當我踏上 Nexus Club 的旅程時，我並不知道自己會創造一個將尖端技術與日常實用性結合的系統。最初的腦力激盪會議演變成一個成熟的智慧家庭系統，以無縫且直觀的方式整合了臉部辨識和遠端監控。
這個專案的核心是激情與精確的結合。我的職責是確保 Raspberry Pi、人臉辨識系統、SQL 資料庫和直播 Web 應用程式透過 Firebase 即時資料庫進行有效通訊。結果呢？一個安全、高效且具有未來感的系統，重新定義了「智慧」家居的含義。
智慧型房屋系統旨在識別人臉以進行存取控制，在結構化 SQL 資料庫中記錄嘗試，並允許使用者透過網路應用程式上的即時攝影機監控房屋。這個專案的亮點在於這些看似獨立的組件如何協同工作。
架構一覽：
1.人臉辨識正確
人臉辨識系統由 ArcFace 深度學習模型提供支持，可產生高精度人臉嵌入。這些數據對於確定是否應授予某人存取權限至關重要。
這就是真正的工作所在。嵌入必須進行有效的預處理和儲存。使用 NumPy，我將嵌入轉換為數組，並將它們標準化以保持一致性，並將它們結構化以插入 SQL 資料庫。 NumPy 高效率的陣列運算最大限度地減少了處理時間，確保系統保持快速回應。
2.SQL 資料庫：系統的核心
SQL 資料庫作為資料儲存的支柱。它容納了：
這種結構化方法確保所有資料組織良好且易於查詢。面臨的挑戰是保持本地系統和資料庫之間的同步，這是透過 Firebase 即時資料庫充當中間人來完成的。
3.Firebase：即時橋樑
Firebase 不是主要的儲存解決方案，但它作為即時通訊中心是不可或缺的。
此設定允許系統立即回應人臉辨識事件，同時將長期資料儲存卸載到 SQL 資料庫。
4.執行緒：多工處理以達到平穩效能
Raspberry Pi 是該系統的多任務冠軍。它需要兼顧運行臉部辨識模型、處理相機流以及與 Firebase 和 SQL 資料庫互動等任務。
在 Python 中使用 執行緒，我將這些任務分成單獨的執行緒。例如：
這種方法確保了系統即使在資料負載繁重的情況下也能平穩運作。
該網路應用程式是使用 Flask 建立的，具有簡單但重要的目的：顯示來自 Raspberry Pi 的即時攝影機回饋。
我利用 Picamera2 將影片直接串流到網路應用程式。雖然該應用程式不允許管理員登入或資料庫管理，但它為用戶提供了即時監控房屋的能力。這是一個重要的功能，展示了系統的可訪問性和透明度。
這個專案不僅僅是關於編碼或建立硬件，而是關於學習如何創建解決現實世界問題的整合系統。一些重要的教訓包括：
這個專案證明了透過創造力、協作和正確的工具可以取得多大的成就。從系統概念化到最終產品的實現，每一步都是學習和創新的機會。
當然，也存在一些挑戰——調試線程問題、優化資料庫查詢以及確保即時效能——但這些障礙只會讓最終結果更有價值。
回顧過去，我不僅為我們建造的東西感到自豪，而且為我們建造它的方式感到自豪。您並不是每天都能設計出一個既實用又具有未來感的系統，一個能夠即時解決問題同時保持用戶友好的系統。
如果您需要智慧家庭系統，或者只是想討論如何整合 SQL 和 Firebase 甚至 Ai/ML，請隨時與我們聯繫。畢竟，這段旅程才剛開始。
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