描述

目錄：

一、簡介

2. 使用的硬件

3. 使用的軟件

4. 編程語言

5. 工作流程

6. 障礙

使用 WizFi360 開發板設置 ARDUCAM

電報 API 連接

設置 YOLOV5

7.輸出

八、結論

9. 參考資料

一、簡介：

Smarter Surveillance System 項目旨在使用 WizFi360 板、Arducam Mini 2MP Plus 和 PIR 傳感器創建智能監控攝像頭。該系統旨在使用 PIR 傳感器檢測運動并使用 Arducam 相機捕捉人的圖像。然后將捕獲的圖像發送到在后臺運行的 Flask 服務器，以使用對象檢測算法 YOLOv5 進行處理。構建更智能的監控系統的第一步是收集必要的硬件組件。對于這個項目，我們將使用 WizFi360 板、Arducam Mini 2MP Plus 和 PIR（被動紅外線）傳感器。這些組件將協同工作以檢測運動、捕獲圖像并將其發送到 Flask 服務器進行處理。WizFi360 開發板是一款功能強大的物聯網模塊，可提供 WiFi 連接并支持各種無線協議，如 TCP/IP、HTTP、FTP 和 SSL/TLS。它有一個板載處理器，可以使用 Arduino IDE 輕松編程，使其成為物聯網應用的理想選擇。

Arducam Mini 2MP Plus 是一款分辨率為 2 兆像素的小型相機模塊。它支持多種接口，包括SPI、I2C和UART，可以輕松連接到WizFi360板。PIR 傳感器是一種運動檢測傳感器，可檢測移動物體發出的紅外輻射的變化。它通常用于安全系統，可以檢測到幾米遠的運動。如果在捕獲的圖像中檢測到人，系統會向 Telegram 頻道發送通知，表明有人在禁區內。通知包括檢測到的圖片，允許快速響應和操作。總體而言，Smarter Surveillance System 是一種創新且高效的方式，可以利用最新的可用技術來監控和保護禁區。

2. 使用的硬件：

WizFi360-EVB-Pico

跳線

ARDUCAM 迷你 2MP 加

紅外傳感器

3. 使用的軟件和服務：

YOLOv5

AURDINO IDE

燒瓶問

4. 編程語言

C++

PYTHON

5. 工作流程：

設置硬件組件

第一步是設置硬件組件。使用 SPI 接口將 Arducam Mini 2MP Plus 相機模塊連接到 WizFi360 板。將 PIR 傳感器連接到 WizFi360 板的數字引腳之一。將電源連接到 WizFi360 板上。

配置 WizFi360 開發板

配置WizFi360開發板連接WiFi網絡。使用 Arduino IDE 對電路板進行編程，以與 Arducam 相機模塊和 PIR 傳感器通信。設置電路板以在 PIR 傳感器檢測到運動時捕獲圖像。

捕捉圖像

當 PIR 傳感器檢測到運動時，WizFi360 板會觸發 Arducam 相機模塊捕捉圖像。捕獲的圖像保存在 WizFi360 板的內存中。

將圖像發送到 Flask 服務器

WizFi360 板被編程為使用 HTTP POST 請求將捕獲的圖像發送到 Flask 服務器。Flask 服務器在后臺運行，等待接收圖像。

使用 YOLOv5 處理圖像

一旦 Flask 服務器收到圖像，它就會使用 YOLOv5 算法處理圖像。YOLOv5 是一種目標檢測算法，可以高精度地實時檢測目標。Flask 服務器被編程為在捕獲的圖像上運行 YOLOv5 算法以檢測圖像中是否有人。

