Cyber-fizyczne bezpieczeństwo inteligentnego parkowania i kontroli ruchu: 6 kroków

2024 Autor: John Day | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2024-01-30 11:28

Internet rośnie wraz z miliardami urządzeń, w tym samochodami, czujnikami, komputerami, serwerami, lodówkami, urządzeniami mobilnymi i wieloma innymi w niespotykanym tempie. Wprowadza to wiele zagrożeń i słabych punktów w infrastrukturze, działaniu i zarządzaniu inteligentnymi miastami na całym świecie. W ramach tego projektu zostanie przedstawiony przegląd możliwości wykorzystania inteligentnych systemów kamer bezpieczeństwa do optymalizacji, monitorowania i poprawy ogólnego zachowania ruchu drogowego i parkingów wokół inteligentnego miasta.

Krok 1: Wymagane komponenty i materiały

Projekt wymaga następującej listy komponentów i materiałów do budowy kompletnego inteligentnego systemu kontroli ruchu i parkowania:

Niezbędny

1. Raspberry Pi 3B+ (1)

2. Raspberry Pi Zero W (1)

3. Moduł kamery RasPi (2)

4. Tektura falista

5. Noże Xacto

6. Klej do tektury

7. Markery

8. Kolorowa taśma

Dodatkowy

1. Monitoruj

2. Klawiatura

3. Mysz

4. Zasilacze (5V, 2A)

Krok 2: Projektowanie infrastruktury fizycznej

Inteligentne miasto wymaga infrastruktury zaprojektowanej i zbudowanej w odpowiedniej skali i odpowiednich wymiarach. Następujące sekcje można zidentyfikować jako główne części infrastruktury

1. Główna talia sprzętu

Cel: Przechowuje i ukrywa sprzęt zasilający i przetwarzający, taki jak kable, listwy dystrybucji zasilania i adaptery poniżej poziomu gruntu miasta.

Wymiary: 48 "x 36"

Dodatkowe: Wymaga prostokątnego wycięcia w jednym z rogów, aby uzyskać dostęp do kabli pod poziomem gruntu.

2. Wieżowiec

Cel: Służy jako podstawowa platforma do umieszczenia kamery na 3/4 wysokości, aby uzyskać dobry punkt obserwacyjny nad parkingiem i drogami otaczającymi budynek.

Wymiary: 24 "x 16" x 16"

Dodatkowe: Wymaga trzech otworów o wymiarach 2"x4" na wszystkich ścianach budynku, aby utrzymać Raspberry Pi 3B+ umieszczone wewnątrz budynku na około 3/4 wysokości nad poziomem terenu miasta.

3. Budynek banku

Cel: działa jako ukrycie dla Raspberry Pi Zero W i RasPi Cam, które spoglądają na firmę bankową i wejścia do budynku

Wymiary: 16 "x 20" x 16"

Dodatkowe: Utwórz ścianę działową wewnątrz budynku, aby oddzielić serwerownię od rzeczywistej sali operacji bankowych, jak pokazano na zdjęciach.

Krok 3: Budowanie inteligentnego miasta

Po zaznaczeniu na tekturowych arkuszach wymiarów pokładu sprzętu naziemnego, wieżowca i budynku bankowego jesteśmy gotowi do budowy samego miasta.

1. Umieść pełny arkusz tektury na dnie o wymiarach 48"x36", aby stworzyć platformę, na której będzie zbudowane całe miasto

2. Utwórz ściany dla pokładu sprzętu naziemnego, aby utworzyć zamknięty obszar o wysokości 5 cali za pomocą drugiego kawałka tektury.

3. Użyj drugiego arkusza tektury o wymiarach 48"x36", aby utworzyć dach naziemnego pokładu sprzętu i wykonaj na nim otwór 16"x16" na wieżowiec.

4. Z trzeciego arkusza tektury wyciąć ściany i dach zarówno budynków wysokościowych, jak i bankowych na wymiary określone w „Projektowaniu infrastruktury fizycznej” i jak pokazano na zdjęciach.

5. Wytnij niezbędne otwory na ścianach i dachach budynku zgodnie z wcześniejszymi ustaleniami i widocznymi na zdjęciach.

Krok 4: Integracja sprzętu i oprogramowania

Nadszedł czas, aby skonfigurować Raspberry Pis, kamery i oprogramowanie niezbędne do uruchomienia inteligentnego miasta.

1. Podłącz mysz, klawiaturę i monitor do Raspberry Pi 3B+ za pomocą kabli i portów USB i HDMI.

2. Włącz Raspberry Pi 3B+ za pomocą adaptera ściennego (5V, 2A)

3. Podłącz kartę MicroSD do Raspberry Pi, uruchom system i poczekaj, aż na monitorze pojawi się ekran Ubuntu Mate.

4. Teraz otwórz terminal w Ubuntu Mate i przejdź do katalogu FeatureCV i uruchom "python locate.py"

5. Pojawi się wiele ekranów z działającym algorytmem wykrywania samochodów. Oznacza to, że pomyślnie zakończyłeś etap integracji sprzętu i oprogramowania. Gratulacje!

Krok 5: Naucz się bezpieczeństwa cyber-fizycznego i baw się

Cały kod źródłowy systemu inteligentnego parkowania można znaleźć pod linkiem Github poniżej: github.com/BhavyanshM/FeatureCV

Kamery bezpieczeństwa to jedne z najczęściej używanych czujników do wykrywania przestępstw na całym świecie. Ten krok poprowadzi Cię przez proces budowy, testowania i niszczenia wizyjnego systemu kamer bezpieczeństwa.

1. Uruchom skrypt Pythona „locate.py” za pomocą polecenia „python locate.py” w oknie terminala.

2. Użyj pasków przewijania w oknie „Trackbars”, aby uzyskać prawidłowe wartości HSV, aby wyizolować tylko samochód zaparkowany na parkingu.

3. Zapisz te wartości HSV gdzieś w pliku.

4. Teraz użyj klienta SSH na zewnętrznym laptopie, aby zalogować się do Raspberry Pi 3B+ przez sieć Wi-Fi i zdalnie zmodyfikuj niektóre wartości, aby zobaczyć awarię systemu bezpieczeństwa i nie wykryć żadnych samochodów!

5. Nie krępuj się bawić ze skryptami Pythona i wartościami paska HSV Trackbar, aby wykrywać samochody o różnych kolorach i funkcjach.

Krok 6: Wnioski i wideo

Inteligentny system parkowania i kontroli ruchu może zrewolucjonizować zdolność każdej organizacji do monitorowania, zabezpieczania, optymalizacji i poprawy ogólnego działania inteligentnego miasta.

Obejrzyj powyższy film, aby upewnić się, że systemy działają zgodnie z oczekiwaniami i jak pokazano na filmie.