스마트 하우스 경험: Raspberry Pi로 혁신 만들기

Nexus Club과 함께 이 여정을 시작했을 때는 최첨단 기술과 일상의 실용성을 결합한 시스템을 만들게 될 줄은 전혀 몰랐습니다. 브레인스토밍 세션으로 시작된 것이 완벽하고 직관적인 방식으로 얼굴 인식과 원격 모니터링을 통합하여 본격적인 스마트 하우스 시스템으로 발전했습니다.

이 프로젝트의 핵심은 열정과 정확성이 혼합된 것이었습니다. 내 역할은 Raspberry Pi, 얼굴 인식 시스템, SQL 데이터베이스, 라이브 스트리밍 웹 앱이 Firebase 실시간 데이터베이스를 통해 효과적으로 통신하는지 확인하는 것이었습니다. 결과는? "스마트" 홈의 의미를 재정의하는 안전하고 효율적이며 미래 지향적인 시스템입니다.

큰 그림

스마트 하우스 시스템은 출입 통제를 위해 얼굴을 인식하고, 구조화된 SQL 데이터베이스에 시도를 기록하며, 사용자가 웹 앱의 실시간 카메라 피드를 통해 집을 모니터링할 수 있도록 설계되었습니다. 이 프로젝트의 하이라이트는 독립적인 것처럼 보이는 이러한 구성 요소가 함께 작동하는 방식이었습니다.

건축물을 한눈에 살펴보세요.

1. 중앙 처리 장치인 라즈베리 파이가 얼굴 ​​인식을 처리하고 라이브 카메라 피드를 스트리밍했습니다.
2. 모든 얼굴 데이터와 접속 시도 로그가 안전하게 저장된 온라인 SQL 데이터베이스
3. Firebase 실시간 데이터베이스, 로컬 시스템과 클라우드 간 원활한 실시간 업데이트를 가능하게 하는 커뮤니케이션 허브 역할을 했습니다.
4. Flask로 구축된 웹 앱으로, 사용자가 원격으로 라이브 피드를 볼 수 있습니다.

해부하기

1.얼굴인식 제대로 완료

얼굴 인식 시스템은 정확도가 높은 얼굴 임베딩을 생성하는 ArcFace Deep Learning 모델을 기반으로 했습니다. 이 데이터는 누군가에게 액세스 권한을 부여해야 하는지 여부를 결정하는 데 매우 중요했습니다.

여기서 실제 작업이 시작되었습니다. 임베딩을 전처리하고 효율적으로 저장해야 했습니다. NumPy를 사용하여 임베딩을 배열로 변환하고 일관성을 위해 정규화한 다음 SQL 데이터베이스에 삽입할 수 있도록 구조화했습니다. NumPy의 효율적인 어레이 작업은 처리 시간을 최소화하여 시스템의 빠른 응답성을 유지합니다.

2.SQL 데이터베이스: 시스템의 심장

SQL 데이터베이스는 데이터 저장을 위한 백본 역할을 했습니다. 다음을 수용했습니다:

• 얼굴 데이터: 이름, ID 및 해당 임베딩.
• 액세스 로그: 모든 성공 및 실패 입력 시도에 대한 기록이며 타임스탬프와 함께 완료됩니다.

이러한 구조화된 접근 방식을 통해 모든 데이터가 잘 정리되어 있고 쉽게 쿼리할 수 있었습니다. 문제는 로컬 시스템과 데이터베이스 간의 동기화를 유지하는 것이었고 이는 중개자 역할을 하는 Firebase 실시간 데이터베이스를 통해 이루어졌습니다.

3.Firebase: 실시간 브리지

Firebase는 기본 스토리지 솔루션은 아니었지만 실시간 통신 허브로서 없어서는 안 될 솔루션이었습니다.