向 Telegram 發送通知

如果在圖像中檢測到人，Flask 服務器會生成通知并將其發送到 Telegram 頻道。該通知包括一條消息，指示有人在受限區域，以及檢測到的圖像。

采取行動

一旦在電報頻道上收到通知，就可以采取適當的行動，例如提醒安全人員或發出警報。

6. 障礙：

1. 使用 WizFi360 開發板設置 ARDUCAM

下面顯示了帶有 Arducam 的 WizFi360 的整體設置。下面還給出了引腳配置：

WizFi360 是一款緊湊而強大的 Wi-Fi 模塊，可提供與物聯網 (IoT) 設備的無縫連接。它具有低功耗 ARM Cortex-M4 微控制器和支持 IEEE 802.11 b/g/n 協議的高性能 Wi-Fi 收發器。憑借其內置的安全功能和易于使用的軟件開發套件，WizFi360 是創建智能互聯物聯網應用程序的理想解決方案。另一方面，PIR（被動紅外線）傳感器是一種運動傳感器通過感應紅外輻射水平的變化來檢測運動。它通常用于安全系統、自動照明和其他需要運動檢測的應用。PIR 傳感器被稱為“無源”，因為它們本身不發射任何能量；相反，它們檢測其他物體發出的能量，

結合使用時，WizFi360 和 PIR 傳感器可以創建功能強大且智能的物聯網應用程序，從而實現對運動檢測系統的遠程監控和控制。例如，PIR 傳感器可以檢測房間內的移動并向 WizFi360 模塊發送信號，然后該模塊可以向智能手機應用程序發送通知或觸發警報。WizFi360 還可用于控制 PIR 傳感器的靈敏度和工作模式，使其成為適用于廣泛物聯網應用的靈活且可定制的解決方案。

ArduCam為 Raspberry Pi Pico 提供文檔和源代碼 SPI Camera ，它也使用 SPI0。為避免沖突，該項目將 SPI1 用于 ArduCam OV2640 模塊。ArduCam OV2640 模塊需要 CS、MOSI、MISO、SCLK 引腳用于 SPI 連接，SDA、SCL 引腳用于 I2C 連接。該項目修改了 ArduCam 的源代碼以使用 SPI1。

ArduCam OV2640 的 Pico 引腳配置

1. CS --> GPIO 13

2. MOSI --> GPIO 11

3. 味噌 --> GPIO 12

4. SCLK --> GPIO 10

5.SDA --> GPIO 8

6. SCL --> GPIO 9

代碼說明

WizFi_Flask 服務器/WizFi_CamPost.ino

setup()：該函數在Arduino板子上電或復位時調用一次。它以 115200 的波特率初始化串行通信，并通過調用 ArduCam_setup() 函數初始化 ArduCAM 模塊。

loop()：這個函數在setup()函數之后被重復調用。它使用 ArduCAM 模塊捕獲圖像，使用 Wi-Fi 模塊將圖像數據發送到服務器，然后等待一段時間再重復該過程。

ArduCam_setup()：此函數通過將 CS 引腳設置為輸出并初始化用于 I2C 通信的 Wire 庫來初始化 ArduCAM 模塊。

ArduCam_sendImg()：此函數使用 ArduCAM 模塊捕獲圖像并將圖像數據存儲在 img_buf 數組中。然后它調用 http_postData() 函數將圖像數據發送到服務器。

http_postData（字節 *buf，uint32_t 長度）：

此函數使用 Wi-Fi 模塊將圖像數據發送到服務器。它首先檢查客戶端是否連接到服務器，如果沒有，它會在放棄之前嘗試重新連接幾次。然后，它將圖像數據作為負載發送到服務器的 HTTP POST 請求。有效負載包括圖像的文件名和內容類型。最后，它在關閉連接之前等待服務器的響應。

buffer_transfer(byte *bptr, size_t len)：此函數以多個大小為 max_transfer（此代碼中為 1024 字節）的塊向服務器發送數據緩沖區，以防止緩沖區溢出。

