Pada masa kini, pengawasan sudah menjadi salah satu sistem keselamatan yang penting di kawasan rumah, pejabat, kilang dan tempat-tempat awam yang lain. Permintaan untuk sistem pengawasan video meningkat dengan pesatnya disebabkan kenaikan isu-isu jenayah di negara kita. Walau bagaimannapun, teknologi terkini sistem pengawasan video kebanyakannya amat rumit dalam reka bentuk dengan keupayaan untuk mengesan dan merekod video penceroboh. Kebanyakannya memerlukan banyak pengesan pasif inframerah (PIR) untuk mengesan pergerakan penceroboh. Dalam projek ini, satu sistem pengawasan video yang ringkas dibangunkan berdasarkan mikropengawal yang diwakili oleh Raspberry Pi yang disambung kepada Kamera Pi. Sistem ini menyediakan satu penyelesaian Ethernet terbenam berdasarkan Internet of Things (IoT) untuk memantau kamera di rumah dari mana-mana sahaja menggunakan aplikasi sesawang yang dikongsi di internet. Oleh itu, pengguna yang sah boleh mengakses pelayan sesawang untuk tujuan pemantauan melalui internet dengan menggunakan mana-mana computer peribadi atau telefon pintar. Kamera NoIR Pi yang digunakan dalam projek ini juga mempunyai keupayaan penglihatan malam dengan adanya lampu inframerah. Selain itu, sistem pengawasan pintar ini mempunyai ciri pengecaman wajah. Setiap wajah yang dikesan oleh sistem ini akan disimpan di dalam satu fail imej and dimuatnaik ke penyimpanan cloud. Sistem ini mampu untuk mengesan dan mengenali wajah manusia terhadap satu set wajah yang dikenali di dalam pangkalan data. Ciri pengecaman wajah ini telah digunakan untuk tujuan akses pintu. Penceroboh dikenalpasti, pintu kekal terkunci, dan sistem mengaktifkan penggera dan menghantar e-mel untuk memberitahu pemilik tentang orang asing yang cuba untuk mengakses pintu. Sebagai tambahan, kehadiran pengesan pasif inframerah juga menggunakan penyelesaian kecekapan tenaga pada sistem tersebut kerana ia hanya membolehkan kamera untuk dihidupkan apabila pergerakan dikesan. Sistem pengawasan keselamatan telah berjaya dibangunkan. Ia telah diuji untuk mengesan muka manusia pada waktu siang dan malam. Selain itu, system ini telah diuji dengan 40 imej wajah individu-individu yang dikenali and 5 imej wajah penceroboh. Keputusan menunjukkan bahawa sistem tersebut telah mencapai ketepatan melebihi 90 peratus ke atas. Secara keseluruhan, projek ini adalah satu kejayaan dan boleh dipertingkatkan lagi pada masa hadapan.
_______________________________________________________________________________________________________
Nowadays, surveillance become one of the important security system in home, office, factory and other public places. The demand for video surveillance system rapidly increasing due to the rise of crime issues in our country. However, the current technology of video surveillance systems are mostly very complicated in designing with the ability to alert and record video of intruder. Most of them require many PIR sensors to detect motion of an intruder. In this project, a simple video surveillance system is developed based on a microcontroller represented by Raspberry Pi which is connected to a Pi Camera. The system provides an embedded Ethernet solution based on Internet of Things (IoT) for monitoring the camera at home from anywhere by web application shared on the internet. Thus, authorized user can access to the web server for monitoring purpose via internet by using any personal computer or smartphone. The NoIR Pi Camera used in this project also has night vision capability with the presence of infrared lighting. Besides that, this smart surveillance system consists of face recognition feature. Every face detected by the system will be saved in an image file and upload to cloud storage. The system is able to detect and recognize a human face against a set of known faces in database. This face recognition feature has been implemented for door access purpose. Visitor with known face is able to access the door by pressing an enable switch. An intruder is detected, the door remains locked, and the system triggers an alarm and send an email to notify the owner about a stranger trying to access the door. In addition, the present of passive infrared sensor also deploy energy efficiency solution to the system as it only enables the camera to turn on when motion is detected. The security surveillance system has been successfully developed. It has been test to detect face in day time and night time. Besides that, this system has been tested with 40 face images of known individuals and 5 face images of intruders. The results show that the system has been able to recognize faceswith accuracy more than 90 percent. In conclusion, the project is a success and can further be improved in the future.
IOT-based embedded systemfor surveillance purpose / Lee Yong Kung