Studiul și realizarea unui dispozitiv de [631225]

1

Studiul și realizarea unui dispozitiv de
control și monitorizare a unei camere video
cu ajutorul unui navigator internet

Abso lvent: Constantinescu Vlăduț
Coordonator : S. L. Ing. Ștefan Radu Bala

2
Cuprins
Capitolul 1 – Sisteme de supraveghere ………………………….. ………………………….. …………………….. 5
Introducere ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. 5
Definiție ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …. 6
Camere video ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………. 7
Aparate de înreg istrare ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………….. 8
Funționarea sistemelor CCTV ………………………….. ………………………….. ………………………….. … 9
Obținerea imaginilor ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………….. 9
Transmit erea imaginilor ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………. 10
Gestionarea imaginilor ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………… 11
Capitolul 2 – Sisteme de supraveghere moderne ………………………….. ………………………….. ……… 12
Praetorian ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. 12
Mate ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …….. 14
Westec ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ….. 14
Technest ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. .. 16
NUUO ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ….. 16
Algoritmi de detecție ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………… 17
Detect area obiectelor ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………… 18
Modelul de subtragere a fundalului – metoda mixturii gaussiene ………………………….. ……. 20
Urmărirea obiectelor ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………… 21
Urmărire a obiectelor cu ajutorul filtrului Kalman ………………………….. ………………………….. .. 22
Clasificarea obiectelor ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………. 24
Clasificarea obiectelor bazată pe dimensiunile acestora ………………………….. ………………… 25
Clasificarea bazată pe forma obiectelor ………………………….. ………………………….. ………….. 27
Capitolul 3 – Raspberry Pi ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……….. 29
Prezentare generală ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………….. 29
Părți co mponente ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………… 30
Comparație a modelelor Raspberry Pi ………………………….. ………………………….. ……………….. 31
Sisteme de operare ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………… 33
Sistemul d e operare Raspbian ………………………….. ………………………….. ……………………….. 33
Sistemul de operare RISC OS ………………………….. ………………………….. ……………………….. 34
Sistemul de operare FreeRTOS ………………………….. ………………………….. ……………………… 35
Interfața serială pentru camera video ………………………….. ………………………….. …………………. 36
Interfața serială MIPI CSI -2 ………………………….. ………………………….. ………………………….. 37
Interfața serială MIPI CSI -3 ………………………….. ………………………….. ………………………….. 38
Interfața GPIO ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………. 38
Capitolul 4 – Realizare practică ………………………….. ………………………….. ………………………….. … 44

3
Pregătirea unui card SD pentru Raspberry Pi ………………………….. ………………………….. ……… 44
Configurarea inițială ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………… 45
Configurarea rețelei ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………. 46
Configurarea Wifi cu ajutorul liniei de comandă ………………………….. ………………………….. 46
Setarea pinilor GPIO ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………… 47
Configurarea I2C ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………… 48
Conectarea la Raspberry Pi utilizând SSH (Secure Shell) ………………………….. …………………. 48
Controlul servomotorului ………………………….. ………………………….. ………………………….. …….. 49
Concluzii ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ….. 54
Bibliografie ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. . 55
Rezumat ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …… 56
Summary ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ….. 56

4
Introducere

Sistemele de supraveghere video, sau CCTV (Closed Circuit Television) sunt
sisteme de televiziune care diferă de televiziunea publică prin faptul că imaginile obținute
de camerele video sunt disponibile numai persoanelor care au acces la bucla închisă in
care operează sistemul.
Un sistem de supraveghere simplu are în componența sa o cameră video conectată
la un monitor. Există însă și sisteme de supra veghere mult mai complexe, sistemele
moderne fiind constituite dintr -un număr mare de cam ere video ce pot fi controlate și din
dispozitive de înregistrare și vizualizare avansate.
În lucrarea de față sunt prezentate principiile de funcționare al sistemel or de
supraveghere video și al echipamentelor componente ale acestora și de asemenea sunt
prezentate exemple de sisteme moderne.
În prima parte a primul capitol se prezintă un scurt istoric al apariției sistemelor
de supraveghere și impactul acestora asupra societății. Tot în cadrul acestui capitol sunt
prezentate părțile componente ale unui sistem de supraveghere simplu și modul de
funcționare al acestora.
În cadrul capitolului doi, sunt descrise câteva sisteme moderne de supraveghere
video și specif icațiile tehnice ale fiecăruia. În ultima parte a acestui capitol sunt prezentate
metode și algoritmi de detecție video modern ce sunt folosite în sistemele de
supraveghere.
Capitolul trei al lucrării conține informații cu privire la placa de dezvoltare
Raspberry Pi și la părțile sale component e. De asemenea este r ealizată o comparație între
sistemele de operare ce pot fi instalate pe Raspberry Pi și o prezentare scurtă a acestora.
Aceasta placă de dezvoltare a fost folosită la realizarea practică a proiec tului, despre care
se vorbește în ultimul capitol.
Ultimul capitol prezintă detaliat pașii care au fost urmați pentru realizarea unui
sistem de supraveghere simplu. Pentru obținerea imaginilor a fost folosită o cameră video
montată pe o placă Raspberry P i, iar prin intermediul plăcii aceste imagini sunt transmise
către o aplicație web ce se poate accesa folosind un navigator internet.

5
Capitolul 1 – Sisteme de supraveghere

Introducere

În cursul evoluției lor, societățile occidentale au dezvoltat o gamă diversă de
tehnologii care să faciliteze și să coordoneze activitățile , să producă și să distribuie bunuri
și să-și organizeze și să administreze afacerile. În consecință, societățile moderne au ajuns
să fie caracterizate printr -o complexitate tehnologică considerabilă . Sistemele
automatizate de supraveghere și dispozitivele de monitorizare de la distanță constituie în
prezent o parte integrantă a infrastructurii tehnologice predominante, permițând
modalități de transport, educație, guvernare și comerț care altfel ar fi de neconceput .
Sistemele CCTV (Closed -circuit Television) , în special, au devenit din ce în ce mai mult
parte din aceste infrastructuri și sunt acum omniprezente în multe centre urbane .
Până l a mijlocul anilor optzeci, implementarea sistemelor CCTV a fost în mare
parte limitată la spații private . O gamă largă de scopuri și obiective au motivat
introducerea CCTV în spații publice inclu zând s iguranța publică, descurajarea
infracțiunilor, detectar ea sporită și timpul de răspuns crescut pentru prevenirea acestora.
În contextul contemporan, utilizările predominante ale CCTV în spațiile publice
sunt gestionarea riscurilor, blocajele de circulație, incendiile, accidentele și prevenirea
criminalității . Unii au acceptat apariția CCTV în sfera publică . Într-adevăr, entuziaștii
acestor sisteme citează o mare varietate de avantaje directe, printre care: un mediu mai
sigur, teama redusă, valori ridicate ale proprietății, prime de asigurare mai mici,
experien ță îmbunătățită a vizitatorilor, parte neriate autentice în comunitate. Alții însă nu
au fost de acord. Protestatarii de confidențialitate se tem eau că proliferarea unor astfel de
sisteme în spațiul public va duce la dispariția vieții private . Apãrãtorii dr epturilor omului
susțin cã astfel de sisteme pot intensifica o tendin țã deja problematicã faț ã de profilarea
rasialã și eticã în aplicarea legii și susț in cã sunt un afront la adresa vieț ii private .
Deoarece discuțiile inițiale despre efectele CCTV au avu t loc în mare parte în
absența unor dovezi științifice care ar putea susține sau respinge afirmațiile, dezbaterile
asupra CCTV au progresat dincolo de simpla acuzare și presupunere . Odată cu
dezvoltarea unui număr tot mai mare de cercetări științifice priv ind CCTV, totuși, efectele
acestor sisteme încep să fie cunoscute, iar cazul pentru sau contra CCTV poate fi acum
evaluat mai clar . O astfel de sarcină este în mod special o propunere în contextul canadian:
în urma evenimentelor din 11 septembrie, există p resiuni crescânde de a intensifica
supravegherea și de a spori monitorizarea spațiilor publice.
În cele din urmă, desigur, deciziile privind instalarea sistemelor CCTV pe o scară
mai largă nu se pot baza doar pe dovezile cu privire la eficacitatea lor în raport cu
obiectivele urmărite: trebuie să se ia în considerare și un set mai amplu de probleme
normative și întrebări cu privire la dorința acestor sisteme ce trebuie să se bazeze pe o
concepție mai largă asupra calității vieții.

6
Definiție

CCTV sau Te leviziune cu circuit închis, se referă la sisteme electronice de
monitorizare care utilizează camere video conectate prin intermediul unui circuit "închis"
(sau ne -difuzat) pentru capturarea, colectarea, înregistrarea și / sau transmiterea
informațiilor vi zuale despre starea unui eveniment ce se petrece într -un anumit spațiu la
un anumit timp.
Un sistem CCTV este alcătuit din trei componente principale: camere video, un
monitor și un dispozitiv de înregistrare. Fiecare din aceste t rei componente îndeplinesc
funcț ii separate. Rolul camerei este de a realiza captura video sau de a face fotografii,
care vor fi apoi înregistrate cu ajutorul unui aparat digital. Videoclipurile sau imaginile
pot fi apoi vizualizate folosind un monitor. În funcție de uti lizarea și suprafața care trebuie
acoperită, un sistem CCTV poate utiliza una sau mai multe camere . În sistemele CCTV
folosite pentru supravegherea străzilor sau clădirilor numărul de camere instalate va fi
mai mare pe măsură ce acestea trebuie să fie plasate în locuri specifice pentru o acoperire
optimă .
Se poate alege instalarea fie un ui sistem CCTV cu fir sau un ui sistem CCTV fără
fir, ambele prezentând anumite avantaje și dezavantaje.
Sistemele de securitate pr in cablu sunt mai scumpe și pot necesita instalări
profesionale. Cu toate acestea, ele nu suferă de interferențe de semnal și nu pot fi bruiate
de la distanță . Camerele de supraveghere wireless sunt ușor de utilizat, iar sistemele
simple de securitate, com puse din aceste camere, pot fi instalate cu ușurință de către
proprietarii de case . Unul dintre avantajele folosirii camerelor cu cablu este că alimentarea
și semnalul video sunt difuzate pe un singur cablu. Nu este nevoie ca aceste camere să fie
montate în apropierea unei surse de alimentare, cablul o va transporta oriunde ai nevoie.
De asemenea, nu apar interferențe de la telefoane, bluetooth sau rețele internet wireless.
Serviciile wireless de bandă largă bazate pe Wi -Fi ar putea fi utilizate pentru
sistemele publice de supraveghere (s upravegherea unei localități, a străzilor, a nodurilor
de trafic etc.). Camerele de securitate wireless asigură înregistrarea audio și video cu o
calitate semnificativ mai mare decât modelele cu fir. De asemenea, ca merele de
supraveghere wireless pot fi utile în situațiile în care este dificil de a pune cabluri – muzee,
clădiri de patrimoniu, fabrici industriale . Sistemul de supraveghere wireless este eficient
din punct de vedere al costurilor pentru instalare și întreținer e. Rețelele wireless sunt
destul de sigure în aceste zile, deoarece cele mai multe dintre ele utilizează autentificarea
802.1x și criptează comunicațiile utilizând WPA2 (Wi-fi Protected Access) . Camerele de
supraveghere wireless pot fi mutate dintr -un loc în altul fără a vă face griji dacă cablul /
rețeaua de rețea este disponibilă la noua locație. De fapt, întreaga setare wireless (inclusiv
punctele de acces etc.) poate fi mutată cu ușurință și rapid într-o locație nouă .
Sistemele de supraveghere cu camer e fără fir pot întâmpina probleme legate de
întreruperea semnalului și pot fi bruiate dacă nu se iau măsuri. Dacă rețeaua fără fir nu
este configurată corespunzător, pot exista interferențe din punctele de acces care
funcționează în același canal , ceea ce ar reduce calitatea rețelei Wi -Fi. Cea mai frecvent
utilizată bandă de rețea Wi -Fi este de 2.4 GH z. Aceasta are doar trei canale care nu se

7
suprapun și este întotdeauna aglomerată. În plus, dispozitivele non -Wi-Fi cum ar fi
cuptoarele cu microunde , dispozitive Bluetooth etc. pot interfera cu rețelele wireless .
Rețelele wireless oferă o lățime de bandă suficientă când camerele de
supraveghere IP sunt amplasate lângă punctele de acces wireless. Dar lățimea de bandă
scade odată cu creșterea distanței . Pachetele care sosesc necorespunzătoare (datorate
transmisiei wireless) pot duce la calitatea video deteriorată, tehnicile de compresie de
stare fiind intolerante la pierderea pachetelor. IEEE 802.11n este cel mai recent standard
wireless , care ofe ră o l ărgime de bandă mai mare plus o distanță de acoperire crescută.
Dar multe camere de supraveghere wireless IP nu acceptă acest standard .

