Comment construire un moniteur intelligent de l'allée avec une détection des véhicules alimentée par l'IA

Créez un moniteur d'allée intelligent de pointe qui utilise l'intelligence artificielle pour détecter et identifier les véhicules. Ce projet combine des capteurs matériels avec une application mobile conviviale, offrant aux propriétaires des notifications en temps réel, une journalisation des véhicules et des fonctionnalités de sécurité avancées pour leur propriété.

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Résumé Simple

Un moniteur d'allée intelligent qui utilise une détection avancée des véhicules pour améliorer la sécurité et le confort des propriétaires, en fournissant des alertes et des analyses en temps réel.

Document d'Exigences Produit (PRD)

Objectifs :

Développer un système de détection fiable des véhicules pour les allées résidentielles
Créer une application mobile conviviale pour la surveillance et les notifications
Mettre en œuvre une reconnaissance des véhicules basée sur l'IA pour une sécurité renforcée

Public cible :

Propriétaires préoccupés par la sécurité de leur propriété
Personnes technophiles intéressées par les solutions domotiques intelligentes

Principales fonctionnalités :

Détection des véhicules en temps réel à l'aide de capteurs de mouvement et de caméras
Reconnaissance et classification des véhicules alimentées par l'IA
Application mobile pour la surveillance à distance et les alertes
Journalisation historique de l'activité des véhicules
Intégration aux écosystèmes domotiques intelligents (par exemple, Google Home, Amazon Alexa)
Paramètres d'alerte et de zones personnalisables
Capacités de vision nocturne pour une surveillance 24h/24 et 7j/7

Exigences utilisateur :

Processus d'installation et de configuration facile
Interface d'application mobile intuitive
Notifications fiables et faux positifs minimaux
Possibilité de partager l'accès avec les membres de la famille ou les voisins de confiance
Contrôles de confidentialité et mesures de sécurité des données

Flux Utilisateur

Configuration d'un nouvel utilisateur :
- Installer les composants matériels
- Télécharger l'application mobile et créer un compte
- Connecter le matériel au réseau Wi-Fi
- Configurer les zones de détection et les préférences d'alerte
Recevoir et répondre aux alertes :
- L'utilisateur reçoit une notification push d'un véhicule détecté
- Ouvrir l'application pour afficher le flux en direct ou un instantané
- Déclencher éventuellement une alarme ou contacter les autorités
Consulter les données historiques :
- Ouvrir l'application mobile et naviguer dans le journal d'activité
- Filtrer par plage de dates ou par type de véhicule
- Afficher des informations détaillées sur les détections passées

Spécifications Techniques

Matériel :

Raspberry Pi 4 (unité de contrôle principale)
Module de caméra haute résolution avec vision nocturne
Capteurs de mouvement
Boîtier résistant aux intempéries

Logiciel :

Python pour le backend et le traitement de l'IA
TensorFlow pour la détection et la classification des véhicules
Flask pour le développement d'API
React Native pour l'application mobile cross-platform
Firebase pour la base de données en temps réel et les notifications push
AWS S3 pour le stockage d'images/vidéos

Modèle d'IA :

Modèle de détection d'objets pré-entraîné (par exemple, YOLO ou SSD)
Affiné pour la classification des véhicules

Points de Terminaison API

/api/auth : Authentification et gestion des utilisateurs
/api/devices : Gérer les appareils connectés
/api/alerts : Récupérer et gérer les paramètres d'alerte
/api/detections : Journaliser et récupérer les événements de détection de véhicules
/api/live : Diffuser le flux vidéo en direct
/api/analytics : Récupérer les statistiques d'utilisation et les informations

Schéma de Base de Données

Utilisateurs :

id (clé primaire)
email
password_hash
name
préférences

Appareils :

id (clé primaire)
user_id (clé étrangère)
name
status
last_online

Détections :

id (clé primaire)
device_id (clé étrangère)
timestamp
vehicle_type
confidence_score
image_url

Alertes :

id (clé primaire)
user_id (clé étrangère)
type
paramètres

Structure de Fichiers

/smart-driveway-monitor
  /hardware
    - main.py
    - camera.py
    - motion_sensor.py
    - ai_processor.py
  /backend
    /api
      - auth.py
      - devices.py
      - alerts.py
      - detections.py
      - live.py
      - analytics.py
    - app.py
    - config.py
    - models.py
  /mobile-app
    /src
      /components
      /screens
      /utils
    - App.js
  /ai-model
    - train.py
    - model.h5
  - README.md
  - requirements.txt

Plan de Mise en Œuvre

Configurer l'environnement de développement et le contrôle de version
Développer et tester les composants matériels (2 semaines)
Mettre en œuvre l'API backend et la base de données (3 semaines)
Entraîner et intégrer le modèle d'IA pour la détection des véhicules (2 semaines)
Développer l'interface utilisateur de l'application mobile et les fonctionnalités de base (3 semaines)
Intégrer le backend avec l'application mobile (1 semaine)
Mettre en œuvre les notifications push et les mises à jour en temps réel (1 semaine)
Effectuer des tests approfondis et corriger les bugs (2 semaines)
Test bêta avec un petit groupe d'utilisateurs (2 semaines)
Affiner en fonction des commentaires et se préparer au lancement (1 semaine)

Stratégie de Déploiement

Configurer l'infrastructure cloud (AWS EC2 pour le backend, S3 pour le stockage)
Configurer le pipeline CI/CD à l'aide d'Actions GitHub
Déployer l'API backend dans l'environnement de production
Soumettre l'application mobile à l'App Store et Google Play
Fournir une documentation détaillée pour la configuration du matériel
Mettre en place la surveillance et la journalisation (par exemple, Sentry, ELK stack)
Mettre en place des canaux d'assistance client et une base de connaissances
Planifier des mises à jour régulières et des améliorations de fonctionnalités

Justification de la Conception

La combinaison de Raspberry Pi et de capteurs personnalisés offre une solution matérielle rentable et flexible. Python est choisi pour ses fortes capacités en IA et en IoT, tandis que React Native permet un développement mobile cross-platform efficace. La détection des véhicules alimentée par l'IA offre des fonctionnalités avancées au-delà de la simple détection de mouvement, justifiant l'utilisation de ressources cloud pour le traitement et le stockage. L'architecture modulaire permet une mise à l'échelle et un ajout de fonctionnalités faciles à l'avenir.