• 업데이트: 얼굴이 감지될 때마다 Firebase는 실시간 데이터를 Raspberry Pi와 웹 앱으로 전송했습니다.
• 명령: Firebase는 로컬 시스템과 웹 앱 간의 명령을 위한 게이트웨이 역할을 하여 빠른 응답을 보장합니다.

이 설정을 통해 시스템은 장기 데이터 저장소를 SQL 데이터베이스로 오프로드하는 동시에 얼굴 인식 이벤트에 즉시 응답할 수 있었습니다.

4.스레딩: 원활한 성능을 위한 멀티태스킹

Raspberry Pi는 이 시스템의 멀티태스킹 챔피언이었습니다. 얼굴 인식 모델 실행, 카메라 스트림 처리, Firebase 및 SQL 데이터베이스와의 상호작용 등의 작업을 병행해야 했습니다.

Python의 스레딩을 사용하여 이러한 작업을 개별 스레드로 분리했습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 하나의 스레드가 지속적으로 카메라 피드를 모니터링했습니다.
• 또 다른 하나는 실시간 얼굴 인식을 처리했습니다.
• Firebase 및 SQL 데이터베이스와의 세 번째 관리형 통신

이러한 접근 방식을 통해 데이터 로드가 많은 경우에도 시스템이 원활하게 작동할 수 있었습니다.

라이브 스트림 웹 앱

웹 앱은 Flask로 구축되었으며 간단하면서도 중요한 목적, 즉 Raspberry Pi의 실시간 카메라 피드를 표시하는 데 사용되었습니다.

저는 Picamera2를 활용하여 비디오를 웹 앱으로 직접 스트리밍했습니다. 이 앱은 관리자 로그인이나 데이터베이스 관리를 허용하지 않았지만 사용자에게 실시간으로 집을 모니터링할 수 있는 기능을 제공했습니다. 이는 시스템의 접근성과 투명성을 보여주는 중요한 기능이었습니다.

배운 교훈

이 프로젝트는 단지 코딩이나 하드웨어 구축에 관한 것이 아니라 실제 문제를 해결하는 통합 시스템을 만드는 방법을 배우는 것이었습니다. 몇 가지 주요 교훈은 다음과 같습니다.

• 모듈형 디자인의 중요성: 얼굴 인식, 데이터베이스, 웹 앱 등 각 구성 요소를 독립된 모듈로 처리하여 개발 및 디버깅이 훨씬 쉬워졌습니다.
• SQL과 NoSQL 데이터베이스 결합: 구조화된 저장소에 SQL을 사용하고 실시간 통신에 Firebase를 사용하면서 두 시스템의 장점을 활용하는 방법을 배웠습니다.
• 최적화가 핵심입니다: 전처리에 NumPy를 사용하든 멀티태스킹을 위해 스레딩을 사용하든 모든 최적화를 통해 원활하고 반응이 빠른 시스템에 더 가까워졌습니다.

여행을 되돌아보며

이 프로젝트는 창의성, 협업, 적절한 도구를 통해 얼마나 많은 것을 성취할 수 있는지를 보여주는 증거였습니다. 시스템 개념화부터 최종 제품 구현까지 모든 단계가 학습과 혁신의 기회였습니다.

물론 스레딩 문제 디버깅, 데이터베이스 쿼리 최적화, 실시간 성능 보장 등의 어려움도 있었지만 이러한 장애물 덕분에 최종 결과는 더욱 보람을 느꼈습니다.

돌아보면 우리가 만든 것뿐만 아니라 어떻게 만들었는지도 자랑스럽습니다. 실용적이고 미래 지향적인 시스템, 실시간으로 문제를 해결하는 동시에 사용자 친화적인 시스템을 매일 설계하는 것은 아닙니다.

스마트 하우스 시스템이 필요하거나 SQL과 Firebase 또는 Ai/ML 통합에 대해 이야기하고 싶다면 언제든지 문의하세요. 결국, 이 여행은 이제 막 시작되었습니다.

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