Reconhecimento de imagens usando uma câmera acoplada ao Raspberry Pi 3

Resumo

Nos últimos anos, os sistemas de segurança e de monitoramento residencial vêm se aproveitando muito de novas tecnologias, entre elas, Arduino e Raspberry Pi. Hoje, existem vários desses serviços oferecidos no mercado. Alguns deles oferecem circuitos internos de câmeras que podem ser acessados pelo celular, via internet. Há, também, serviços que disponibilizam centrais de monitoramento, de modo que pessoas sejam enviadas ao local que está sendo monitorado, em caso de necessidade. Porém, esses serviços são caros e com isso somente poucas pessoas têm acesso. Desse modo, o objetivo deste projeto é o desenvolvimento de um sistema de monitoramento voltado para residências que seja barato e eficiente ao notificar de forma automática uma invasão. O protótipo foi desenvolvido utilizando a plataforma Raspberry PI e uma câmera USB adaptadas. A tecnologia Raspberry PI foi desenvolvida inicialmente para o ensino de programação, e pode-se afirmar que ela é um computador cujas dimensões são muito semelhantes ao tamanho de um cartão de crédito. Apesar das dimensões reduzidas, essa placa possui um poder de processamento considerável. O sistema desenvolvido é todo controlado por uma placa Raspberry PI, que possui uma webcam antiga, que foi acoplada para viabilizar a gravação  e imagens. Para que fosse possível a filmagem no escuro, a câmera foi adaptada para ter visão noturna. As imagens da câmera foram processadas de modo a detectar movimento. A programação foi feita com a linguagem de programação Python, utilizando-se da biblioteca de tratamento de imagens OpenCV para o processamento das gravações. A Raspberry PI foi escolhida para o projeto para que fosse possível o tratamento das imagens, pois essa tecnologia possui uma potência de processamento maior. Também se planeja a utilização de um módulo GSM, para a conexão do sistema com a rede Wifi/Internet para a realização da notificação ao usuário de possíveis invasões. Nos testes realizados inicialmente, foi  possível observar melhor o funcionamento da biblioteca de tratamento de imagens selecionada. Além da detecção de movimento, também foram testadas as funções de reconhecimento facial da biblioteca. A partir desses testes, foi possível identificar movimento e reconhecer rostos por meio da câmera, mostrando a eficiência do código desenvolvido. Nos testes também foi possível identificar, além de movimento, a ausência de elementos que compunham o ambiente, podendo também detectar furtos. Como próximas etapas pretende-se realizar a implementação da notificação do usuário com o uso do módulo GSM/GPRS, de modo a finalizar o protótipo idealizado. Um vantagem do projeto sobre outros trabalhos é o baixo custo para a aquisição dos componentes. Não foi preciso utilizar recursos na compra de uma nova câmera por conta das adaptações feitas para visão noturna. E a plataforma Raspberry também diminui o valor para se conseguir um bom processamento das imagens.