Camere video

Există numeroase tipuri de camere CCTV și fiecare dintre ele este construită și
proiectată pentru diverse scopuri. Există câteva criterii care determină tipul de cameră
CCTV necesară. Plasarea camerei este un astfel de criteriu . O cameră care trebuie plasată
în exterior trebuie să aibă o carcasă robustă pentru a rezista la condițiile exterioare. În
funcție de domeniul de acoperire care poate fi acoper it, este posibil să fie necesar ă
instalarea unor camera video cu rezoluții diferite. O cameră de înaltă rezoluție va fi
necesară pentru a acoperi spațiile mari, în timp ce o cameră cu rezoluție mică ar pute a fi
suficientă pentru o cameră mică . De asemenea, puteți instala camere PTZ (Pan-Tilt-
Zoom) care pot fi controlate de la distanță. O cameră PTZ are funcții pentru panoramare,
înclinare și chiar zoom pentru focalizare . Camerele pot fi chiar conectate la o rețea de
calculatoare. Există două moduri prin care o cameră poate funcționa: prin cablu și fără
fir.
În modul cablat, camera transmite fișiere video printr -un cablu la dispozitivul de
înregistrare, în timp ce o transmisie wireless are loc în camerele wir eless . Camerele

8
wireless reduc costurile de instalare și oferă o mai mare flexibilitate, dar exist ă riscul de
a fi supuse unor defecțiuni de transmisie .

Aparate de înregistrare

Aparatele de înregistrare sunt în principal de două tipuri; DVR și NVR .
Denumirea DVR vine de la Digital Video Recorder și NVR de la Network Video
Recorder . Aparetele DVR înregistrează și stochează imaginile sau videoclipurile trimise
de camerele CCTV . Un DVR autonom nu este conectat la nicio rețea, ci doar la un singur
sistem informatic .
NVR -urile îndeplinesc aceeași funcție ca DVR -urile standalone, dar nu sunt
conectate doar la un singur computer, ci la o rețea întreagă . Imaginile sau videoclipurile
stocate de NVR pot fi vizualizate de oricine din rețea .

Monitoarele sunt ecrane care afișează imaginile sau videoclipurile înregistrate
pentru a fi văzute de personalul de securitate . Există diferite tipuri de monitoare
disponibile: monitoare LCD, monitoare LED și monitoare TFT. Pentru a vedea
feedbackul de la mai multe camere, este posibil să fie nevoie de configurarea mai mult or
monitoare.
După cum putem vedea, componentele de bază ale sistemului CCTV sunt de
obicei camerele de luat vederi, un dispozitiv de înregistrare și un monitor . Diferența
constă în tipurile de componente utilizate . Alegerea de la diferite tipuri de aparate de
fotografiat la instalarea monitoarelor și alegerea înregistratorului de utilizat este ceea ce
constituie diferite le tipuri de sisteme CCTV . În funcție de tehnologiile folosite, putem
enumera trei tip uri de sisteme CCTV : IP Digital, AHD (Analog High Definition) și
Analog.
Tehnologia IP Digital beneficiază de toate avantajele tehnologiilor LAN.
Avantajele acestui tip de sistem sunt: i magini la cea mai înaltă rezoluție posibil ă, instalare
simplă fără surse de alimentare pentru camere, a ccesibilitate și control de la distanță prin
conexiune peer -to-peer.

9
Cu ajutorul tehnologiei AHD (Analog High Definition), pot fi depășite limitele
analogice tradiționale, oferind o calitate a imagi nii de înaltă definiție de până la 1080p
(1920 × 1080), utilizând aceleași cabluri coaxiale fără a fi necesară configurarea
camerelor . Avantajele folosirii acestei tehnologii sunt acelea și ca la tehnologia IP Digital :
imagini de înaltă calitate, posibilita tea controlării aparatului de înregistrare cu ajutorul
conexiunii peer -to-peer și o instalare simplă a sistemului.
Al treilea tip de sisteme CCTV, și anume sistemele analogice sunt avantajoase
deoarece nu necesită folosirea unui calculator și, de asemenea nu este necesară
configurarea camerelor video.

Funționarea sistemelor CCTV

Sistemele CCTV pot fi extrem de simple: o cameră cu lentilă , conectată la un
aparat de înregistrare, și un monitor pe care se pot vedea imaginile. Funționarea
sistemelor de supraveghere poate fi împărțită în trei etape simple :
– Captura imaginilor cu ajutorul unei camera video
– Trimiterea imaginilor la destina ția lor
– Gestionarea fotografiilor primite de la camera video

Obținerea imaginilor

Pentru achiziția imaginilor se folosește o simplă cameră video. Aceasta are un cip
în față care emite un semnal electric când este lovit de lumină sau infraroșu. Înainte de
transmiterea semnalului la ieșire , este nevoie de adăugarea unui obiectiv la cameră sau
imagine a nu va fi focalizată. Se alege distanța focală a obiectivului (dată în milimetri),
astfel încât câmpul de vedere să se potrivească scenei ș i ofere nivelul de de taliu de care
este nevoie . După ce acești pași fundamentali au fost finalizați, camera trebuie pusă într –
o carcasă de protecție pentru a o proteja de murdărie și de condiții meteo nefavorabile.
De asemenea, aparatul t rebuie să rămână îndreptat spre scena p otrivită . Pentru aceasta,
cea mai simplă soluție este folosirea unui suport pentru perete, care include o articulație
reglabilă manual. Dacă este necesar controlul de la distanță al orientării camerei, se poate
adăuga între suport și camera o unitate motor izată pentru controlul unghiului de rotire și
pentru înclinare . Echipamentul ce realizează rotirea și înclinarea , și oric e obiectiv cu
zoom de pe cameră vor trebui să decodeze semnalele de control de la distanță, deci este
necesar și un receptor "telemetr ie". De mai mulți ani, combinații ale celor cinci elemente
pot veni sub formă de unități PTZ (Pan-Tilt-Zoom).

10

Transmiterea imaginilor

Pentru transmiterea semnalelor trebuie ținut cont de faptul că semnalul de ieșire
din camera video poate fi:
– Semnal analog (CCIR, PAL)
– IP Video (transmiterea semnalului video prin intermediul Internet Protocol)
– HD-SDI (High -Definition – Serial Digital Interface)

Cablurile coaxiale simple pot purta oricare din aceste trei tipuri de semnale.
Trebuie sa se asigure că sunt verificate anumite aspecte tehnice cu producătorii
dispozitivelor, în special limitări precum distanța și numărul de semnale video pe cablu.
Lărgimea de bandă mai mare și caracteristicile scăzute ale cablurilor cu fibră optică fac
capacitatea de încăr care a oricăror din tre aceste semnale mult mai mare , deși mai
costisitoare, dar "pachetele" mari de semnale pot face acest lucru viabil din punct de
vedere economic. Celălalt tip de cablu de cupru, UTP (pereche torsadată neecranată), este
frecvent utilizat pentru comunica țiile prin IP din întreaga lume. Cu interfețele "balun",
astfel de cabluri "Cat -5" și telefonice pot transporta și semnale analog ice video. Utilizarea
infrastructurii de cablare a utilităților publice sub forma serviciilor de internet în ba ndă
largă este adesea viabilă pentru transmiterea semnalelor video prin IP, iar lățimea de
bandă (prin urmare, calitatea video) este reglementată de preț.

11
Alternativele la cabluri sunt transmisiile wireless. De asemenea, s erviciile de date
mobile cum ar f i 3G și GPRS pot purta și video, deși cu o lățime de bandă limitată și
acoperire de servicii. Extinderea 4G ar putea îmbunătăți posibilitățile.

Gestionarea imaginilor

Cel mai frecvent este faptul că semnalele video multiple ajung la un punct de
control și monitorizare al sistemului CCTV. Deci este necesar un switch pentru a
direcționa fiecare imagine spre locul potrivit. Pentru aceasta se folosesc omutatoarele
video analogice care pot fi de tipul "8-in, 1-out" sau "128 -in, 32 -out".
Adesea, imaginile sunt digitalizate înainte sau imediat după sosire. Acestea pot fi
comutate folosind un software, cum ar fi cele prezente în aparatele de tip DVR sau NVR
(înregistrator video digital / de rețea), denumit uneori " matrice virtuală". Bolt -ons la acest
pachet de semnale de intrare ar putea fi ANPR ( automatic number plate recognition –
recunoașterea automată a plăcuțelor de înmatriculare) sau VCA ( video content analysis –
analiza conținutului video). În orice caz, după comutare, ieșirile merg de obicei la două
destinații: afișaje și înregistratoare. Semnalele analogice trec la CRT -uri (tuburi catodice)
sau ecrane LCD sau ecrane cu plasmă cu intrări pentru semnale video analogic e.
Videoclipul care a fost digitizat este afișat pe ecrane prin inter mediul caracterelor
computerizate ale înregistratoarelor video digitale – DVR sau de rețea – NVR . Analog
sau digital, semnalele de telemetrie pan / tilt / zoom provin de la tastatura de control a
operatorului CCTV sau, de exemplu, pozițiile presetate declanșate în mod automat de
senzorii de alarmă.

12
Capitolul 2 – Sisteme de supraveghere moderne

Soluțiile descrise în această secțiune sunt dedicate sistemelor comerciale care
implică detectarea automată a evenimentelor bazate pe prelucrarea video . Acest lucru ar
putea fi obținut fie cu ajutorul unui software furnizat, fie prin intermediul hardware. În
general, astfel de sisteme inclu d mai multe dispozitive de bază p entru achiziționarea,
conversia și stocarea datelor. În plus, software -ul pentru utilizatorul final este livrat fie ca
interfață web, fie ca o aplicație dedicată simplificând în treținerea și / sau gestionarea
sistemului . Procesarea video este implementată pe baza tehnologiilor avansate dezvoltate
de fiecare companie . În mod alternativ, servere dedicate de înaltă performanță sunt livrate
pentru a susține analiza mai multor fluxuri video. Descrierile pentru mai multe sisteme
alese sunt prezentate în următoarele subsecțiuni. Acestea includ caracteristici generale ale
sistemului, precum și diverse configurații de sistem,

Praetorian

Software -ul oferă acțiuni de protecție rapidă chiar și în cele mai complexe și dens
populate locații . Atunci când se lansează în funcțiune , operatorii din sectorul public și
privat pot beneficia de: o mai mare gestionare a informațiilor și o conștientizare
situațională, c apacitatea de a minimiza costurile, reducerea răspunderii, forța de muncă și
riscul de pierdere. Ca sistem de arhitectură deschisă și scalabil, Praetorian se integrează
cu multe alte tehnologii de supraveghere, inclusiv hardware și software pentru
calculatoare . Praetorian permite operatoril or să vadă imaginea totală și să înțeleagă
amenințările în timp real, astfel încât să poată acționa preventiv pentru a opri sau a pune
în pericol amenințările emergente. Software -ul scalabil al arhitecturii deschise a lui
Praetorian îmbunătățește securitat ea oferind :
– Conștientizarea situației – sistemul ajută operator ii să observe mediul
înconjurător și le permite să urmărească activități sau obiecte suspici oase de
la o cameră la alta
– Îmbunătățirea securității perimetrului – integrarea video cu fir sau fără fir,
alarme video, radare, puse laolaltă într -o stație centrală de monitorizare , oferă
o conștientizare a situației în timp real
– Îmbunătățirea capacității de reacție – sistemul raportează evenimentele încă de
la începutul lor și oferă o notificare imediat ă despre activitat ăți neautorizate
sau amenințări pe măsură ce apar
– Supravegherea inteligentă eliberează resurse pentru alte sarcini, până când o
activitate neautorizată este în desfășurare și este necesar un răspuns
– Videoclipuri sincronizate de la mai multe camere disponibile
Praetorian îmbunăt ățește dramatic conștientizarea potențialelor amenințări,
îmbunătățește capacitățile de răspuns care minimizează costurile operaționale și de
formare, reduc e răspunderea și riscul furtului / pierderii și, în cele din urmă, îmbunătățește
securitatea.