client：WiFiClient類的這個對象，用于與服務器建立連接，發送/接收數據。

2. 設置電報 API

打開 Telegram 并搜索 BotFather 用戶。

開始與 BotFather 對話并輸入 /newbot。

按照提示為您的機器人命名和用戶名。

創建機器人后，BotFather 將向您發送一條包含機器人令牌的消息。令牌是一長串字符，可唯一標識您的機器人，并且需要對 API 請求進行身份驗證。

將機器人的令牌保存在安全的地方，因為您將需要使用它與 Telegram Bot API 進行交互。

有關更多信息，請單擊鏈接。

3. 設置 YOLO

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是由 Ultralytics 開發的一種最先進的實時對象檢測算法。YOLOv5 通過引入新的模型架構和訓練過程建立在其前輩的成功之上，從而顯著提高了準確性和速度。該架構由骨干網絡（CSPDarknet53）、頸部網絡（SPP）和頭部網絡（YOLOv5）組成。CSPDarknet53 網絡使用一種新穎的跨階段局部網絡來增強層之間的信息流，從而改進特征表示。SPP 網絡結合了空間金字塔池化，這使得網絡能夠更好地捕獲不同尺度的對象。YOLOv5 頭部網絡使用錨框和分類和回歸層來檢測和定位圖像中的對象。

腳步：

安裝Git：如果您的系統上沒有安裝Git，請從官方網站下載并安裝它： https: //git-scm.com/downloads。

克隆 YOLOv5 存儲庫：打開終端窗口并導航到要存儲 YOLOv5 代碼的目錄。然后運行以下命令：

git 克隆https://github.com/ultralytics/yolov5.git

安裝依賴項：導航到“yolov5”目錄并運行以下命令來安裝 YOLOv5 所需的依賴項：

pip install -r requirements.txt

下載預訓練的權重：YOLOv5 需要預訓練的權重來執行對象檢測。您可以通過運行以下命令從官方 YOLOv5 網站下載權重：

wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt

測試 YOLOv5：您可以通過運行以下命令來測試 YOLOv5：

python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.4 --source 0

運行上述步驟后，下載此 github 存儲庫中給出的 main.py 程序。它包含用于從 Arducam 捕獲圖像的程序，將它們發送到 Yolo 模型進行檢測，最后如果在圖像中檢測到一個人，則將檢測到的圖片的通知發送到電報 API。

代碼說明

主程序

此代碼是一個 Flask 服務器應用程序，它以 JPEG 格式的圖像作為輸入并使用 YOLOv5 模型執行對象檢測。然后對檢測到的對象進行分類，如果在圖像中檢測到人，則會將一條消息與圖像一起發送到 Telegram 聊天組。

該代碼首先導入必要的庫并初始化 Flask 應用程序。然后，它會為圖像文件設置上傳目標并使用令牌初始化 Telegram 機器人。調用 YOLOv5 模型的 detect 模塊中的 run 函數來執行目標檢測。如果檢測到有人，則會將一條消息連同圖像一起發送到 Telegram 聊天組。

在上傳功能中，服務器檢查傳入的請求是否為 POST 請求，內容類型是否為 JPEG 格式的圖像。如果是，它將圖像保存到一個文件并設置一個標志，指示應該執行對象檢測。然后創建一個單獨的線程來運行 detect_person 函數，該函數調用 run 函數來執行對象檢測。如果檢測到有人，則調用send_telegram_message函數向Telegram聊天群發送消息。

7.輸出

整個項目的輸出如下圖所示：

八、結論：

總之，使用 Arducam、WizFi360、YOLOv5 和 Telegram Bot 開發的智能監控系統在安全和監控領域顯示出巨大的潛力。通過集成這些技術，系統可以實時有效地檢測并提醒用戶任何人的存在，從而降低犯罪活動的可能性。

Arducam 和 WizFi360 的組合提供了可靠穩定的圖像捕獲和傳輸，而 YOLOv5 被證明是一種準確高效的物體檢測模型。此外，Telegram Bot 的集成允許快速輕松地通知檢測到的人的存在，使系統能夠對任何潛在的安全威脅做出快速響應。總體而言，智能監控系統的成功開發強調了利用先進技術增強公共安全和安全的重要性。安全。

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