Como Construir um Monitor Inteligente de Entrada de Veículos com Detecção de Veículos Alimentada por IA

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

Create your own plan

Learn2Vibe AI

Online

What do you want to build?

Resumo Simples

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

Documento de Requisitos do Produto (PRD)

Objetivos:

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

Publico-alvo:

Proprietários de casas preocupados com a segurança da propriedade
Indivíduos tecnológicos interessados em soluções de casa inteligente

Características-chave:

Detecção de veículos em tempo real usando sensores de movimento e câmeras
Reconhecimento e classificação de veículos alimentados por IA
Aplicativo móvel para monitoramento remoto e alertas
Registro histórico da atividade dos veículos
Integração com ecossistemas de casa inteligente (por exemplo, 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 falsos positivos mínimos
Capacidade de compartilhar acesso com familiares ou vizinhos de confiança
Controles de privacidade e medidas de segurança de dados

Fluxos de Usuário

Configuração do novo usuário:
- Instalar componentes de hardware
- Baixar o aplicativo móvel e criar uma conta
- Conectar o hardware à rede Wi-Fi
- Configurar zonas de detecção e preferências de alerta
Recebendo e respondendo a alertas:
- O usuário recebe uma notificação push de um veículo detectado
- Abrir o aplicativo para visualizar o feed ao vivo ou um instantâneo
- Opcionalmente, acionar o alarme ou entrar em contato com as autoridades
Revisando dados históricos:
- Abrir o aplicativo móvel e navegar até o log de atividades
- Filtrar por intervalo de datas ou tipo de veículo
- Ver informações detalhadas sobre as detecções anteriores

Especificações Técnicas

Hardware:

Raspberry Pi 4 (unidade de controle principal)
Módulo de câmera de alta resolução com visão noturna
Sensores de movimento
Carcaça 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 (por exemplo, YOLO ou SSD)
Ajustado finamente para classificação de veículos

Endpoints da 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

Esquema do Banco de Dados

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

Estrutura de Arquivos

/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

Plano de Implementação

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 abrangentes e correções de bugs (2 semanas)
Teste beta com um pequeno grupo de usuários (2 semanas)
Refinar com base no feedback e preparar para o lançamento (1 semana)

Estratégia de Implantação

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

Justificativa do Design

A combinação de Raspberry Pi e sensores personalizados fornece uma solução de hardware econômica e flexível. O Python é 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 fácil escalabilidade e adição de novos recursos no futuro.