13
Specificațiile sistemului
Programul Video Flashlight este proiectat să ruleze pe Microsoft Windows 2003
Server ș i sistemele de operare Windows XP Professional. Implementări tipice necesită
următoarele :
– Programul Praetor ian Flashlight
– Server HP ProLiant DL145 1U sau stație de lucru echivalentă
– Procesoare AMD Opteron de 2,8 GHz
– Memorie RAM de 2 GB
– Unitate hard disk SCSI de 120 GB
– Placă de rețea 10/100/1000 baseT – conexiunea Ethernet folosește cabluri
torsadate și care funcționează la 10, 100, sau 1000 Mbps
– Unitate grafică NVIDIA 6800 seria 256Mb VRAM
În cazul programului Remote Flashlight , dispozitivele mobile prezintă un afișaj
3D pentru o conștientizare situațională îmbunătăț ită. Tehnologia GPS este folosit ă pentru
a determina poziția PDA -ului (Personal Digital Assistant – asistent personal digital ;
acestea sunt calculatoare mici, de ținut în mână, care au fost inițial proiectate să fie agende
personale electronice ). Programul ofer ă, de asemenea, posibilitatea controlă rii unghiului
de rotire și de înclinare al camerei și mărimea imaginii prin intermediul unui dispozitiv
mobil.
O altă componentă a acestui sistem este Vision Alert. Aceasta oferă detectarea în
timp real a mișcării, spargerilor , vagabondajului , obiecte rămase în urmă și poate include
alarme ale mai multor producători . Prin intermediul configurațiilor personalizate de
alarmă definite de utilizator, software -ul oferă utilizatorilor o conștientizare situațională
mai mare și oferă date în timp real pentru ac țiuni preventive . Spre deosebire de alte
programe de analiză video, V isionAlert este capabil să programeze toate cele patru
categorii de detecție și alarme multiple pe o singură cameră – oferind un ecran de
supraveghere virtuală .
Alarmele pot fi adaptate p entru a răspunde diferitelor nevoi de supraveghere, cum
ar fi supravegherea unei zone largi, detectarea ambuteiajelor , vehicule lor abandonate sau
vehiculelor care circulă cu viteză. VisionAlert compensează continuu mișcarea camerei .
Factorii de mediu, cum ar fi ploaia, zăpada, umbrele și ramurile copacilor , sunt luate în
considerare pentru a reduce rata alarmei false .
Software -ul folosește poligoane, trase ușor de către operator în interiorul ecranului
camerei, pentru a defini anumite zone de interes pentr u fiecare tip de alarmă . Alarmele
individuale pot fi configurate, modificate, activate sau dezactivate cu un clic al mouse –
ului. Ca platformă de arhi tectură deschisă, VisionAlert se integrează cu multe tehnologii
vechi, cum ar fi camere fixe, camere Pan / Tilt / Zoom (PTZ) și multe altele .
VisionAlert este conceput pentru a funcționa pe sistemele de operare Microsoft
Windows 2003 Server și Windows XP Professional. Implementările tipice necesită:
– Programul Praetorian VisionAlert
– Server HP ProLiant DL145 1U sau stație de lucru echivalentă
– Procesoare 2.8GHz Xeon

14
– 2 GB RAM
– Carduri de captare video Winnov 4400VO (necesare doar pentru captura
video analogică)

Mate

Sistemul Mate cuprinde u n pachet cuprinzător de produse care oferă răspunsuri în
timp util la cele mai presante probleme de securitate :
– Asigurarea că timpul de revizuire se concentrează pe evenimente extrem de
relevante, în timp real
– Depășirea tendinței umane de a pierde vigilența în timp
– Folosirea unei tehnologii extrem de automatizată și fiabilă
– Aplicarea unei arhitecturi de sistem cu potențial de creștere ușor
– Transferarea datelor în mod bidirecțional între locațiile aflate la distanță și
centrul de control

Westec

În calitate de lider în industrie și inovator în domeniul supravegherii video
inteligente, Westec a ajutat o gamă largă de întreprinderi din sectorul restaurantelor,
comerțului și magazinelor de bijuterii , pentru a -și proteja angajații și profiturile.

15

Portalul bazat pe W eb permite utilizatorilor să vizualizeze videocl ipuri live și
înregistrate din orice locație. Cu ajutorul acestui sistem de supraveghere se pot monitoriza
mai multe locații simultan. Portalul pe Web permite utilizatorilor să acceseze v ideoclipuri
din toate locațiile cu un singur clic . Rapoartele ușor de citit din panoul de administrare
evidențiază date relevante, făcând recenzia ușoară și eficientă . Videoclipurile sunt salvate
timp de 30 de zile și sunt transferabil e pentru stocarea permanentă a acestora.
Componenta principală a sistemului de supraveghere video Westec este un aparat
de înregistrare video dig ital (DVR) de ultimă generație. O platformă de supraveghere
bogată în caracteristici, aparatul de înregistrare DVR oferă mult mai mult decât
monitorizarea tradițională a CCTV și înregistrarea video analogică . DVR este condus de
un motor software puternic care controlează afișarea și redarea video digitală , și totodată
servește ca și punct de integrare și control p entru sistemele de securitate existente. Capabil
să suporte până la 16 camere de supraveghere, DVR este punctul central de navigație
pentru sistemul de securitate. Folosind interfața de pe ecran, se pot vizualiza fluxuri video
live în direct, se pot accesa video clipuri arhivat e pentru redarea lor și se poate accesa
ecrane le de configurare a le sistemului.
Caracteristici le aparatului de înregistrare
– Aparatul de înregistrare comunică în mod activ starea componentelor DVR
critice pe parcursul zilei
– DVR oferă o abordare integrată pentru securizarea datelor, acoperind mai
multe opțiuni de securitate pentru server / rețea
– Mai multe opțiuni de raportare sunt disponibile în sistem, inclusiv rapoarte
care pot fi generate la cerere și rapoarte precompilabile ca re pot fi încărcate
pentru afișare online
– Aparatul de înregistrare digital se integrează cu ușurință cu o gamă largă de
soluții hardware și software opționale

16

Technest

Având o vastă experiență în domeniul sistemelor de supraveghere și a algoritmilor
de detectare a imaginilor, Technest intr oduce capabilități care depășesc cu mult
standardele camerelor fixe tradiționale . Aceste inovații deja schimbă modul de rezolvare
a problemelor. Puterea unui sistem de supraveghere depinde de precizia algoritmilor
acestuia.
Genex și -a valorificat experiența de bază în cercetarea în domeniul detecției
mișcării, procesării datelor 3D, recunoașterii faciale 3D și procesării imaginilor pen tru a
dezvolta un set de algoritmi de supraveghere inteligenți .
Algoritmii Smart SuiteT creat de către Genex reprezintă un portofoliu de vârf de
module avan sate de analiză video. Echipa de cercetători și inginerii de produse Technest
au lucrat împreună pe ntru a crea soluții inovatoare pentru unele dintre cele mai dificile
probleme ale procesării imaginilor. Soluțiile aflate în prezent pe piață nu pot funcționa în
mod credibil datorită numeroaselor influențe, printre care: efectele meteorologice,
distrageri le de zgomot, platformele în mișcare și schimburile de zi / noapte. Genex rezolvă
aceste probleme utilizând atât noile metode, cât și noua platformă de procesare de mare
viteză pentru a obține rezultate care nu au putut fi atinse înainte. Familia de algori tmi
Smart SuiteT include :
– Îmbunătățirea și stabilizarea imaginilor
– Detectarea mi șcării
– Urmărirea și clasificarea obiectelor
– Detectarea sunetului și vibrațiilor
– Control Pan -Tilt-Zoom

NUUO

NUUO PC Based NVR (IP +) este o soluție flexibilă și eficientă din punct de
vedere al costurilor, care poate gestiona camere IP / Megapixel. NUUO NVR adoptă o
tehnologie care susține până la 52 de mărci de camere IP / Megapixel cu mai mult de
1100 de modele. NUUO NVR vine cu o mulțime de funcții unice, inclusiv soluți i video
inteligente , detectarea evenimentelor și căutarea inteligentă a redării .
Alte instrumente utile includ programul de înregistrare GUI (Graphic User
Interface) intuitiv, hartă electronică , instrumente de îmbunătățire video și suport mobil
(3G) .
Consola principală este serverul de înregistrare NUUO NVR. Acesta poate afișa
video în direct și poate configura sistemul. NUUO NVR are un design intuitiv care poate
fi învățat foarte repede. Funcțiile principale includ următoarele:

17
– difuzarea mai mu ltor videoclipuri live de pe camere IP și servere video IP
– setarea programului pentru înregistrări cu ajutorul interfeței grafice
– 6 tipuri de detectări de evenimente și 10 răspunsuri instantanee de alarmă (de
exemplu, alertă prin e -mai)
Consola principală NUUO po ate afișa simultan mai multe video clipuri live și
poate configura reportofonul. Sistemul de redare NUUO face găsirea înregistrărilor să
devină mai rapidă prin căutarea inteligentă.
Salvarea videoclipului comprimă imaginea în format ASF / AVI . Instrumentu l de
îmbunătățire a videoclipurilor poate fi folosit pentru a intensifica , pentru a lumina sau
pentru a adăuga efecte imaginilor . Un alt avantaj al NUUO este că acesta dispune de un
sistem de backup ce salvează înregistrările și le stochezează într-o locaț ie separată.

