

writeCamNice: עדיפות תהליך כתיבת המצלמה.

maxqsize: זהו מספר השניות שמוכפל לאחר מכן במסגרות לשנייה.

אני בעיקר משנה רק את השטח min כדי להסביר את תנאי הרוח.

אם אתה מעדיף להשתמש בלוגר פשוט במקום באוגר השקע (להלן) שנה את miaLogging היבוא ל-

רישום יבוא

logging.basicConfig (filename = 'example.log', level = logging. DEBUG)

והסר את מקלט היומן מהקובץ motionDetect וכל השאר אמור לעבוד בסדר.

אם ברצונך להפעיל את זיהוי התנועה באופן אוטומטי בעת ההפעלה.

ראשית ערוך את הסקריפט ובדוק כי homedir מצביע למקום שבו יש לך multiMotionDetect.py, ולאחר מכן העתק את קובץ motionDetect אל /etc/init.d ie

cp motionDetect /etc/init.d/motionDetect

אמור להיות הפעלה כבר אבל

chmod +x /etc/init.d/motionDetect

לבסוף רשום את התסריט עם

sudo update-rc.d motionDetect ברירות מחדל

אתה יכול גם להפעיל, לעצור ולהפעיל מחדש את המערכת באמצעות

sudo /etc/init.d/motion זיהוי התחלה | עצור | הפעלה מחדש

כברירת מחדל רישום השקע miaLogReceiver יתחיל במקביל. שלוש התוכניות האחרות הן עצמאיות אך משתמשות באותו לוגר שקע (אך ניתן להמיר אותן בקלות). אני קורא לכל אלה באמצעות תסריט cron במרווחים שונים. להנחיות עיינו כאן.

CheckRunning.py בודק כי multiMotionDetect.py פועל ומבצע הפעלה מחדש אם לא.

fileMaint.py עושה משק בית בתיקיות הווידיאו ומסיר אותן לאחר מספר הימים הנתון. הוא מסיר ספריות משנה של תיקיית הווידיאו בתנועה המוגדרת בפסקה הראשונה. הוא בודק שהם מתחילים ב- "MV", לכן וודא שאין לך עוד ספרייה בעלת חשיבות המתחילה באותם תווים בתוך אותה תיקיה.

שלב 3: גישה לסרטונים והתצורה באמצעות Dropbox

לבסוף, אם אתה רוצה לצפות בסרטונים, ביומנים ובקבצי התצורה מרחוק, יהיה עליך להגדיר את dropbox.

ראשית קבל חשבון dropbox שהוא בחינם. לאחר מכן הגדר את ה- API עבור python -https://www.dropbox.com/developers/documentation/… זה כולל הורדת ה- sdk ורישום האפליקציה לגישה ל- API.

כשיש לך מפתח הזן את זה בקובץ globalConfig.json. מידע נוסף על המערכת ניתן למצוא בבלוג שלי dani cymru - cyber renegade אם אתה מוצא משהו מעניין או שאלות אנא הוסף הערה בבלוג.