Intelligenter Türspion mit dem Raspberry Pi

Ein weiteres DIY-Projekt mit dem Raspberry Pi könnte die Erstellung eines intelligenten Türspions sein, der die herkömmliche Türspionfunktion mit modernen Funktionen wie Gesichtserkennung, Bewegungserkennung und Benachrichtigungsmöglichkeiten kombiniert. Hier ist eine grobe Ideenskizze für dieses Projekt:

Projektidee: Raspberry Pi Smart Door Viewer mit Gesichtserkennung und Bewegungserkennung

Materialien:

• Raspberry Pi (z.B. Raspberry Pi 4)
• Kamera-Modul (kompatibel mit dem Raspberry Pi)
• LCD-Bildschirm oder HDMI-Bildschirm
• Bewegungssensor
• Lautsprecher oder Summer für Benachrichtigungen
• Taster oder Tastatur für Benutzereingaben
• Gehäuse für den Raspberry Pi und die Komponenten

Schritte:

1. Hardwaremontage: Befestige das Kamera-Modul an der Türspionöffnung und verbinde es mit dem Raspberry Pi. Stelle sicher, dass der Bewegungssensor an einem geeigneten Ort platziert ist, um Bewegungen vor der Tür zu erfassen.
2. Softwareeinrichtung: Installiere das Betriebssystem Raspbian auf dem Raspberry Pi und konfiguriere es gemäß den Anweisungen. Stelle sicher, dass der Raspberry Pi mit dem Internet verbunden ist.
3. Programmierung der Gesichtserkennung: Schreibe ein Python-Skript, das das Kamera-Modul verwendet, um Bilder aufzunehmen und Gesichter zu erkennen. Du kannst OpenCV oder andere Gesichtserkennungsbibliotheken verwenden.
4. Bewegungserkennung hinzufügen: Integriere den Bewegungssensor, um Bewegungen vor der Tür zu erkennen. Bei Erkennung einer Bewegung soll das System aktiviert werden, um Bilder aufzunehmen oder Benachrichtigungen zu senden.
5. Benachrichtigungsfunktionen implementieren: Füge Code hinzu, um Benachrichtigungen an den Benutzer zu senden, wenn Bewegungen erkannt werden oder wenn bekannte Gesichter erkannt werden. Du kannst E-Mail-Benachrichtigungen, SMS oder Push-Benachrichtigungen verwenden.
6. Benutzeroberfläche gestalten: Entwickle eine benutzerfreundliche Benutzeroberfläche, die es dem Benutzer ermöglicht, durch erkannte Gesichter zu blättern und Aktionen wie das Öffnen der Tür auszuführen.
7. Fertigstellung und Feinabstimmung: Überprüfe das gesamte System, um sicherzustellen, dass alle Komponenten ordnungsgemäß funktionieren und die Benachrichtigungsfunktionen wie gewünscht arbeiten. Führe bei Bedarf Anpassungen und Feinabstimmungen durch.
8. Montage des Gehäuses: Platzieren Sie den Raspberry Pi und die Komponenten in einem Gehäuse, um sie vor äußeren Einflüssen zu schützen und ein ästhetisch ansprechendes Finish zu gewährleisten.

Mit diesem intelligenten Türspion kannst du nicht nur sehen, wer an deiner Tür steht, sondern auch Benachrichtigungen erhalten und aufzeichnen, wer während deiner Abwesenheit vor der Tür war. Es ist eine großartige Möglichkeit, die Sicherheit und den Komfort deines Zuhauses zu verbessern.

Hier ist ein einfaches Python-Skript für ein Türspionprogramm, das das Kamera-Modul des Raspberry Pi verwendet, um Bilder aufzunehmen, Gesichter zu erkennen und Bewegungen zu überwachen. Bitte beachte, dass dies ein grundlegendes Beispiel ist und je nach den spezifischen Anforderungen und Komponenten deines Türspionprojekts angepasst werden muss:

import cv2
import numpy as np
import RPi.GPIO as GPIO
import time

# GPIO-Pin für den Bewegungssensor
bewegung_pin = 14

# Setze die GPIO-Pins auf den BCM-Modus (Broadcom-Nummerierung)
GPIO.setmode(GPIO.BCM)

# Initialisiere den Pin für den Bewegungssensor als Eingang
GPIO.setup(bewegung_pin, GPIO.IN)

# Initialisiere den Video-Stream der Kamera
video_stream = cv2.VideoCapture(0)

# Lade den Gesichtserkennungs-Klassifizierer
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# Funktion zur Erkennung von Gesichtern
def detect_faces(frame):
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
    return faces

try:
    while True:
        # Überprüfe auf Bewegung
        bewegung = GPIO.input(bewegung_pin)

        if bewegung:
            # Bewegung erkannt, nimm ein Bild auf
            ret, frame = video_stream.read()

            # Erkenne Gesichter im Bild
            faces = detect_faces(frame)

            if len(faces) > 0:
                # Gesichter erkannt, zeige das Bild mit markierten Gesichtern an
                for (x, y, w, h) in faces:
                    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
                cv2.imshow('Door Viewer', frame)
                cv2.waitKey(5000)  # Zeige das Bild für 5 Sekunden an

                # Optional: Führe weitere Aktionen aus, z.B. Benachrichtigungen senden

            else:
                # Keine Gesichter erkannt, speichere das Bild
                cv2.imwrite('unrecognized_face.jpg', frame)

        # Warte für eine kurze Zeit, um CPU-Last zu reduzieren
        time.sleep(0.1)

except KeyboardInterrupt:
    # Setze die GPIO-Pins zurück und beende das Programm
    GPIO.cleanup()
    video_stream.release()
    cv2.destroyAllWindows()

Kommentare:

• bewegung_pin: Variable, die den GPIO-Pin für den Bewegungssensor definiert.
• video_stream = cv2.VideoCapture(0): Initialisiert den Video-Stream der Kamera (0 steht für die erste verfügbare Kamera).
• face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml'): Lädt den Klassifizierer für die Gesichtserkennung.
• detect_faces(frame): Funktion zur Erkennung von Gesichtern im Bild.
• Die while-Schleife überprüft kontinuierlich auf Bewegung und führt entsprechende Aktionen aus, wenn Bewegung erkannt wird.
• Wenn Bewegung erkannt wird, wird ein Bild aufgenommen und nach Gesichtern durchsucht. Wenn Gesichter erkannt werden, werden sie im Bild markiert und für 5 Sekunden angezeigt.
• Wenn keine Gesichter erkannt werden, wird das Bild mit dem Dateinamen „unrecognized_face.jpg“ gespeichert.
• Das Programm wird durch Drücken von Strg+C beendet, wobei die GPIO-Pins zurückgesetzt und der Video-Stream freigegeben wird.

Dies ist ein grundlegendes Beispiel für ein Türspionprogramm mit Gesichtserkennung und Bewegungserkennung für den Raspberry Pi. Je nach deinen Anforderungen kannst du weitere Funktionen hinzufügen oder das Programm anpassen.