Algoritmi de detecție

Sistemele de supraveghere video folosesc în mod obișnuit mai multe camere
video, care transmit semnalele video într -o cameră centrală de control, unde o matrice de
multiplexare este utilizată pentru a afișa o parte din imagini personalului de securitate.
Pentru d etectarea și recunoașterea evenimentelor sunt necesare capacitățile perceptive ale
operatorilor umani de a detecta și de a identifica obiectele care se deplasează în câmpul
vizual al camerelor și de a înțelege ac țiunile lor . Indiferent de cât de vigilenți sunt
operatorii, monitorizarea manuală suferă în mod inevitabil de supraîncărcarea
informațiilor, ca urmare a perioadelor de neatenție ale operatorului datorate oboselii,
distragerii și întreruperilor . În practic ă, este inevitabil ca o proporție semnificativă a
canalelor video să nu fie monitorizate în mod regulat și eventualele evenimente
importante să fie trecute cu vederea . În plus, oboseala crește dramatic, dacă și numărul de
camere din sistem crește .
Automatizarea întregului proces sau a unei părți a acestuia ar aduce beneficii
semnificative, de la capacitatea de a alerta un operator la desfășurarea unor potențiale
evenimente de interes, până la un sistem complet de detectare și analiză . Cu toate acest ea,
fiabilitatea sistemelor automate de detectare este o problemă foarte importantă, deoarece
alarmele false frecvente induc scepticismul operatorilor care învață repede să ignore
sistemul . Există unele constrângeri în aplicabilitatea algoritmilor de anali ză video, care
pot fi rezumate după cum urmează. În primul rând, mulți astfel de algoritmi lucrează
asupra datelor primite de la o cameră statică. Acest lucru permite tehnicile de
"diferențiere a imaginii" și permite, de asemenea, o "calibrare" relativ simplă – definirea
relației dintre coordonatele pixelilor camerei și coordonatele de la sol sau de pe hartă .
Acest lucru este necesar, de exemplu pentru r ezultatele globale de urmărire . Dacă aparatul
foto nu este static, atunci ambele tehnici pot fi folosi te – dar cu o abordare mai sofisticată .
În primul rând, tehnicile de diferențiere a imaginii trebuie să include o metodă de
clasificare a oricăror diferențe observate în: a) obiecte în mișcare și b) rezultate din
mișcările camerei. În al doilea rând, pentr u a lucra cu camerele în mișcare, metodele de
calibrare trebuie să primească informații de la sistemul de telemetrie despre parametrii
mișcării. Acest lucru plasează cerințe mai mari atât pentru capabilitățile sistemului, cât și

18
pentru prelucrarea automată a geometriei pentru a stabili calibrarea corectă. O a doua
constrângere în sistemele de analiză video este capacitatea lor în scenele aglomerate. O
proporție semnificativă de algoritmi utilizează o analiză a componentelor conectate
pentru a estima traiect oriile etc. Pe măsură ce scena devine din ce în ce mai aglomerată,
componentele sunt din ce în ce mai interconectate, făcând această abordare mai puțin
eficientă . A treia constrângere este iluminarea disponibilă în scenă. Cu scenele în aer
liber, iluminare a este variabilă și, în general, insuficientă în timpul nopții . Unele scene de
interior, cum ar fi aeroporturile, sunt în mod tradițional puternic luminate, în timp ce altele
(cum ar fi platformele de cale ferată) au un nivel scăzut de iluminare din motive
economice .
Într-un sistem tipic pentru detectarea evenimentelor, este necesar să se efectueze
un set de etape de procesare. În primul rând, obiectele relevante prezente în scena
observată trebuie să fie detectate. În etapa următoare, ar trebui să se reali zeze clasificarea
obiectelor care să permită diferențierea diferitelor tipuri de obiecte . O astfel de operație
permite o analiză suplimentară în funcție de categoria obiectului. Procesarea ulterioară
poate duce la detectarea evenimentelor care ar putea fi asociate cu anumite
comportamente ce pot reprezenta un pericol.
Aceste informații ar putea fi utile pentru ca operatorul de sistem să își
îmbunătățească gradul de conștientizare cu priv ire la situațiile de securitate. Multe
module de procesare ar putea fac e parte dintr -un astfel de sistem care ar putea simplifica
și îmbunătăți a ctivitatea operatorilor, de exemplu recunoașterea feței.
Pentru a construi un si stem de supraveghere inteligent , în zilele noastre, se pune
mult accentul pe pregătirea unor algoritmi robusti de procesare video. Prin urmare, o mare
varietate de abordări pentru obținerea unor efecte similare pot fi găsite în literatură.
Următoarele secțiuni introduc modulele tipice de procesare a supravegherii video . Sunt
prezentate o descriere generală a scopului lor și a metodelor cunoscute pentru realizarea
anumitor obiective .

Detectarea obiectelor

În general, detectarea obiectului este, de obicei, primul modul din conducta de
procesare video în sistemele de supraveghere inteligente . Acest modul este conceput
pentru a detecta obiectele relevante observate în scenă . Acest obiectiv poate fi atins în
diverse moduri .
Unul dintre grupurile de metode u tilizează așa -numitele algoritmuri de flux optic
care, în funcție de algoritmul specific, analizează sc ena pentru un punct caracteristic sau
estimează mișcarea pe baza gradientului calculat pentru întreaga imagine . Cu toate
acestea, acest set de metode este, în general, destul de scump și nu este potrivit pentru
procesarea în timp real a imaginilor de înalt ă rezoluție și a videoclipurilor cu rată ridicată .
Cu toate acestea, unele îmbunătățiri și simplificări ale algoritmului de calcul al debitului
optic pot fi găsite în literatura de specialitate, făcându -l util pentru sarcini specifice.
Această abordare est e, în general, o alegere bună în două cazuri : în primul rând, când un
flux video de la o cameră non -statică trebuie analizat . În această situație, metoda fluxul ui

19
optic este foarte potrivit ă deoarece permite compensarea mișcării globale prin detectarea
unor modificări locale . Cel de -al doilea caz este legat de scene aglomerate în care
informațiile despre obiectele unice și mișcarea lor sunt dificil de obținut. Prin utilizarea
metodei bazate p e fluxul optic, de exemplu, se poate estima o tendință generală de mișcare
a mulțimii .
În următorul grup de metode, înainte de detectarea obiectului, este construită o
imagine statică (numită model de fundal) reprezentând părțile staționare ale scenei
observate . Pentru a extrage părțile dinamice ale cadrului procesat, imaginea curentă și
modelul de fundal sunt comparate . Regiunile care diferă mult de modelul de fundal sunt
marcate ca obiecte în mișcare și considerate ca fiind în prim plan. Acest tip de metodă
este denumit ă de obicei subtracție de fundal . Cea mai simplă modalitate de a obține un
model de fundal adaptiv este de a utiliza algoritmul de mediere a cadrelor în cazul în care
modelul este o medie cumulată a cadrelor consecutive cu un factor de î nvățare setat . Din
păcate, adaptarea oferită de un astfel de algoritm est e insuficientă pentru utilizare , în
special pentru condițiile tipice de exterior .
Prin urmare, sunt propuse câteva metode mai sofisticate, printre care scăderea
fundalului bazat ă pe modelul de mixtură Gaussian ă, metodă ce este considerată una dintre
cele mai populare . Această abordare permite o detectare mai robustă a obiectului datorită
unei adaptabilități mai mari și deci a unei sensibilități mai reduse la schimbările luminoase
globale . Această metodă introduce numai relații temporale în procedeul de construire a
modelului de fundal, dar este propus și un număr de algor itmi care implică relații spațiale
și spațio -temporale .
Un alt set de metode detectează obiecte pe baza aspectul ui lor cunoscut . Această
abordare este utilă în cazurile în care nu este posibilă generarea unei imagini de fundal,
de exemplu cu o platformă în mișcare a camerei sau când fundalul este în mod
predominant ascuns de imaginea din prim plan . Acest set de meto de necesită detectarea
unei singure imagini sau a unui set de reprezentări ale obiect elor. Pe baza unor
caracteristici extrase din modelele furnizate, obiectul dorit sau o parte a acestuia poate fi
detectat . O astfel de abordare poate fi utilă, de exemplu, în cazul detectării feței sau a
plăcii de înmatriculare . Cel mai popular algoritm în rândul acestui grup utilizează
caracteristici asemănătoare lui Haar și un set de clasificatori cascadă instruiți pe un set de
date furnizat . Conținutul setului de date de pinde de problemă, însă un număr de
clasificatori deja pregătiți sau cel puțin modele pregătite pot fi găsite pe internet . Dacă
este cunoscută distribuția de culoare a obiectului detectat, se poate aplica o abordare
bazată pe localizarea maximelor unei fun cții de densitate . Acest algoritm, care efectuează
segmentarea imaginilor și extensia numită CAMShift, este adecvată procesării în timp
real. Ca majoritatea metodelor avansate introduce o procedură de adaptare și, prin urmare,
poate fi destul de robustă .

20
Modelul de subtragere a fundalului – metoda mixturii gaussiene

Detectarea obiectelor în mișcare este, de obicei, prima etapă a lanțului de
procesare video, iar rezultatele sale sunt utilizate de modulele de procesare ulterioară .
Majoritatea algoritmilo r de segmentare video folosesc de obicei informații spațiale și /
sau temporale pentru a genera măști binare de obiecte . Cu toate acestea, simpla medie de
timp a cadrelor video este insuficientă pentru un sistem de supraveghere din cauza
capacităților limi tate de adaptare . Soluția implementată în cadru utilizează segmentarea
spațială pentru detectarea obiectelor în mișcare în secvențe video, utilizând scăderea
fundalului . Această abordare se bazează pe modelarea pixelilor ca amestecuri gaussien e
și pe folosirea unei aproxim ări pentru a actualiza modelul .
Această metodă s -a dovedit a fi utilă în multe aplicații, deoarece este capabilă să
facă față schimbărilor de iluminare și să se adapteze modelului de fundal în funcție de
schimbările din scenă, de exe mplu, atunci când obiectele în mișcare din imediata
vecinătate devin eventual parte din fundal . Mai mult, modelul de fundal poate fi
multimodal, permițând modificări regulate ale culorii pixelilor . Acest lucru face posibilă
modelarea unor evenimente precum legănatul crengilor copacilor sau secvențe le
luminilor semafoarelor. Modelarea fundalului este utilizată pentru a modela fundalul
curent al scenei și pentru a diferenția pixelii din prim plan de obiectele în mișcare din
fundal . Segmentarea obiectelor este completată cu modul de detectare și de îndepărtare a
umbrelor . Umbra unui obiect în mișcare se mișcă împreună cu obiectul și ca atare este
detectată ca o parte a obiectului din prim plan printr -un algoritm de eliminare a fundalului .
Metoda de detectar e a umbrelor se bazează pe ideea că, în timp ce componenta cromatică
a unei părți de fond umbrite este în general neschimbată, luminozitatea acesteia este
semnificativ mai mică. Fiecare pixel nou recunoscut ca parte a unui obiect din prim plan
în timpul pr ocesului de scădere a fundalului este verificat dacă aparține unei umbre în
mișcare . Dacă pixelul curent este mai întunecat decât distribuția, pixelul curent este
presupus a fi o umbră și este considerat ca o parte din fundalul scenei .
În rezultatul modelă rii de fundal, se obține o mască binară care indică pixelii
recunoscuți ca aparținând obiectelor din prim plan aflate în cadrul current. Aceasta trebuie
să fie rafinat ă prin mijloace de prelucrare morfologică pentru a permite segmentarea
obiectelor . Acest proces include găsirea de componente conectate, îndepărtarea obiectelor
prea mici, închiderea morfologică și umplerea găurilor în regiuni . În plus, este
implementat un algoritm de eliminare a umbrelor din mască utilizând reconstrucția
morfologică .
Procedura de reconstrucție morfologică implică două imagini binare: o mască și
un marcaj. În imaginea de mască, toți pixelii care aparțin fie obiectului în mișcare, fie
umbr ei, au valoarea de unu și toți pixelii de fundal au valoare zero . Marcajul este obț inut
prin aplicarea unei proceduri agresive de eliminare a umbrelor la rezultatul detecției
obiectului, astfel încât toți pixelii de umbră să fie eliminați .

21

Exemplu de rezultat al detecției obiectelor în mișcare: cadru video original (stânga) și mască
binară care indică obiecte în mișcare

O altă provocare pentru segmentarea obiectelor este legată de detectarea și
eliminarea “fantomelor ” cauzate de pornirea sau oprirea obiectelor . Fantomele apar în
principal în două cazuri: în primul caz, atunci când un obiect în mișcare devine staționar,
acesta va fi adaptat (îmbinat) în fundal, iar apoi, când începe să se miște din nou mai
târziu, în urmă va rămâne o fantomă . În cel de -al doilea caz, un obiect existent care
aparține fundalului începe să se miște (de exemplu, vehicul parcat) și va provoca, de
asemenea, același tip de probl emă. Pentru a rezolva această problemă , se compară
asemănarea dintre marginile obiectelor d in prim -plan și cele ale cadrului actual bazate pe
cunoașterea obiectelor în mișcare la nivel de obiect .

