Кибер-физическая безопасность интеллектуальной парковки и контроля дорожного движения: 6 шагов

2024 Автор: John Day | [email protected]. Последнее изменение: 2024-01-30 11:49

Интернет растет с беспрецедентными темпами благодаря появлению миллиардов устройств, включая автомобили, датчики, компьютеры, серверы, холодильники, мобильные устройства и многое другое. Это создает множество рисков и уязвимостей в инфраструктуре, работе и управлении умных городов по всему миру. В этом проекте будет представлен обзор того, как интеллектуальные системы видеонаблюдения можно использовать для оптимизации, мониторинга и улучшения общего поведения движения и парковок вокруг умного города.

Шаг 1. Необходимые компоненты и материалы

Проект требует следующего списка компонентов и материалов для построения полной интеллектуальной системы управления дорожным движением и парковкой:

Существенный

1. Raspberry Pi 3B + (1)

2. Raspberry Pi Zero W (1)

3. Модуль камеры RasPi (2)

4. Коррогированный картон

5. Ножи Xacto

6. Картонный клей

7. Маркеры.

8. Цветная лента.

Дополнительный

1. Монитор

2. Клавиатура

3. Мышь

4. Адаптеры питания (5 В, 2 А)

Шаг 2: проектирование физической инфраструктуры

Умный город требует инфраструктуры, спроектированной и построенной с учетом масштабов и соответствующих размеров. Следующие разделы можно обозначить как основные части инфраструктуры.

1. Основная аппаратная часть

Цель: удерживает и скрывает оборудование питания и обработки, такое как кабели, разветвители питания и адаптеры, ниже уровня земли в городе.

Размеры: 48 дюймов x 36 дюймов

Дополнительно: требуется прямоугольное отверстие в одном из углов для доступа к кабелям под уровнем земли.

2. Высотное здание

Задача: служит основной платформой для размещения камеры на 3/4 высоты, обеспечивая хороший обзор над парковкой и дорогами, окружающими здание.

Размеры: 24 "x 16" x 16"

Дополнительно: требуются три отверстия размером 2 x 4 дюйма на всех стенах здания для размещения Raspberry Pi 3B + внутри здания на высоте примерно 3/4 над уровнем земли.

3. Здание банка

Цель: Функционирует как укрытие для Raspberry Pi Zero W и RasPi Cam, которое просматривает банковскую фирму и входы в здание.

Размеры: 16 дюймов x 20 дюймов x 16 дюймов

Дополнительно: создайте перегородку внутри здания, чтобы отделить серверную комнату от самой комнаты банковских операций, как показано на изображениях.

Шаг 3: создание умного города

После того, как на картонных листах обозначены размеры наземной аппаратной платформы, высотного здания и здания банка, мы готовы строить сам город.

1. Поместите полный лист картона на нижнюю часть размером 48 x 36 дюймов, чтобы создать платформу для всего города, на котором будет построен.

2. Создайте стены для наземной палубы оборудования, чтобы создать замкнутое пространство высотой 5 дюймов, используя второй кусок картона.

3. Используйте второй лист картона размером 48 дюймов x 36 дюймов, чтобы создать крышу наземной палубы оборудования и проделайте на ней отверстие размером 16 дюймов x 16 дюймов для высотного здания.

4. Вырежьте стены и крышу высотного и банковского зданий из третьего картонного листа с размерами, указанными в разделе «Проектирование физической инфраструктуры» и как показано на изображениях.

5. Вырежьте необходимые отверстия в стенах и крышах здания, как указано ранее и которые также видны на изображениях.

Шаг 4: Интеграция оборудования и программного обеспечения

Пришло время настроить Raspberry Pis, камеры и программное обеспечение, необходимое для запуска умного города в действие.

1. Подключите мышь, клавиатуру и монитор к Raspberry Pi 3B + с помощью кабелей и портов USB и HDMI.

2. Включите Raspberry Pi 3B + с помощью сетевого адаптера (5 В, 2 А).

3. Вставьте карту MicroSD в Raspberry Pi, загрузите систему и дождитесь появления экрана Ubuntu Mate на мониторе.

4. Теперь откройте терминал в Ubuntu Mate, перейдите в каталог FeatureCV и запустите «python locate.py».

5. Появится несколько экранов с работающим алгоритмом обнаружения автомобилей. Это означает, что вы успешно завершили этап интеграции оборудования и программного обеспечения. Поздравляю!

Шаг 5: Изучите кибер-физическую безопасность и поиграйте

Полный исходный код системы интеллектуальной парковки можно найти по ссылке на Github ниже: github.com/BhavyanshM/FeatureCV

Камеры видеонаблюдения - один из наиболее часто используемых датчиков для выявления преступлений во всем мире. На этом шаге вы узнаете, как построить, протестировать и уничтожить систему видеонаблюдения.

1. Запустите сценарий Python "locate.py" с помощью команды "python locate.py" в окне терминала.

2. Используйте полосы прокрутки в окне «Trackbars», чтобы получить правильные значения HSV, чтобы изолировать только автомобиль, припаркованный на стоянке.

3. Сохраните эти значения HSV где-нибудь в файле.

4. Теперь используйте SSH-клиент на внешнем ноутбуке, чтобы войти в Raspberry Pi 3B + по сети WiFi и удаленно изменить некоторые значения, чтобы увидеть сбой системы безопасности и не обнаруживать автомобили!

5. Не стесняйтесь поэкспериментировать со сценариями Python и значениями трекбара HSV для обнаружения автомобилей с разными цветами и функциями.

Шаг 6: Заключение и видео

Интеллектуальная система парковки и управления дорожным движением может революционизировать способность любой организации контролировать, обеспечивать безопасность, оптимизировать и улучшать общую работу умного города.

Посмотрите видео выше, чтобы убедиться, что системы работают должным образом и как показано на видео.