Home security With Raspberry Pi

Bu yazımızda yapay zeka destekli bir ev güvenlik kamerasının kurulumunu, herhangi bir yere video sızdırmadan, inceleyeceğiz.

kullanacağımız sistem BerryNet adlı open source (açık kaynak) olan yapay zeka destekli bir sistemdir. Açık kaynak olması her şeyin ortada ve şeffaf olması demektir.

Gerekli Cihazlar

Projeyi gerçekleştirebilmek için aşağıdakilere ihtiyacımız olacaktır:

  1. Kamera girişi olarak kullanabileceğimiz bir adet cep telefon veya Raspberry Pi kamerası
  2. Bir adet Raspberry Pi (tercihen RPi 4)
  3. en az 8GB’lık SD Kart
  4. Sonucu elde etmek için Ubuntu kurulu bir bilgisayar
  5. Bildirim göndermek adına bir Gmail hesabı

Plan

İlk başta cep telefonumuzu bir IP kamera gibi kurucağız. Kamera fotoğraflarını analiz edilmesi için Raspberry Pi’ye göndereceğiz ve analiz sonucunu Raspberry Pi ekranında görüntüleyebileceğiz.

Şekil 1 – Fotoğrafları analiz etme

 

Bundan sonra, bildirimleri sizin mail hesabınıza gönderimini sağlamak için yeni bir Gmail hesabı kuracağız.

Şekil 2 – Bildirim gönderimi

 

Proje Adımları

1. Adım

Cep telefonunuzu bir IP kameraya dönüştürmek için CamOn Live Streaming programını kullanabilirsiniz.

Şekil 3 – Video yayin bilgileri

 

BerryNet video frame girişi için RTSP URL gerekiyor. H264 için RTSP URL bilgisini cep telefonumuzda yükarıdan aşağıya doğru kaydırarak bildirim merkezinden ulaşabiliriz.

Şekil 4 – RTSP URL

 

2. Adım

BerryNet sistem imajını SD Karta kurmak en son sürümünü aşağıdaki linkten indirebilirsiniz:

İndirdiğiniz imajın sağlamlığını doğrulamak için md5sum’ı kullanabilirsiniz:

İmajın /home/DT42/Downloads/ adresine kayıt edildiğini varsayalım;

BerryNet imajını SD karta yazdırmak için aşağıdaki komutu giriniz:

 

3. Adım

Raspberry Pi’yi boot yapdıktan sonra BerryNet object detection (nesne bulma) aplikasyonu hep çalışır durumda olacaktır. Manuel olarak durdurmak için aşağıdaki komutu giriniz:

 

4. Adım

Aşağıdaki komutları girerek BerryNet’i güncelleyin:

 

5. Adım

Hem cep telefonunuzun hem de Raspberry Pi’nin aynı WiFi ağına bağlı olduğundan emin olun.

İlk olarak “object detection service”i çalıştırın:

Sonrasında “dashboard client” çalıştırın ve bulma sonucu bu ekranda görüntülenecektir.(bir sonraki adımda “camera client” çalıştırdıktan sonra)

Devamında ise “camera client” çalıştırın ve “image filepath” giriş olarak belirleyin:

Şimdi bulma sonucunu dashboard ekranında görebilmeniz gerekiyor.

Son olarak “camera client” durdurun ve girişini camera video streamin RTSP URL olarak belirleyerek tekrar başlatın:

Bulma sonucu sürekli dashboard ekranında güncellenecektir.

 

6. Adım

Herhangi bir olay gerçekleştiğinde bildirim almak isterseniz, Gmail client size bu konuda yardımcı olacaktır.

İlk olarak “dashboard client”i dashboard ekranına tıklayarak ve “Q” ye basarak durdurun.

Sonrasında Gmail hesabınızın konfigürasyonunu aşağıdaki şekillerde gösterildiği gibi yapın:

Şekil 5 – Gmail hesabı konfigürasyonu

 

Son olarak da “Gmail client” başlatın:

Alıcı bir bildirim maili almalıdır ve ekinde bulma sonucu bir fotoğraf ve yazı olmalıdır:

Şekil 6 – Bildirim örneği

 

Eğer hedef nesneyi köpek olarak değiştirirseniz, köpek bulunduğu anda size bildirim gelecektir:

Şekil 7 – Bildirim fotoğrafı

 

Eğer bildirim yerine aşağıdaki gibi mesaj alırsanız, “Command Line”da girdiğiniz şifreyi kontrol ediniz.

 

Sonuç

Nesnelerin interneti ve yapay zekayı kullanarak küçük bir proje gerçekleştirmiş olduk. Umarız bu proje sizin için bir başlangıç noktası olur ve devamında inanılmaz projelere imza atarsınız. 🙂

Kaynak: medium.com

 

Please follow and like us:

Yorum bırak

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen buraya isminizi giriniz.