Urmărirea obiectelor

Urmărirea obiectelor urmează de obicei același principiu ca al detectării
obiectelor . Acest modul permite introducerea unei relații între obiectele detectate în cadre
consecutive . Urmărirea mișcării umane este un domeniu de cercetare foarte activ, care a
fost abordat în mai multe moduri . Într-un caz de urmă rire a unui singur obiect, se
utilizează un sistem de urmărire a membrel or bazat pe un model articulat 2D și o strategie
dublă de urmărire . Contribuția sa principală este că modelul 2D este limitat doar de
cunoașterea biomecanică a mișcării umane, în loc să fie adaptată la o activitate specifică
sau la o vedere a camerei . Acea stă strategie dublă de urmărire se bazează pe un filtru
Kalman pentru o urmărire globală a poziției și un set de filtre de particule pentru urmărirea
părților componente. Pentru a urmări mai multe obiecte în medii complexe, se
exploatează banca filtrelor K alman pentru a urmări fiecare subiect independent într -o
scenă . Apoi, pentru a facilita asocierea datelor și gestionarea pieselor, este creat un model
de culoare pentru fiecare persoană . Urmărirea mai multor obiecte poate fi îmbunătățită
prin integrarea in formațiilor legate de planul solului sau unor funcții de densitate de
probabilitate.
Pentru aceasta este folosit un algoritm în timp real care se bazează pe tehnicile de
potrivire a “bloburilor ”. Mai întâi, pixelii din prim plan sunt detectați utilizând co ntrastul
luminanței și grupați în “blob-uri”. Apoi, grupuri din dou ă cadre consecutive sunt
comparate pentru a crea mai multe matrici. Urmărirea este efectuată utilizâ nd matrici de

22
potrivire directe și inverse. Această metodă rezolvă cu success problema “ bloburilor ” care
fuzionează și se împart în timpul urmăririi. În cele din urmă, sunt combin ate câteva
tehnici avansate, cum ar fi amestecurile de intensitate adaptivă -cromatic ă, reprezentarea
bazată pe regiuni, filtrul Kalman, modelul de scenă și o rețea Bayesian, pentru a efectua
o urmărire on -line cu mai multe obiecte într -un scenariu real d e la o singură cameră fixă .
Pentru a face față ocluziunilor mari în timpul urmăririi, se utilizează un model de
mișcare de accelerație constantă pentru a urmări obiectele în care sunt utilizați simultan
trei predictori pentru a selecta cea mai probabilă poziție a obiectului . Aceste trei scheme
de predicții sunt o schemă de urmărire α -β, o met odă de filtrare Kalman și o metodă de
segmentare și de potrivire a unei regiuni .
Alternativ, se propune o metodă de estimare a mărimii punctului central și a
dimensiunii casetei de delimitare a fiecărei ținte folosind un filtru Kalman cu măsurătorile
a pat ru margini. Această structură facilitează utilizarea măsurătorilor incomplete care pot
apărea datorită ocluziei parțiale. O altă problemă este urmărirea într-o rețea cu mai multe
camere. A fost propus un system ce cuprinde două etape de procesare, operând initial pe
date de la o singură cameră și apoi de la mai multe camere. Procesul cu mai multe
vizualizări folosește trackerele Kalman pentru a modela poziția și viteza obiectului
urmărit , la care sunt asociate măsurători le multiple din etapa cu o singură ve dere.
Camerele multiple cu vederi suprapuse pot ajuta, de asemenea, la rezolvarea problemelor
de ocluziuni ale obiectelor . Procesul de predicție estimează starea fiecărui tracker din
analiza stărilor trecute ale tracker -ului.

Urmărirea obiectelor cu ajutorul filtrului Kalman

După ce obiectele în mișcare sunt găsite în fiecare cadru conse cutiv al camerei,
este necesar s ă se cunoască mișcarea fiecărui obiect în parte, cadru cu cadru. Aceasta este
sarcina unui modul de urmărire a obiectelor . Pentru fiec are obiect în mișcare nou detectat,
este creată o structură numită tracker . Poziția obiectului în cadrul cadrului curent al
camerei se găsește prin compararea rezultatelor detectării obiectului (blob -urile extrase
din imagine) cu poziția prezisă a fiecărui tracker . O abord are bazată pe filtrarea Kalman
este utilizată pentru predicția stării tracker -ului. Există câteva tipuri de relații posibile
(Figura 38), fiecare dintre acestea necesită acțiuni diferite. Dacă o anumită pată (blob) nu
este asociată cu un tracker , este creat un nou tracker și inițializat în conformitate cu
această pată . Dacă un anumit tracker nu are nicio legătură cu niciuna dintre bloburi, atunci
faza de actualizare a măsurătorilor nu se efectuează în cadrul actual . Dacă trackerul nu
este asociat petei corespunzătoare în mai multe cadre consecutive , acesta va fi șters .
Natura predictivă a trackerelor asigură faptul că obiectele în mișcare, a căror detectare
prin scăderea fundalului este temporar imposi bilă, nu sunt "pierdute " (de exemplu, a tunci
când o persoană tre ce în spatele unei bariere opace ).
Dacă există o relație neambiguă unu -la-unu între o pată și o singură piesă de
urmărire, acest tracker este actualizat cu rezultatele măsurătorilor legate de blob . Cu toate
acestea, dacă există mai mult de o pată și / sau un tracker ce se potrivesc , apare un conflict
de urmărire . Astfel a fost propus următorul algoritm de rezolvare a conflictelor . Mai întâi

23
se formează grupuri de trackere și bloburi associate acestora. Fiecare grup conține toate
blob-urile care se potrivesc cu cel puțin un tracker din grup și toate trackerele care se
potrivesc cu cel puțin o pată din grup. Apoi, toate grupurile sunt procesate unul câte unul.
Într-un singur grup, toate trackerele sunt procesate succesiv . Dacă mai multe blob-uri sunt
atribuite unui singur tracker, acest tracker este actualizat cu toate blob -urile atribuite
acestuia, îmbinate într -o singură pată . Acest lucru este necesar în cazul obiectelor parțial
acoperite (de exemplu, o persoană în spatele unui po st) care determină împărțirea blobului
în părți .
În alte cazuri, toate bloburile de potrivire sunt îmbinate și tracker -ul este actualizat
utilizând poziția estimată în interiorul acestui grup de pete. Această abordare utilizează
capacitatea trackerelor Kalman de a prezice starea obiectului urmărit, cu condiția să nu
schimbe rapid direcția și viteza de mișcare, astfel încât starea prezisă a filtrului Kalman
să poată fi utilizată pentru rezolvarea conflictelor de urmărire pe termen scurt . Poziția
estimată este utilizată pentru actualizarea poziției tracker -ului, modificarea poziției este
calculată cu ajutorul stărilor anticipate și a stărilor precedente . Valorile prezise ale
mărimii și ale modificării mărimii sunt aruncate și înlocuite cu valori din starea
precedentă a filtrului, pentru a preveni dispariția sau creșterea extensivă a trackerului ,
dacă mărimea lui era instabilă înainte de intrarea în situația de conflict . Prin urmare, se
presupune că dimensiunea obiectului nu se schimbă în timpul conflictului .

Exemplu de urmărire a obiectelor și de rezolvare a conflictelor; Verde – obiecte în mișcare
detectate, umbre roșii de obiecte
Figura de mai sus prezintă un exemplu de urmărire a obiectelor cu rezolvarea
conflictelor, utilizând procedura descrisă aici. O persoană trece printr -un grup de patru

24
persoane care merg împreună . În timpul conflictului, pozițiile ambelor obiecte sunt
estimate folosind rezu ltatele de predicție a le filtrului Kalman . Când aceste două obiecte
devin din nou separate, alocarea de trackere la blobs este verificată folosind culoarea,
textura și măsurile de acoperire. Ca rezultat, ambele obiecte sunt urmărite corect înainte,
în timp ul și după apariția conflictului .
Un caz special de conflict este legat de separarea obiectelor, de exemplu dacă o
persoană lasă un bagaj și pleacă . În această situație, tracker -ul trebuie să urmărească
persoana și trebuie să fie creat un tracker nou pentr u bagaje . Acest c az este tratat după
cum urmează. În cadrul fiecărui grup format din trackere și blob -uri asociate lor se găsesc
subgrupuri de blob -uri aflate la o distanță mai mare decăt o valoare limită. Dacă există
mai mult de un astfel de subgrup, este necesar să se separe tracker -ul: este selectat un
subgrup și i se alocă tracker -ul, apoi se crează un tracker nou pentru subgrupul rămas .
Pentru a găsi subgrupul care se potrivește cu tracker -ul, imaginea obiectului stocat în
tracker este comparată cu imaginea fiecărui blob, folosind trei măsuri: similaritatea
culorii, similitudinea texturii și acoperirea . Descriptorii blobului sunt calculați utilizând
cadrul de imagine curent. Descriptorii tracker -ului sun t calculați în timpul creării tracker –
ului și actualizați de fiecare dată când track er-ul este atribuit unui singur blob-uri (fără
conflict de urmărire). După rezolvarea conflictului, procedura de urmărire se termină cu
crearea de noi trackere pentru blob -urile neatribuite și cu eliminarea trackerelor la care
nu au fost atribuite blob -uri pentru un număr definit de cadre. Procesul se repetă pentru
fiecare cadru al camerei, permițând urmărirea mișcării fiecărui obiect.

Clasificarea obiectelor

O parte esențială a unui sistem inteligent de supraveghere este modulul de
clasificare a obiectelor . Distincția între obiecte permite o analiză mai detalia tă a
comportamentelor acestora. Dacă obiectele prezente în materialul analizat pot fi atribuite
unei clase sp ecificate, pot fi efectuate acțiuni sau aplicate operații în funcție de tipul
atribuit obiectului .
Clasificarea obiectului în sistemele de supraveghere video nu este o sarcină ușoară
datorată în principal variației punctelor de vedere ale camerei . Sunt pro puse câteva
metode de rezolvare a acestei probleme, care pot fi împărțite în două grupuri generale:
bazate pe caracteristici și bazate pe mișcare .
Abordarea pe bază de caracteristici utilizează informațiile despre caracteristicile
spațiale ale obiectului c are sunt în mod obișnuit legate de descriptorii de formă sau
textură . Una dintre metodele specifice utilizează dimensiunea reală a obiectului pentru a
decide tipul său . Această abordare ia în considerare posibile diferențe de perspectivă între
camere, însă necesită o procedură de calibrare care să fie aplicată . Alte abordări
exploatează proprietăți mai avansate obținute de la obiectele detectate . Deși, în acest caz,
nu este necesară calibrarea, este nevoie de un set mare de modele obiect pregătite pentru
o clasificare adecvat ă. În scopul parametrizării modelului și obiectului, se poate utiliza
un set de caracteristici diferite . Parametrii cei mai folosiți, prezenți în literatură includ

25
descriptorul SIFT (Scale Invariant Feature Transform) și un număr de desc riptori pentru
formă.
Împărțirea obiectelor pe categorii este efectuată de un algoritm de clasificare ce
se bazează pe un vector de caracteristici. Din nou, există mai multe abordări diferite
pentru procesul de clasificare . Metodele bazate pe caracterstici utilizează diferite metrici
de distanță, precum și algoritmi de învățare a mașinilor, cum ar fi mașinile de suport
vectorial (SVM – Support Vector Machines ) și rețelele neuronale artificiale (ANN –
Artificial Neural Networks ). O altă abordare găsită în literatură utilizează imagini
memorate ale mișcării și imagini video recurente ca o metodă nu numai pentru
recunoașterea acțiunii, ci și pentru procesul de clasificare a obiectelor . Aceste metode se
bazează pe proprietatea că unele obiecte, cum ar fi mași nile, sunt mai rigide în comparație
cu alte obiecte, cum ar fi oamenii. Prin urmare, prin analizarea caracteristicilor spațio –
temporale, este posibil să se facă distincția între aceste obiecte.

