【玄铁杯第三届RISC-V应用创新大赛】LicheePi 4A 有运动识别的家庭门前安防模块
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本帖最后由 六尘不改 于 2023-12-2 18:38 编辑
有运动识别的家庭门前安防模块
作者:六尘不改
一.项目背景
在社会不断进步的今天,家庭安全已成为人们越来越关注的焦点。传统的猫眼虽然能提供一定的视野,但仅限于用户主动查看时才有效,它无法有效预防或应对门前的异常情况。例如,若门外有陌生人或可疑人员徘徊或窥探,用户可能无法及时察觉并采取相应措施。因此,我们迫切需要一种能够自动监测并报警的家庭门前安防设备,以便用户随时掌握家门的安全。
二.作品简介
本项目设计了一款具备运动检测功能的家庭门前安防模块,它能自动检测和录像门前的动态,并实时将信息推送至室内报警器和云端。该模块采用双重检测机制,一方面通过OPENCV图像处理进行运动识别,判断门前是否有可疑运动;另一方面,配备24G雷达模块,感知门前区域内的运动或微动。一旦识别成功,模块即会录像,并通过蓝牙激活室内报警器,同时将报警信息上传至云端,让用户无论身在何处都能掌握家门的安全。这款设备不仅增强了用户的安全感,还能为用户提供有效的证据支持。
三.系统框图
系统由三个主要子模块构成:运动检测模块、本地提醒模块和云报警模块。
运动检测模块负责定时监测家门前的动态,并判断是否存在异常。一旦检测到异常,该模块会通过蓝牙将状态信息发送至本地提醒模块。本地提醒模块则通过蜂鸣器和指示灯向家中人员发出警报,提醒他们注意门前的安全。同时,运动检测模块也会通过Wi-Fi将状态信息上传至云报警模块。云报警模块负责将状态信息存储在云端,方便用户随时通过网络查看家门的安全状况。
四.各部分功能说明
4.1 运动检测模块
结合摄像头的运动捕捉和24G雷达的反馈,能更准确地判断门前的动态,并根据情况进行视频录制。
4.1.1 摄像头部分
4.1.1.1硬件:
使用UVC摄像头,通过USB接口与开发板连接。
4.1.1.2软件:
4.1.1.2.1运动识别:
利用OPENCV库获取摄像头图像,并通过帧差法进行运动识别。
原理是,连续帧之间的变化很小,除非有运动目标出现。通过对连续两帧图像进行差分运算,并取灰度差的绝对值,若该值超过预设阈值,则判定为运动目标。
为了避免自然震动、光照变化或摄像头本身产生的噪声干扰(微微震动,零星点),项目使用高斯模糊进行处理,确保在运动跟踪时不会误检。
4.1.1.2.2视频录制:
利用OPENCV库进行录像,逻辑是在检测到有人状态下,录制10秒视频,视频名称带有时间戳,便于确认拍摄时间。
以下为演示视频里的情景下录制的视频。脸部做了点处理(⊙o⊙)…
4.1.2 24G雷达部分
具体参考我的技术文章:https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1260389-1-1.html
4.1.2.1硬件:
使用24G雷达模组,经过电平转换,与开发板的串口相连。
4.1.2.2软件:
使用pyserial库进行通信,配置模块的识别距离和无人时间等参数,然后持续接收模块上传的状态。
4.2 本地提醒模块
具体参考我的技术文章:https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1264021-1-1.html
4.2.1硬件:
设计了一款蓝牙报警板,通过BLE蓝牙与开发板连接。
4.2.2软件:
使用python3-bleak库,将门前状态发送给蓝牙报警板,蓝牙报警板根据状态进行不同的警示。
4.3 云报警模块
实际效果见演示视频
4.3.1硬件:
使用开发板的Wi-Fi模块,与家中路由器连接,与实际使用场景一致。
4.3.2软件:
在阿里云上创建产品和设备,开发板使用MQTT协议连接阿里云物联网平台,使用JSON格式上传门前状态。
同时阿里云会按储存之前的报警信息与时间,方便追溯。
五.视频演示
项目设计使用场景介绍,搭建DEMO并进行演示。
作品提交最终
六.项目源码
七.发布的博文
【玄铁杯第三届RISC-V应用创新大赛】LicheePi 4A GPIO口编号确认
https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1258121-1-1.html
【玄铁杯第三届RISC-V应用创新大赛】LicheePi 4A pyserial库驱动串口PIR模组
https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1260389-1-1.html
【玄铁杯第三届RISC-V应用创新大赛】LicheePi 4A 蓝牙BLE通信
https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1264021-1-1.html
八.项目总结
本项目在技术上的创新之处在于,它融合了视觉识别技术与雷达模块,双管齐下地对门前环境进行了精准监测,从而确保了无论在何种场景下都能保持高度的准确性。此外,项目成功实现了门前监测、室内/远程报警以及视频回放等功能,为家庭安防系统提供了一个完整的逻辑闭环解决方案,有效地达成了既定的项目目标。更值得一提的是,该项目展现出了极高的可扩展性,其应用前景不仅限于门前检测,还可广泛应用于各类运动和人体检测场景。
此外,项目还深入探索了RISC-V架构下外设的兼容性和稳定性、无线通信的可行性、基础python库的丰富度以及视觉识别应用的表现。通过多样的资源调用,评估了RISC-V方案在复杂场景下的任务表现,实际项目中表现良好。证明RISC-V架构在类似的智能家居产品中具有巨大的应用潜力。
最后,我衷心感谢平头哥赠送的开发板,以及eeworld提供的宝贵平台。通过参与此次活动,我这位RISC-V的初学者获得了极大的启发和成长。衷心祝愿平头哥和eeworld未来发展更加繁荣,再创佳绩!
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