Cyber-Physische Sicherheit von Smart Parking und Verkehrskontrolle - Gunook

2024 Autor: John Day | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2024-01-30 07:16

Das Internet wächst mit Milliarden von Geräten wie Autos, Sensoren, Computern, Servern, Kühlschränken, Mobilgeräten und vielem mehr in einem beispiellosen Tempo. Dies führt zu zahlreichen Risiken und Schwachstellen in der Infrastruktur, dem Betrieb und der Governance von Smart Cities auf der ganzen Welt. Dieses Projekt wird einen Überblick darüber geben, wie intelligente Sicherheitskamerasysteme verwendet werden können, um das Gesamtverhalten von Verkehr und Parkplätzen in einer Smart City zu optimieren, zu überwachen und zu verbessern.

Schritt 1: Erforderliche Komponenten und Materialien

Das Projekt erfordert die folgende Liste von Komponenten und Materialien zum Bau des kompletten intelligenten Verkehrs- und Parkleitsystems:

Notwendig

1. Raspberry Pi 3B+ (1)

2. Raspberry Pi Zero W (1)

3. RasPi-Kameramodul (2)

4. Wellpappe

5. Xacto-Messer

6. Kartonkleber

7. Markierungsstifte

8. Farbband

Zusätzlich

1. Überwachen

2. Tastatur

3. Maus

4. Netzteile (5V, 2A)

Schritt 2: Entwerfen der physischen Infrastruktur

Die Smart City erfordert eine maßstabsgetreu konzipierte und gebaute Infrastruktur und entsprechende Dimensionen. Die folgenden Abschnitte können als die wichtigsten Teile der Infrastruktur identifiziert werden

1. Haupt-Hardware-Deck

Ziel: Hält und versteckt die Strom- und Verarbeitungshardware wie Kabel, Stromverteilerleisten und Adapter unter dem Boden der Stadt.

Abmessungen: 48" x 36"

Zusätzlich: Erfordert einen rechteckigen Lochausschnitt an einer der Ecken für den Zugang zu den Kabeln unter dem Boden.

2. Hochhaus

Ziel: Dient als primäre Plattform für die Kamera auf 3/4 Höhe für einen guten Blickwinkel über den Parkplatz und die Straßen rund um das Gebäude.

Abmessungen: 24" x 16" x 16"

Zusätzlich: Erfordert drei Löcher mit den Maßen 2 "x 4" an allen Wänden des Gebäudes, um den Raspberry Pi 3B + im Inneren des Gebäudes in etwa 3/4 Höhe über dem Erdgeschoss der Stadt zu halten.

3. Bankgebäude

Ziel: Funktioniert als Versteck für den Raspberry Pi Zero W und die RasPi Cam, die über eine Bankfirma und die Eingänge zum Gebäude schaut

Abmessungen: 16"x20"x16"

Zusätzlich: Erstellen Sie eine Trennwand innerhalb des Gebäudes, um den Serverraum vom eigentlichen Bankbetriebsraum zu trennen, wie in den Bildern gezeigt.

Schritt 3: Aufbau der Smart City

Nachdem die Maße für Bodenbeschlagdeck, Hochhaus und Bankgebäude auf den Pappbögen markiert sind, können wir die Stadt selbst bauen.

1. Legen Sie einen vollen Karton mit den Maßen 48 "x 36" auf den Boden, um die Plattform für die gesamte Stadt zu schaffen, auf der gebaut werden kann

2. Erstellen Sie die Wände für das Boden-Hardware-Deck, um mit dem zweiten Stück Pappe einen geschlossenen Bereich von 5 Höhe zu schaffen.

3. Verwenden Sie ein zweites Blatt Karton mit den Abmessungen 48 "x 36" um das Dach des Boden-Hardware-Decks zu erstellen und ein 16 "x 16" Loch für das Hochhaus darauf zu schaffen.

4. Schneiden Sie die Wände und das Dach sowohl für das Hochhaus als auch für das Bankgebäude aus dem dritten Pappbogen für die in "Gestaltung der physischen Infrastruktur" angegebenen Abmessungen und wie in den Bildern gezeigt aus.

5. Schneiden Sie die erforderlichen Löcher an den Gebäudewänden und -dächern wie zuvor angegeben und auch auf den Bildern sichtbar aus.

Schritt 4: Hardware- und Softwareintegration

Jetzt ist es an der Zeit, den Raspberry Pis, die Kameras und die Software einzurichten, die erforderlich sind, um die Smart City in Aktion zu bringen.

1. Verbinden Sie Maus, Tastatur und Monitor über USB- und HDMI-Kabel und -Anschlüsse mit dem Raspberry Pi 3B+.

2. Schalten Sie den Raspberry Pi 3B+ mit dem Wandadapter (5V, 2A) ein.

3. Stecken Sie die MicroSD-Karte in den Raspberry Pi und booten Sie das System und warten Sie, bis der Ubuntu Mate-Bildschirm auf dem Monitor angezeigt wird.

4. Öffnen Sie nun ein Terminal in Ubuntu Mate und navigieren Sie zum FeatureCV-Verzeichnis und führen Sie "python locate.py" aus.

5. Mehrere Bildschirme mit funktionierendem Autoerkennungsalgorithmus werden angezeigt. Dies bedeutet, dass Sie den Schritt Hardware- und Softwareintegration erfolgreich abgeschlossen haben. Herzliche Glückwünsche!

Schritt 5: Lernen Sie Cyber-Physical Security und spielen Sie herum

Den gesamten Quellcode für das intelligente Parksystem finden Sie unter dem folgenden Github-Link: github.com/BhavyanshM/FeatureCV

Sicherheitskameras sind einer der am häufigsten verwendeten Sensoren zur Erkennung von Verbrechen auf der ganzen Welt. Dieser Schritt führt Sie durch die Konstruktion, Prüfung und Zerstörung eines visionsbasierten Sicherheitskamerasystems.

1. Starten Sie das Python-Skript „locate.py“mit dem Befehl „python locate.py“in einem Terminalfenster.

2. Verwenden Sie die Bildlaufleisten im Fenster "Trackbars", um die richtigen HSV-Werte zu erhalten, um nur das auf dem Parkplatz geparkte Auto zu isolieren.

3. Speichern Sie diese HSV-Werte irgendwo in einer Datei.

4. Verwenden Sie nun einen SSH-Client auf einem externen Laptop, um sich über das WiFi-Netzwerk bei diesem Raspberry Pi 3B+ anzumelden und einige der Werte aus der Ferne zu ändern, um den Absturz des Sicherheitssystems zu sehen und keine Autos zu erkennen!

5. Fühlen Sie sich frei, mit den Python-Skripten und den HSV-Trackbar-Werten herumzuspielen, um Autos mit unterschiedlichen Farben und Funktionen zu erkennen.

Schritt 6: Fazit und Video

Intelligente Park- und Verkehrsleitsysteme können die Fähigkeit für jede Organisation revolutionieren, den Gesamtbetrieb einer intelligenten Stadt zu überwachen, zu sichern, zu optimieren und zu verbessern.

Sehen Sie sich das obige Video an, um sicherzustellen, dass die Systeme wie erwartet und wie im Video gezeigt funktionieren.