Clasificarea obiectelor bazat ă pe dimensiunile acestora

Clasificarea obiectelor bazat ă pe dimensiunea acestora este un exemplu de
clasificare ce utilizează un set de valori de prag în scopul atribuirii obiectelor unei
categorii adecvate, adică umană sau vehicul . Datorită distorsiunii de perspectivă dintr -o
imagine obișnuită a camerei, nu este posibil să se utilizeze dimensiunea u nui obiect
măsurat în pixeli în scopul clasificării , dar lățimea și înălțimea obiectului în unități fizice
(adică metri sau inci) trebuie să fie cunoscut ă. Prin urmare, trebuie să se realize ze o
conversie între coordonatele camerei și coordonatele fizice, acest lucru putând fi realizat
prin procedura de calibrare a camerei . Au fost propuse diferite metode de calibrare, dar
metoda Tsai este una dintre cele mai populare și mai exacte.
Metoda de calibrare Tsai necesită marcarea mai multor puncte în zona observată
de aparatul de fotografiat și măsurarea pozițiilor lor relativ una față de cealaltă, atât în
lumea reală cât și în imaginea calculatorului . Unul dintre aceste puncte este de obicei
stabi lit ca o origine a sistemului de coordonate. Algoritmul de calibrare procesează
perechile coordonatelor reale și coordonatele imaginii fiecărui punct, pentru a calcula 11
coeficienți de conversie, descriind translatarea și rotirea camerei față de coordonatele
reale , distorsiunile lentilelor camerei, distanța focală a camerei etc.

26

Punctele de calibrare utilizate în experimente
În scopul experimentării, lățimea și înălțimea fizică estimată a obiectului sunt
singurii para metri utilizați pentru clasificare . În acest sistem de testare au fost create trei
clase de obiecte, iar regulile de clasificare a obiectelor în funcție de lățimea și înălțimea
fizică estimată a acestora au fost după cum urmează:
– Oameni (H) – obiecte cu lă țimea cuprinsă între 0,5m și 2,5m și înălțimea
cuprinsă între 1m și 3m
– Camioane mari (T) – obiecte cu lățimea w mai mare de 6m și înălțimea de
4,5m
– Camioane mici (S) – obiecte cu lățimea cuprinsă între 4,5m și 6m și înălțime
3m și 4,5m
– Autotur isme (C) – obiecte cu lățimea cuprinsă între 3m și 4,5m și înălțime între
1,5m și 3m
– Alte vehicule (V) – obiecte cu o lățime mai mare de 2,5 m și care nu aparțin
niciunei alte clase de vehicule
– Obiecte necunoscute (U) – toate celelalte obiecte
Valorile de prag au fost alese experimental prin procesarea înregistrărilor video și
examinarea dimensiunilor estimate ale diferitelor obiecte în mișcare . Regulile enumerate
mai sus sunt, desigur, mult simplificate și nu vor permite o clasificare precisă a obiectelor
în scena rii reale complexe . Cu toate acestea, acestea sunt suficiente pentru testarea
sistemului propus pentru clasificarea obiectului pe baza dimensiunii estimate . Acest
sistem simplificat de clasificare poate fi extins prin adăugarea unor noi clase de obiecte
și a unor reguli de clasificare suplimentare, mai complexe, bazate nu numai pe mărimea
fizică a obiectelor, ci și pe alți descriptori, legate de mișcarea și ap ariția obiectelor
urmărite .
În scopul experimentării, o cameră staționară a fost montată pe acoperișul unei
clădiri . Imaginea aparatului foto arată un fragment al străzii cu trotuare . Axa camerei este
aproape perpendiculară pe calea circulației vehiculelor . În timpul experimentelor,
estimarea mărimii este efectuată dacă obiectul este pe deplin în cadrul imaginii, obiectul
nu este în conflict cu nici un alt obiect în mișcare (fără suprapunere cu alte obiecte) și

27
dimensiunea casetei delimitării este mai mare decât pragul impus (eroarea de estimare
pentru obiectele îndepărtate, mici poate fi foarte mare, deoarece o mică diferență în
dimensiunea obiectului în pixeli duce la o mare diferență în dimensiunea fizică estimată).

Elemente în mișcare a căror dimensiune este estimată

Clasificarea baza tă pe forma obiectelor

Camerele de supraveghere video pot fi plasate în mod diferit: în partea superioară
a clădirii, atașat la un stâlp , agățat sub un tavan . Aceasta implică faptul că același obiect
observat de la diferite camere poate fi reprezentat de o siluetă diferită . În plus, obiectul
însuși se poate roti în jurul axei sale, creând mai multe variații de siluetă.
Clasificarea bazată pe forma obiectelor este o problemă de recunoaștere a
modelului și necesită un set de obiecte pentru o realizare adecvată a clasificării. Pentru a
furniza diferite seturi de date pentru unghiuri specifice de observare a le camerei, au fost
pregătite modele 3D ale obiectelor . Aceste modele reprezintă două clase de bază: v ehicule
și oameni . În scopul procesului de parametrizare și de instruire ulterioară, aceste modele
3D sunt proiectate în plan, fiecare element fiind rotit la 15 grade față de cel anterior lui .
Acest lucru produce un număr mare de imagini de siluetă pentru vehicule și oameni pentru
un unghi orizontal definit . Experimentele efectuate au arătat că trei astfel de setu ri de date
care corespund la 20, 40 și 60 de grade sunt suficiente pentru a acoperi unghiurile
orizontale care se referă la cele mai folosite orientări ale camerei . Pentru a furniza mai
puține erori în timpul procesului de clasificare, este creat un set de date negativ
suplimentar care reprezintă forme care nu aparțin niciuneia dintre clasele anterioare .
Procesul de parametrizare scade semnificativ canti tatea de date care reprezintă masca de
obiect e și care unifică descrier ea acesteia. Clasificarea obiectelor în sistemele de
supraveghere video trebuie să fie efectuată la costuri de calcul scăzute . Metodele utilizate
în mod obișnuit pentru problema de clasificare a obiectelor includ parametri ca: raportul
de umplere, compactitatea, momentele invariante de rotire, transla ție și mărire .

28

Exemplu de proiecții de modele 3D care reprezintă diferite vehic ule și poziții umane observate
dintr -un unghi specificat
Procesul de clasificare poate fi împărțit în două părți separate . În primul rând,
caracteristicile tuturor obiectelor prezente în cadrul procesat în prezent sunt clasificate de
către clasificatorii S VM (Support Vector Machine). Ca rezultat, este creat un vector care
conține fiecare probabilitate de atribuire a clasei . Pentru a include relația de clasificare a
obiectului care are loc în cadre consecutive, tipul de obiect este setat la o clasă a cărei
probabilitate medie este cea mai mare . Dacă nici una dintre probabilități nu atinge pragul
de 0,5, obiectul este atribuit automat clasei “Alte obiecte”.
O altă problemă este că obiectele care intră sau ies din scenă sunt parțial tăiate
ceea ce poate duce la erori de clasificare . Pentru a rezolva această problemă, este stabilită
o margine mică în jurul scenei analizate . Marginea este prezentată în figură ca zona
întunecată din jurul cadrului. Numai obiectele a căror contur este în întregime în această
grani ță sunt analizate în continuare.

Cadru video dintr -o înregistrare de test . Clasificarea obiectelor detectate începe când acestea
intră complet în scenă

29
Capitolul 3 – Raspberry Pi

Prezentare generală

Raspberry Pi este un calculator de dimensiuni mici, dezvoltat de Raspberry Pi
Foundation, care ruleaza Linux ca sistem de operare. Prima generație de plăci Raspberry
Pi care a ap ărut in Februarie, anul 2012 este Raspberry Pi 1 Model B, urmată apoi de
Model A. Un an mai târziu au apărut versiuni îmbunătățite ale acestora, și anume
modelele A+ si B+. În 2015 apare Raspberry Pi 2, model ce aduce un plus de RAM plăcii,
iar în anul 2016 apare Raspberry Pi Model B, model ce are încorporat WiFi, Bluetooth si
capac itate de pornire utilizând USB. Cel mai recent model dezvoltat de Raspberry Pi
Foundation este modelul Raspberry Pi Zero W.
Raspberry Pi dispune de o ieșire HDMI (High Definition Multimedia Interface),
ce este folosită pentru transmiterea datelor video sau audio de la placă la un monitor,
proiector video sau un dispozitiv audio digital. De asemenea, placa dispune de porturi
USB (Universal Serial Bus), un port Ethernet pentru acces la internet și un soclu pentru
card SD, pe care rulează sistemul de operare. Alimentarea externă a Raspberry Pi -ului
(5V 700mA) se face printr -un conector standard microUSB.

1. Port microUSB pentru alimentare
2. Ieșire HDMI
3. Port Ethernet
4. Port USB
5. Ieșire audio
6. Ieșire video RCA
7. Slot card SD

30
Părți componente

Toate modelele Raspberry Pi prezintă un sistem Broadcom pe placă (SoC –
System On Chip) , care include un procesor ARM din arhitectura RISC (Reduced
Instruction Set Computer) compatibil cu unitatea centrală de procesare și o unitate de
procesare grafică int egrată VideoCore IV. Viteza unității centrale de procesare are valori
intre 700MHz si 1.2GHz pentru versiunea Pi 3 , iar memoria RAM de la 256MB la 1GB.
Cardul SD (Secure Digital) este folosit pentru a stoca sistemul de operare si programele
în memori e. Majoritatea plăcilor Raspberry Pi au între unu și patru porturi USB, o ieșire
video HDMI, o iesire audio jack de 3.5mm și o interfață GPIO (General Purpose Input
Ouput) cu 18 pini de intrare / ieșire ce suportă protocoale precum I2C, UART, SPI.

P1 reprez intă conectorul GPIO (General Purpose Input Output). Acesta dispune
defapt de mai multe tipuri de conectoare. Acestea sunt :
– Pini de uz general, se pot folosi, de exemplu, pentru aprinderea si stingerea
unor LED -uri
– Interfață I2C (Inter -Integrated Circuits ), permit conectarea perifericelor de
frecven ță mică prin intermediul a doi pini de control
– Interfață serială (SPI – Serial Peripheral Interface), este o interfață sincronă
standard de mare viteză, ce operează în mod full duplex
Pinii P2 reprezintă interfața JTAG (Joint Test Action Group) a unității de
procesare grafică VideoCore și este folosită doa r in timpul construcției plăcii pentru

31
testare. Pinul P3, lăsat liber, este o interfață JTAG LAN9512, cu care se testează portul
Ethernet al plăcii.
S2 reprezintă interfața serială pentru afișaj (DSI – Display Serial Interface),
localizată între conectorul pentru alimentare și interfața GPIO. Scopul acestei interfețe
seriale este de a oferi utilizatorului o soluție simpla de conecta re a unui panou LCD
(Liquid Crystal Display) la Raspberry Pi. Totuși, de cele mai multe ori pentru a realiza
acest lucru se folosește portul HDMI. S3 este o altă interfață serială, aceasta fiind dedicată
conectării camerelor video la Raspberry Pi.
Sistemul de operare recomandat de Raspberry Pi Foundation este Raspbian, o
distribuție de Linux bazată pe sistemul de operare Debian, dar se pot instala pe cardul SD
și alte sisteme de operare precum Windows 10 IoT Core, RISC OS. De asemenea este
recomandată folosirea Python ca limbaj de programare principal, dar este oferit suport si
pentru alte limbaje.

