Cyberfysisk sikkerhed ved smart parkering og trafikkontrol: 6 trin

2024 Forfatter: John Day | [email protected]. Sidst ændret: 2024-01-30 08:26

Internettet vokser med milliarder af enheder, herunder biler, sensorer, computere, servere, køleskabe, mobile enheder og meget mere i et hidtil uset tempo. Dette introducerer flere risici og sårbarheder i infrastrukturen, driften og styringen af smarte byer over hele verden. Dette projekt vil give et overblik over, hvordan smarte sikkerhedskamera -systemer kan bruges til at optimere, overvåge og forbedre den generelle adfærd for trafik og parkeringspladser omkring en smart by.

Trin 1: Komponenter og materialer påkrævet

Projektet kræver følgende liste over komponenter og materialer til opbygning af det komplette intelligente trafik- og parkeringskontrolsystem:

Vigtig

1. Raspberry Pi 3B+ (1)

2. Raspberry Pi Zero W (1)

3. RasPi -kameramodul (2)

4. Bølgepap

5. Xacto -knive

6. Paplim

7. Markørpenne

8. Farvet tape

Ekstra

1. Overvåg

2. Tastatur

3. Mus

4. Strømadaptere (5V, 2A)

Trin 2: Design af den fysiske infrastruktur

Den smarte by kræver en infrastruktur designet og bygget i målestok og passende dimensioner. De følgende afsnit kan identificeres som de vigtigste dele af infrastrukturen

1. Hovedhardwaredæk

Mål: Holder og skjuler strøm- og behandlingshardware, såsom kabler, strømfordelingsstrimler og adaptere under byens jordoverflade.

Dimensioner: 48 "x 36"

Yderligere: Kræver en rektangulær huludskæring på et af hjørnerne for at få adgang til kablerne under jordoverfladen.

2. Højhusbygning

Mål: Fungerer som den primære platform for kameraet, der skal placeres i 3/4 højde for et godt udsigtspunkt over parkeringspladsen og vejene omkring bygningen.

Dimensioner: 24 "x 16" x 16"

Yderligere: Kræver tre huller på 2 "x4" dimensioner på alle bygningens vægge for at holde Raspberry Pi 3B+ placeret inde i bygningen i omkring 3/4 højde over byens jordoverflade.

3. Bankbygning

Mål: Fungerer som skjul for Raspberry Pi Zero W og RasPi Cam, der ser ud over et bankfirma og indgangene til bygningen

Dimensioner: 16 "x20" x16"

Yderligere: Opret en skillevæg inde i bygningen for at adskille serverrummet med det faktiske bankoperationsrum som vist på billederne.

Trin 3: Byg den smarte by

Når dimensionerne til grundharddækket, højhuset og bankbygningen er markeret på paparkene, er vi klar til at bygge selve byen.

1. Læg et helt ark karton i bunden af dimensioner 48 "x36" for at skabe platformen for hele byen, der skal bygges på

2. Opret væggene til jorden hardware dæk for at skabe et lukket område i højden 5 ved hjælp af det andet stykke karton.

3. Brug et andet kartonark af dimensioner 48 "x36" til at oprette taget på det nedjordede hardwaredæk og oprette et hul på 16 "x16" til højhuset på det.

4. Skær vægge og tag ud for både højhuse og bankbygninger fra det tredje papark for de dimensioner, der er angivet i "Design den fysiske infrastruktur" og som vist på billederne.

5. Skær de nødvendige huller ud på bygningens vægge og tage som angivet tidligere og som også synlige på billederne.

Trin 4: Hardware- og softwareintegration

Nu er det tid til at konfigurere Raspberry Pis, kameraer og softwaren, der er nødvendig for at starte den smarte by i aktion.

1. Tilslut musen, tastaturet og skærmen til Raspberry Pi 3B+ ved hjælp af USB- og HDMI -kabler og -porte.

2. Tænd Raspberry Pi 3B+ ved hjælp af vægadapteren (5V, 2A)

3. Sæt MicroSD -kortet i Raspberry Pi, og start systemet op, og vent på, at Ubuntu Mate -skærmen vises på skærmen.

4. Åbn nu en terminal inde i Ubuntu Mate, naviger til FeatureCV -biblioteket og kør "python locate.py"

5. Flere skærmbilleder med bildetekteringsalgoritmen fungerer vil dukke op. Det betyder, at du har gennemført trinet Hardware og software integration. Tillykke!

Trin 5: Lær cyberfysisk sikkerhed og leg rundt

Hele kildekoden til det smarte parkeringssystem findes på Github -linket herunder: github.com/BhavyanshM/FeatureCV

Overvågningskameraer er en af de mest anvendte sensorer til at opdage forbrydelser over hele verden. Dette trin vil guide dig gennem, hvordan du konstruerer, tester og ødelægger et visionbaseret sikkerhedskamera-system.

1. Start Python -scriptet "locate.py" ved hjælp af kommandoen "python locate.py" i et terminalvindue.

2. Brug rullebjælkerne i vinduet "Trackbars" for at få de korrekte HSV -værdier til kun at isolere bilen, der er parkeret på parkeringspladsen.

3. Gem disse HSV -værdier et sted i en fil.

4. Brug nu en SSH -klient på en ekstern bærbar computer til at logge ind på denne Raspberry Pi 3B+ via WiFi -netværket og ændre nogle af værdierne eksternt for at se sikkerhedssystemet gå ned og ikke opdage nogen biler!

5. Spil gerne med Python -scripts og HSV Trackbar -værdier for at registrere biler med forskellige farver og funktioner.

Trin 6: Konklusion og video

Smart parkering og trafikkontrolsystem kan revolutionere enhver organisations evne til at overvåge, sikre, optimere og forbedre den overordnede drift af en smart by.

Se på videoen ovenfor for at sikre, at systemerne fungerer som forventet og som vist i videoen.