Rumah pintar biasanya dianggap sebagai tempat didiami orang di mana adanya
peranti dan objek fizikal yang disambungkan ke internet, dan mempunyai teknologi pintar
yang boleh memudahkan aktiviti-aktiviti seharian. Dua objektif projek ini adalah untuk
mengukur masa tindak balas dan kadar kecekapan, serta menambahbaik keupayaan sistem
rumah pintar. Projek ini menggunakan dua unit Raspberry Pi 3 Model B+, empat sensor
dan LED untuk mewakili peralatan rumah. OpenCV digunakan untuk pengesanan tepat
penceroboh rumah dan kamera untuk penyiaran langsung kawasan rumah. Mod komunikasi
dengan pengguna adalah melalui aplikasi Android di mana pengguna dapat memantau dan
mengawal peralatan rumah, memerhati siaran langsung kawasan rumah, dan menerima
notifikasi kalau penceroboh dikesan. Bagi objektif pertama, pengukuran masa tindak balas
dijalankan bagi empat situasi yang berbeza, iaitu pemantauan peralatan, pengawalan
peralatan, permulaan siaran langsung rumah dan penerimaan notifikasi dalam telefon pintar.
Tindak balas bagi pemantauan peralatan didapati paling cepat, dengan purata masa 0.1648
s, manakala tindak balas yang paling lambat adalah permulaan siaran langsung di aplikasi,
dengan purata masa 6.2 s. Bagi objektif yang kedua, bilangan ciri-ciri rumah pintar dalam
sistem dikira untuk memeriksa sama ada semua kriteria rumah pintar dipenuhi atau tidak,
dan sistem didapati memenuhi kelima-lima kriteria tersebut. Dengan ini, diharapkan
bahawa hasil projek ini mencukupi untuk dibuat sebagai rujukan bagi penyelidikpenyelidik
pada masa hadapan yang ingin menambahbaik sistem ini.
_______________________________________________________________________________________________________
Smart homes are thought of as places where people live in where there are devices
and physical objects connected to the internet, featuring intelligent technology which is
able to simplify everyday activities. The objectives of this project are to measure the
response time and efficiency, and to enhance the capabilities of the smart home system.
The project makes use of two units of the Raspberry Pi 3 Model B+, four sensors and LEDs,
to represent home appliances. OpenCV is used for accurate detection of intruders and a
camera is used to live stream the home. The user interface is an Android application where
the user is able to monitor and control the home appliances, view the live streaming, and
receive notifications should an intruder be detected in the home. For the first objective, the
measurement of the response time was carried out in four different situations, namely
during monitoring of appliances, control of appliances, launching the live stream and
receipt of notification in the smartphone. The response of the monitoring of appliance was
found to be the best performing one out of the four, at an average of 0.1648 s, while the
slowest response was found to be the launch of the live stream in the application, at an
average of 6.2 s. As for the second objective, the number of smart home features in the
system was counted to check if all the criteria of a smart home are satisfied, and it is found
to satisfy all five of the criteria. Hence, these findings are hoped to suffice as reference to
future researchers who would like to improve the system.
Smart home automation and surveillance using raspberry pi / Thean Weilynn