Comparație a modelelor Raspberry Pi

În următorul tabel sunt evidențiate specificațiile fiecărui model de Raspberry Pi
apărut până în Februarie 2015.
Model A Model A+ Model B Model B+ Generation 2
Preț 25 $ 20 $ 35 $ 35$ 35$
System
on chip Broadco
m 2835 Broadcom
2835 Broadcom
2835 Broadcom
2835 Broadcom
2836
Memori
e RAM 256 MB 256 MB 512 MB 512 MB 1 GB
USB 2.0
Ports 1 1 2 4 4
Port
Ethernet None None 10/100
Mbits/s
Ethernet 10/100
Mbits/s
Ethernet 10/100
Mbits/s
Ethernet
Putere 300mA
(1.5W) 200mA(1W
) 700mA(3.5W
) 600mA(3.0W
) 900mA(4.5W
)

Sistemul Broadcom folosit în prima generație de plăci Raspberri Pi este un
echivalentul cip -urilor folosite in prima generație de smartphone -uri, ce au o arhitectură
ARMv6 a unității centrale de procesare . Unitatea centrală de procesare sistemului
Broadcom aflat pe Raspberry Pi include un procesor ARM1176JZF -S ce lucrează la o
frecvență de 700MH z, o unitate grafică de procesare și o memorie RAM.
Raspberry Pi 2 folosește un sistem pe placă Broadcom BCM2836 cu un procesor
cu patru nuclee ARM Cortex -A7, lucrând la o viteză de 900MHz. De asemenea,
Broadcom BCM2836 dispune de o memorie RAM de 1GB, făcând Raspberry Pi 2 să fie
de 4-6 ori ma i rapid decat versiunea precedentă. Versiunea 3 a plăcii Raspberry Pi ,

32
dispunând de un sistem Broadcom BC M2837 cu un procesor cu patru nuclee ce lucrează
la o viteză de 1.2GHz , este de 10 ori mai rapid decat Raspberry Pi 1 Model B+. Prima
genera ție a plăcilor Raspberry Pi furniza o performanță de 0.041 GFLOPS (Floating Point
Operations Per Second) , echivalentul unui procesor Pentium II de 300MHz . Unitatea
grafică furnizează furnizează o procesare de un Gpixel pe secundă sau o performanță de
procesare d e 24 GFLOPS.
Memoria RAM a plăcilor Model B mai vechi era împărțită în două : 128 MB era
alocate unității grafice, rămânând 128MB pentru unitatea centrală de procesare. La prima
lansare a modelului B de 256 MB existau trei posibilități de împărțire a memori ei. Un
prim mod era alocarea a 192 MB pentru unitatea centrală de procesare, suficient pentru
decodarea video și 3D , dar nu pentru ambele simultan, iar 224 MB erau folosiți pentru
sistemul de operare Linux . Pentru noul model B cu 512 MB RAM au fost lansate fișiere
.elf (Executable and Linkable Format) care descriu modul de împărțire a memoriei RAM
și anume arm256_start.elf, arm 384_start.elf, arm496_start.elf corespunzătoare pentru
256 MB, 384 MB și 496 MB alocați unității central e de procesare , și respectiv 256 MB,
128 MB și 16 MB pentru unitatea grafică. La scurt timp după apari ția acestor fișiere
Fundația Raspberry Pi lansează o nouă versiune a fișierului start.elf, noua variantă fiind
capabilă sa citească valorile dintr -un fișier de configurare config.txt și să aloce in mod
dinamic memoria RAM unității centrale de procesare. Astfel s -a renunțat la metodele
vechi de împărțire a memoriei RAM, noile versiuni de Raspberry Pi începând sa utilizeze
un singur fișier start.elf.
Din punct de vedere al interfeței vi deo, primul model apărut, și anume Raspberry
Pi 1 Model A dispune de un port HDMI si un port RCA pentru transmiterea semnalelor
video analogice. Controller -ul video al acestui model poate emite rezoluții standard ca și
ale televizoarelor moderne, precum HD și full HD, dar și rezoluții mici ca ale
monitoarelor cu tub catodic (CRT – Cathode Ray Tube). Prin urmare, acesta poate emite
urmatoarele rezoluții : 640×350 EGA; 640×480 VGA; 800×600 SVGA; 1024×768 XGA;
1280×720 720p HDTV; 1280×768 WXGA; 1280×800 WXGA; 1 280×1024 SXGA;
1366×768 WXGA; 1400×1050 SXGA+; 1600×1200 UXGA; 1680×1050 WXGA+;
1920×1080 1080p HDTV; 1920×1200 WUXGA.
Raspberry Pi poate reda și videoclipuri la rezoluții mari precum 2048 ×1152, sau
chiar 3840 ×2160 la 15 Hz . De remarcat este faptul că perm iterea emiterii de semnale
video cu rezoluții mari nu garantează decodarea formatelor video de către unitatea grafică.
Defapt, este cunoscut faptul că unitatea grafică al plăcilor Raspberry Pi nu funcționează
corect la rezoluții mari atunci când se folosește standardul H265 pentru compresia
semnalelor video.
Deși plăcile Raspberry Pi 3 nu dispun de componente hardware capabile s ă
realizeze decodarea H265 a semnalelor video, dar unitatea grafică de procesare este destul
de performantă decât la versiunile lansate anterior , astfel încât să poată decoda semnalele
H 265 cu ajutorul software -ului. Comparabil cu versiunile anterioare care funcționează la
250 MHz, Raspberry Pi 3, funcționează la frecve nțe de ceas între valorile 300 MHz si
400 MHz.
Raspberry Pi poate, de asemenea, să genereze semnale video de tipul 576i și 480i,
aceleași semnale ce se folosesc la televizoarele cu tub catodic, prin intermediul

33
conectorului RCA. Printre semnalele standard ce sunt suportate se numără semnalele de
tip PAL -BGHID, PAL -M, PAL -N, NTSC and NTSC -J.
Alimentarea plăcii Raspberry Pi se face prin intermediul a unui conector
microUSB de 5.1 V olți. Valoarea în mA a curentului de este nevoie pentru funcționare
este depend entă de ce periferice sunt conectate la placă. În mod normal, modelul B
utilizează un curent cu valoarea între 700 -1000 mA, iar modelul A un curent până în 500
mA fără niciun dispozitiv periferic atașat. Puterea necesară funcționării Raspberry Pi -ului
crește în funcție de ce interfețe ale plăcii sunt folosite. Interfața pinilor de uz general
consumă 50 mA, valoare distribuită la toți pinii. Un pin poate consuma de unul singur 16
mA. Portul HDMI folosește un curent de 50 mA, iar interfața folosită pentru cam era video
necesită un curent de 250 mA.

Sisteme de operare

Raspberry Pi este compatibil cu mai multe sisteme de operare ce pot fi instalate
pe cardul microSD, miniSD sau SD, în funcție de modelul plăcii și adaptoarele
disponibile. Fundația Raspberry Pi recomandă folosirea sistemului de operare Raspbian,
un sistem bazat pe distribuția de Linux Debian. Printre alte sisteme de operare ce se pot
instala se numără Ubuntu Mate, Snappy Ubuntu Core, Window 10 IoT Core, RISC OS.
Sisteme de operare ce nu se bazeaz ă pe Linux
– RISC OS
– FreeBSD
– NetBSD,
– Window 10 IoT Core
– Haiku
Sisteme de operare bazate pe Linux
– Arch Linux ARM
– Fedora Remix
– CentOS
– Kali Linux

Sistemul de operare Raspbian

Raspbian este un sistem de operare bazat pe distrib uția de Linux Debian,
optimizat pentru echipamentul aflat pe placa Raspberry Pi. Raspbian oferă peste 35,000
de pachete software într -un format ce permite instalarea cu ușurință a acestora. Acest
sistem de operare este oferit gratuit de către Fundația Raspberry Pi și este recomandată
folosirea lui pentru calculatoarele Raspberry.
Raspbian a fost creat de Mike Thompson și Peter Green, prima variantă a
sistemului de operare fiind lansată în Iunie 2012. Sistemul de operare este în continuă

34
dezvoltare și este îmbunătățit și optimizat special pentru performanțele unității central
de procesare a plăcilor Raspberry Pi. Sistemul de operare folosește PIXEL (Pi Improved
Xwindows Environment, Lightweight), un mediu de lucru pentru desktop bazat pe
mediul LXDE ( Lightweight X11 Desktop Environment ) și managerul de ferestre
Openbox.

Sistemul de operare vine cu programe de calcul deja instalate, precum programul
destinat calculelor algebrice denumit Mathematica sau programul special conceput
pentru limbajul de programare Python, Python IDE . De asemenea , odată instalat
sistemul de operare, Raspbian are deja instalată o versiune de Python, limbaj de
programare cu ajutorul căruia se poate controla interfața pinilor (GPIO) sau se poate
reda într -o aplicație web captura video realizată de o cameră conectată la Raspberry Pi.

Sistemul de operare RISC OS

RISC OS este un sistem de operare diferit față de Raspbian. Nu se bazează nici pe
Linux nici pe Unix, însă la fel ca Raspbian, acest sistem de operare a fost creat special
pentru Raspberry Pi. RISC OS a fost creat în 1987 de către echipa care a realizat și
procesorul ARM care există pe placa Raspberry Pi.
Avantajele acestui sistem de operare sunt urmatoarele: este foarte rapid și ocupă
puțină memorie. Sistemul de operare în sine împreună cu câteva aplicații oc upă doar 6
MB. RISC OS a fost creat pe vremea când cel mai rapid calculator era constituit dintr -un
procesor ARM de 8 MHz și o memorie RAM de 512 KB. Comparând cu specificațiile
hardware a dispozitivelor moderne, acest sistem de operare raspunde foarte rap id la
comenzile trimise de utilizator.

35

Un alt avantaj al acestui sistem de operare este acela că este mult mai ușor de
folosit decât sisteme de operare moderne precum Linux. Ritmul în care a fost dezvoltat
RISC OS a fost mai lent decât la alte sisteme de operare, prin urmare exista mai puține
“straturi “ existente între utilizator și sistem, făcându -l mult mai ușor de utilizat și de
configurat .
Acest sistem de operare însă are un dezavantaj, acela că dacă un program al său
se blochează, tot ansamblul de ap licații este blocat, deci toată funcționarea sistemului este
întreruptă. Deși pare un dezavantaj major, această funcționare în cooperare a aplicațiilor
aduce un beneficiu programatorilor, care pot crea programe cu ajutorul cărora pot controla
funcționarea întregii mașini de lucru pe care este instalat sistemul de operare.

Sistemul de operare FreeRTOS

FreeRTOS este un sistem de operare foarte popular, fiind dezvoltat pentru
aproximativ 35 de tipuri de micro -controllere. Sistemul este unul simplu și foarte mic ca
memorie ocupată, kernel -ul său fiind constituit din trei fișiere C. Kernel -ul unui sistem
de operare este, practic, mediatorul dintre programe si hardware. Kernel -ul ofera suport
pentru filtrarea pachetelor ce trec prin retea si gestioneaza procesele ce ruleaza in
memorie. FreeRTOS este scris în mare parte in limbajul de programare C, dar conțin e și
câteva funcții scrise în limbaj de asamblare.
Sistemul de operare are memorii ROM și RAM minimale. În mod normal, un
fișier binar corespunzător kernel -ului sistemului va avea între 6 KB și 12 KB.
FreeRTOS este compatibil cu o gamă largă de procesoare, dintre care putem
enumera procesoarele din arhitectura ARM, precum ARM 7, ARM 9, ARM Cortex -A,
procesoarele Intel x86 sau 8052, precum si micro -controllerele PIC18, PIC24, dsPIC.

