スマートハウス体験: Raspberry Pi でイノベーションを生み出す

Nexus Club とともにこの旅に乗り出したとき、最先端のテクノロジーと日常の実用性を融合させたシステムを自分が作成することになるとは思いもしませんでした。ブレーンストーミング セッションとして始まったものは、シームレスかつ直感的な方法で顔認識とリモート モニタリングを統合する、本格的なスマート ハウス システムに進化しました。

このプロジェクトの核心は、情熱と正確さの融合でした。私の役割は、Raspberry Pi、顔認識システム、SQL データベース、ライブ ストリーミング Web アプリが Firebase Realtime Database を通じて効果的に通信できるようにすることでした。結果？ 「スマート」ホームの意味を再定義する、安全かつ効率的で未来的なシステムです。

全体像

スマート ハウス システムは、アクセス制御のために顔を認識し、構造化された SQL データベースに試行を記録し、ユーザーが Web アプリ上のリアルタイムのカメラ フィードを通じて家を監視できるように設計されています。このプロジェクトのハイライトは、これらの一見独立したコンポーネントがどのように連携するかでした。

アーキテクチャの概要は次のとおりです:

1. 中央処理装置である Raspberry Pi は、顔認識を処理し、ライブ カメラ フィードをストリーミングしました。
2. オンライン SQL データベース。すべての顔データとアクセス試行のログが安全に保存されていました。
3. Firebase Realtime Database。通信ハブとして機能し、ローカル システムとクラウド間のスムーズなリアルタイム更新を可能にします。
4. Flask で構築された Web アプリ。これにより、ユーザーはライブ フィードをリモートで表示できます。

それを壊す

1.顔認識は正しく行われています

顔認識システムは、高精度の顔埋め込みを生成する ArcFace Deep Learning モデルを利用していました。このデータは、誰かにアクセスを許可するかどうかを決定するために重要でした。

ここからが本当の作業になります。埋め込みを前処理して効率的に保存する必要がありました。 NumPy を使用して、埋め込みを配列に変換し、一貫性を保つために正規化し、SQL データベースに挿入できるように構造化しました。 NumPy の効率的な配列操作により処理時間が最小限に抑えられ、システムの高速性と応答性が確保されました。

2.SQL データベース: システムの中心

SQL データベースはデータ ストレージのバックボーンとして機能しました。収容されていたのは:

• 顔データ: 名前、ID、およびそれらに対応する埋め込み。
• アクセス ログ: タイムスタンプ付きの、成功および失敗したすべてのエントリ試行の記録。

この構造化されたアプローチにより、すべてのデータが適切に整理され、クエリが容易になりました。課題は、ローカル システムとデータベース間の同期を維持することであり、これは仲介者として機能する Firebase Realtime Database によって達成されました。

3.Firebase: リアルタイム ブリッジ

Firebase は主要なストレージ ソリューションではありませんでしたが、リアルタイム通信ハブとして不可欠でした。

• 更新: 顔が検出されるたびに、Firebase はリアルタイム データを Raspberry Pi とウェブ アプリに送信しました。
• コマンド: Firebase はローカル システムとウェブ アプリ間のコマンドのゲートウェイとして機能し、迅速な応答を保証します。

この設定により、システムは長期データ ストレージを SQL データベースにオフロードしながら、顔認識イベントに即座に応答できるようになりました。

4.スレッディング: スムーズなパフォーマンスのためのマルチタスク

Raspberry Pi は、このシステムのマルチタスクのチャンピオンでした。顔認識モデルの実行、カメラ ストリームの処理、Firebase と SQL データベースの両方とのやり取りなどのタスクをやりくりする必要がありました。

Python の スレッド を使用して、これらのタスクを個別のスレッドに分割しました。例:

• 1 つのスレッドがカメラ フィードを常に監視していました。
• 別の処理されたリアルタイムの顔認識。
• Firebase と SQL データベースとの 3 番目の管理された通信。

このアプローチにより、データの負荷が高いときでもシステムがスムーズに動作することが保証されました。

ライブ ストリーム Web アプリ

Web アプリは Flask で構築され、Raspberry Pi からのリアルタイムのカメラ フィードを表示するという、シンプルだが重要な目的を果たしました。

Picamera2 を利用して、ビデオを Web アプリに直接ストリーミングしました。このアプリでは管理者ログインやデータベース管理は許可されていませんでしたが、ユーザーはリアルタイムで自宅を監視する機能を提供できました。これはシステムのアクセシビリティと透明性を示す重要な機能でした。

学んだ教訓

このプロジェクトは、コーディングやハードウェアの構築だけを目的としたものではなく、現実世界の問題を解決する統合システムを作成する方法を学ぶものでした。いくつかの重要な教訓は次のとおりです:

• モジュール設計の重要性: 顔認識、データベース、Web アプリなどの各コンポーネントを独立したモジュールとして扱うことで、開発とデバッグがはるかに簡単になりました。
• SQL データベースと NoSQL データベースの組み合わせ: 構造化ストレージに SQL を使用し、リアルタイム通信に Firebase を使用することで、両方のシステムの長所を活用する方法を学びました。
• 最適化が鍵: 前処理に NumPy を使用する場合でも、マルチタスク用のスレッドを使用する場合でも、あらゆる最適化により、スムーズで応答性の高いシステムに近づくことができました。

旅を振り返る

このプロジェクトは、創造性、コラボレーション、適切なツールがあればどれだけのことが達成できるかを証明しました。システムの概念化から最終製品の実装に至るまで、すべてのステップが学習と革新の機会でした。

もちろん、スレッドの問題のデバッグ、データベース クエリの最適化、リアルタイム パフォーマンスの確保などの課題はありましたが、それらのハードルは最終結果の価値を高めるだけでした。

振り返ってみると、私たちが築いたものだけでなく、それをどのように築いたかを誇りに思っています。ユーザーフレンドリーでありながらリアルタイムで問題を解決する、実用的かつ未来的なシステムを設計できることは、毎日あるわけではありません。

スマート ハウス システムが必要な場合、または SQL と Firebase、さらには Ai/ML の統合について話したいだけの場合は、お気軽にお問い合わせください。結局のところ、この旅はまだ始まったばかりです。

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