Como construir um monitor inteligente de entrada com detecção de veículos alimentada por IA

Crie um monitor inteligente de entrada de vanguarda que usa inteligência artificial para detectar e identificar veículos. Este projeto combina sensores de hardware com um aplicativo móvel intuitivo, oferecendo aos proprietários de casas notificações em tempo real, registro de veículos e recursos avançados de segurança para sua propriedade.

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Riassunto Semplice

Um monitor inteligente de entrada que usa detecção avançada de veículos para melhorar a segurança e a conveniência doméstica, fornecendo alertas e análises em tempo real para os proprietários de casas.

Documento dei Requisiti del Prodotto (PRD)

Metas:

Desenvolver um sistema confiável de detecção de veículos para entradas residenciais
Criar um aplicativo móvel intuitivo para monitoramento e notificações
Implementar reconhecimento de veículos baseado em IA para maior segurança

Público-alvo:

Proprietários de casas preocupados com a segurança da propriedade
Indivíduos tech-savvy interessados em soluções residenciais inteligentes

Características principais:

Detecção de veículos em tempo real usando sensores de movimento e câmeras
Reconhecimento e classificação de veículos alimentado por IA
Aplicativo móvel para monitoramento remoto e alertas
Registro histórico da atividade dos veículos
Integração com ecossistemas residenciais inteligentes (ex.: Google Home, Amazon Alexa)
Configurações de alerta e zonas customizáveis
Recursos de visão noturna para monitoramento 24 horas por dia

Requisitos do usuário:

Processo de instalação e configuração fácil
Interface de aplicativo móvel intuitiva
Notificações confiáveis e mínimo de falsos positivos
Capacidade de compartilhar acesso com membros da família ou vizinhos de confiança
Controles de privacidade e medidas de segurança de dados

Flussi Utente

Configuração de novo usuário:
- Instalar componentes de hardware
- Baixar aplicativo móvel e criar conta
- Conectar hardware à rede Wi-Fi
- Configurar zonas de detecção e preferências de alerta
Recebimento e resposta a alertas:
- Usuário recebe notificação push de veículo detectado
- Abrir o aplicativo para visualizar transmissão ao vivo ou instantâneo
- Opcionalmente, acionar alarme ou entrar em contato com as autoridades
Revisão de dados históricos:
- Abrir o aplicativo móvel e navegar no log de atividades
- Filtrar por intervalo de datas ou tipo de veículo
- Visualizar informações detalhadas sobre detecções anteriores

Specifiche Tecniche

Hardware:

Raspberry Pi 4 (unidade de controle principal)
Módulo de câmera de alta resolução com visão noturna
Sensores de movimento
Gabinete resistente às intempéries

Software:

Python para backend e processamento de IA
TensorFlow para detecção e classificação de veículos
Flask para desenvolvimento de API
React Native para aplicativo móvel multiplataforma
Firebase para banco de dados em tempo real e notificações push
AWS S3 para armazenamento de imagens/vídeos

Modelo de IA:

Modelo de detecção de objetos pré-treinado (ex.: YOLO ou SSD)
Refinado para classificação de veículos

Endpoint API

/api/auth: Autenticação e gerenciamento de usuários
/api/devices: Gerenciar dispositivos conectados
/api/alerts: Recuperar e gerenciar configurações de alerta
/api/detections: Registrar e recuperar eventos de detecção de veículos
/api/live: Transmitir feed de câmera ao vivo
/api/analytics: Recuperar estatísticas de uso e insights

Schema del Database

Usuários:

id (chave primária)
email
password_hash
name
preferences

Dispositivos:

id (chave primária)
user_id (chave estrangeira)
name
status
last_online

Detecções:

id (chave primária)
device_id (chave estrangeira)
timestamp
vehicle_type
confidence_score
image_url

Alertas:

id (chave primária)
user_id (chave estrangeira)
type
settings

Struttura dei File

/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

Piano di Implementazione

Configurar o ambiente de desenvolvimento e o controle de versão
Desenvolver e testar os componentes de hardware (2 semanas)
Implementar a API de backend e o banco de dados (3 semanas)
Treinar e integrar o modelo de IA para detecção de veículos (2 semanas)
Desenvolver a interface do aplicativo móvel e a funcionalidade principal (3 semanas)
Integrar o backend com o aplicativo móvel (1 semana)
Implementar notificações push e atualizações em tempo real (1 semana)
Realizar testes completos e corrigir bugs (2 semanas)
Testes beta com um pequeno grupo de usuários (2 semanas)
Refinar com base no feedback e preparar para o lançamento (1 semana)

Strategia di Distribuzione

Configurar infraestrutura em nuvem (AWS EC2 para backend, S3 para armazenamento)
Configurar pipeline de CI/CD usando GitHub Actions
Implantar API de backend no ambiente de produção
Enviar aplicativo móvel para App Store e Google Play
Fornecer documentação detalhada para configuração de hardware
Implementar monitoramento e registro (ex.: Sentry, ELK stack)
Estabelecer canais de suporte ao cliente e base de conhecimento
Planejar atualizações e melhorias de recursos regulares

Motivazione del Design

A combinação de Raspberry Pi e sensores personalizados fornece uma solução de hardware econômica e flexível. O Python foi escolhido por suas fortes capacidades de IA e IoT, enquanto o React Native permite um desenvolvimento eficiente de aplicativos móveis multiplataforma. A detecção de veículos alimentada por IA oferece recursos avançados além da simples detecção de movimento, justificando o uso de recursos em nuvem para processamento e armazenamento. A arquitetura modular permite uma escalabilidade e adição de recursos fáceis no futuro.