36

Interfața serială pentru camera video

Interfața Serial Camera (CSI) est e o specificație a Mobil e Industry Processor
Interface (MIPI). Aceasta d efinește o interfață între o cameră foto și un procesor gazdă.
Cea mai recentă specificație a interfeței este CSI -3, care a fost lansată în 2012.
CSI-1 a fost interfața MIPI standard p entru camere. A apărut ca o arhitectură
pentru a defini interfața dintre o cameră foto și un procesor gazdă. Succesorii săi au fost
MIPI CSI -2 și MIPI CSI -3, două standarde care încă se dezvoltă. Specificația MIPI CSI –
2 v1.0 a fost lansată în 2005. Utilize ază fie D -PHY, fie C -PHY (ambele standarde sunt
stabilite de MIPI Alliance) ca opțiune pentru strat fizic. MIPI D -PHY este utilizat în
principal pentru a interconecta camerele și afișaj ele cu un procesor de aplicații, iar C –
PHY este u n strat fizic pentru c amerele de înaltă performanță și afișajele optimizate din
punct de vedere al costului.
Protocolul este împărțit în următoarele straturi :
1. Stratul fizic (C -PHY / D -PHY)
2. Stratul de fuziune
3. Nivelul protoco alelor de nivel scăzut
4. Nivelul conversiei pixelilor în biți
5. Application Layer
MIPI CSI -2 este adoptat pe scară largă în industria mobilă și mobilă.
CSI-3 este o specificație de interfață de nouă generație bazată pe UniPort -M. A
fost lansat în 2012. MIPI CSI -3 funcționează pe stratul de transport MIPI UniPro ut ilizând

37
stratul fizic MIPI M -PHY. Fiecare poate fi folosit pentru a aduce imagini de înaltă
rezoluție, culori bo gate și capabilități avansate video pentru smartphone -uri, tablete,
automobile, dispozitive de jocuri video, drone, accesorii inteligente și alt e produse.

Interfața serială MIPI CSI -2

MIPI CSI -2 este cea mai utilizată interfață de cameră din industria de telefonie
mobil ă. Această interfață se folosește la scară largă datorită ușurinței utilizării și
capacității de a sprijini o gamă largă de aplicații de înaltă performanță, inclusiv 1080p,
4K, 8K și mai mult, și fotografii de înaltă rezoluție.
Interfața poate fi, de asemenea, utilizată pentru interconectarea camerelor în
dispozitivele de real itate virtuală montat e pe cap, a plicații pentru automobile inteligente,
aparate de fotografiat și camera montate pe drone, a paratele IoT (Internet of Things) și
sistemele 3D de recunoaștere facială sau de supraveghere. CSI-2 poate fi implementat pe
oricare dintre cele două straturi fizice d e la MIPI Alliance: MIPI C -PHY și MIPI D -PHY .
Performanța este scalabilă pe benzi, oferind, de exemplu, până la 24 Gbps
utilizând o interfață C -PHY cu trei benzi (nouă fire) sau 18 Gbps utilizând interfața D –
PHY cu patru benzi (sub zece fi re). Ambele specificații ale stratului fizic au fost
actualizate pentru a sprijini noul CSI -2 v2.0, îmbunătățirile cheie ale modelului fiind
următoarele:
– adâncimea de culoare RAW -16 și RAW -20 care îmbunătățește foarte mult
intervalele dinamice ridicate (HD R) și rația de semnal la zgomot (SNR),
pentru a aduce capabilități "avansate de viziune" vehiculelor și sistemelor
autonome
– Canalele virtuale extinse de la 4 la 32 pentru a adapta proliferarea senzorilor
de imagine cu mai multe tipuri de date pentru îmbună tățirea aplicațiilor
Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) cum ar fi evitarea coliziunilor
– Reducerea latenței și eficiența transportului (LRTE) asigură o agregare
crescută a senzorului de imagine fără a se adăuga la costul sistemului,
facilitează perceperea, procesarea și luarea deciziilor în timp real , și
optimizează transportul pentru a reduce numărul de fire, rata de comutare și
consumul de energie
– Folosirea compresiei DPCM (Differential Pulse Code Modulation), care
reduce lățimea de bandă în timp ce furnizează imagini cu raportul semnal –
zgomot superior
MIPI CSI -2 include, de asemenea, o interfață bidirecțională, cu două fire,
compatibilă cu I2C, care poate fi utilizată de către procesoarele gazdă pentru configurarea
și cont rolul camerelor înainte, în timpul sau după streamingul i maginilor utilizând
interfața D -PHY sau C -PHY.
Principalele avantaje ale acestui model de interfață sunt performanța ridicată,
consumul mic, interferențe electromagnetice scăzute.

38
Interfața serială MIPI CSI -3

MIPI CSI -3SM este o interfață a subsistemului de cameră care poate fi utilizată
pentru a integra camere digitale statice, senzori de înaltă rezoluție și frecvență ridicată a
cadrelor , și funcționalități ale camerei video într -o rețea de tip UniPro.
Specificația este disponibilă ca versiunea v1.1 și definește stratul de aplicație MIPI
pentru camera MIPI UniPro v1.6 al cărui strat fizic este, la rândul său, definit de
specificația MIPI M -PHY v3.0 . CSI-3 și UniPro susțin colectiv ratele de trans fer de date
de mare viteză, controlul bidirecțional rapid al camerei în bandă, capabilitățile de
descoperire a dispozitivelor, livrarea datelor cu confirmare și gestionarea mai multor
fluxuri de date utilizând canale virtuale . O configurație de bază CSI -3 v1.1, care utilizează
patru benzi frontale și o bandă inversă (10 fire totale), poate suporta până la 14,88 Gbps
în direcția înainte și suportă în mod obișnuit 1 Mbps sau m ai mult în sens invers. UniPro
utilizează în sine o anumită lățime de bandă (în pr incipal în sens invers) pentru a garanta
livrarea sigură a pachetelor către receptor . Camerele care imp lementează o configurație
minimală MIPI CSI -3, care constă dintr -o singură bandă frontală și una inversă (patru fire
totale), pot transmite 12 video BPP 4K la aproximativ 40 cadre pe secundă .

Interfața GPIO

Pinii GPIO (General Purpose Input Output) sunt o interfață fizică între Raspberr y
Pi și lumea exterioară. La cel mai simplu nivel, ne putem gândi la ele ca switch -uri pe
care le putem activa sau dezactiva (intrare) sau pe care Raspberry Pi-ul le poate porni sau
opri (ieșire). Șaptesprezece din cei 26 de pini sunt pini de uz general, i ar ceilalți sunt pini
de putere sau masă .

Se pot programa pinii să interacționeze în moduri uimitoare cu lumea reală. Nu
este necesar ca intrările să provină dintr -un comutator fizic; Acest ea ar putea fi introdus e
de la un senzor sau de la un alt computer sau dispozitiv, de exemplu .
De asemenea, ieșirea poate face orice, de la activarea unu i LED la trimiterea unui
semnal către un alt dispozitiv. Dacă Raspberry Pi se află într -o rețea, se pot controla
dispozitivele care sun t atașate la acesta de oriunde și aceste dispozitive pot trimite date

39
înapoi . Conectivitatea și controlul dispozitivelor fizice pe internet este un lucru puternic
și interesant, iar Raspberry Pi este ideal pentru acest lucru .
Ignorând Raspberry Pi pentru o clipă, una dintre cele mai simple circ uite electrice
pe care le putem construi este o baterie conectată la o sursă de lumină și un întrerupător
(rezistorul este acolo pentru a proteja LED -ul).

Când folosim un pin GPIO ca ieșire, Raspberry Pi înlocuiește întrerupătorul și
bateria din diagrama de mai sus. Fiecare pin poate activa sau dezactiva sau poate merge
HIGH sau LOW în termeni de calcul. Când pinul este HIGH, acesta emite 3,3 volți (3v3);
Când pinul este LOW este dezactivat.
Iată același circuit folosind Raspberry Pi. LED -ul este cone ctat la un pin GPIO
(care scoate la ie șire +3.3 Volți ) și un pin de masă (care are potențialul 0v și acționează
ca terminalul negativ al bateriei):

Ieșirile GPIO sunt ușor de folosit ; Acestea su nt pornite sau oprite, HIGH sau
LOW, 3v3 sau 0v. Intrările sunt puțin mai complicate din cauza modului în care
funcționează dispozitivele digitale. Deși s -ar părea rezonabil doar conectarea unui buton
pe un pin de intrare ș i un pin de împământare, Raspberr y Pi poate confunda faptul că
butonul este pornit sau oprit. S -ar putea să funcționeze corect, s-ar putea s ă nu. Fără o
referință, ar fi greu să afli dacă te duci în sus sau în jos, sau chiar ceea ce înse amnă în sus
sau în jos. Acesta este motivul pentru c are se pot vedea expresii precum "trageți în sus"
și "trageți în jos" în tutorialele Raspberry Pi GPIO. Este o modalitate de a da pinul ui de

40
intrare o referință, astfel încât știe cu siguranță atunci când o valoare de intrare este
primit ă.
Numerotarea GPIO este modul cum calculatorul citește pinii. Pentru oameni
acestea nu au niciun sens, nu au o ordine anume, astfel încât nu există o modalitate ușoară
de a le aminti. Pentur aceasta este nevoie de o referință imprimată sau o placă de referință
care să se po trivească cu pinii.

Raspberry Pi oferă pin -uri de intrare / ieșire digitale cu scop general (numite pinii
GPIO) pe care le puteți utiliza pentru citirea semnalelor logice digitale sau pentru afișarea
nivelelor logice digitale. Ieșirile nu au posibilitate a utlizării de curenți mari , dar se pot
acționa LED -uri sau alte dispozitive cu curent redus. Desigur, pentru a le utiliza în mod
eficient și în siguranță, trebuie să se cunoască nivelul lor de tensiune și capacitatea de a
conduce vehicule, și, din păcate, furnizorii R aspberry Pi nu f urnizează specificațiile
pinilor GPIO. Este o sursă de frustrare pentru utilizatorii Raspberry Pi deoarece
caracteristicile electrice ale pinilor de intrare / ieșire ai Broadcom BCM2835 SoC (sis tem-
pe-chip) nu sunt specificate în mod corespunzător în fișa tehnică a documentației
Raspberry Pi sau a procesorului. Broadcom BCM2835 folosit de Raspberry Pi
încorporează un nucleu procesor ARM1176. Procesoarele ARM sunt procesoare low –
cost, dar de înaltă performanță utilizate în telefoane inteligente, televizoare digitale,
eReadere și alte dispozitive media. ARM licențiază procesorul și altor companii, cum ar
fi Broadcom, care o combină cu diferite module de I ntrare / Ieșire și le încorporează în
design -uri pe sistem de tip chipse t (SoC). De asemenea, ARM furnizează IP -ul fizic
pentru intrările și ieșirile digitale (GPIO) ca biblioteci de celule.
Pinii GPIO de la Raspberry Pi sunt destul de versatili și se pot modifica multe
dintre caracteristicile lor din software. Puteți să activ ați / dezactivați histerezisul de intrare
a pinului de intrare, viteza de reducere a debitului de ieșire și capacitate a de comandă a
sursei de comandă . Aceste proprietăți sunt stabilite pentru blocul GPIO ca un întreg, nu
pe bază pin -cu-pin.
Următoarea dia gramă prezintă o schemă simpl ificată a circuitelor cu pinii
intrare/ieșire :

41

Circuitul echivalent pentru un pin GPIO de Raspberry Pi. Diodele de intrare sunt de fapt FET –
uri parazite care nu pot suporta nici un curent semnificativ.
Există câteva subtilități și trăsături notabile ale circuitului:
Diodele interne prezentate în figură nu sunt diode substrat, ci sunt de fapt FET -uri
parazite . Din punct de veder e electric, caracteristica lor curent -tensiune arată aproape la
fel ca la o diodă. Acestea p ot proteja împotriva evenimentelor tranzitorii de curent scăzut
cauzate de tensiunile tranzitorii în afara domeniului aplicate pinilor, dar nu sunt destinate
să protejeze împotriva aplicării tensiunilor mai mari decât tensiunea de alimentare sau
mai mică d ecât tensiunea, chiar și cu o rezistență în serie externă . Pe scurt, niciodată nu
ar trebui să transmiteți în mod deliberat părtinirea acestor "diode" . În consecință, nu se
poate plasa în siguranță un rezistor extern la 5V pe pinul I / O. Asta ar polariza direct
FET-ul parazit și datorită impedanței sale interne slabe cipul se poate supraîncălzi sau
poate duce l a polarizarea directă altor părți ale cipului la tensiuni mai mari decât acestea
pot suporta.
Poarta de intrare detectează dacă nivelul tensiunii de intrare este scăzut sau ridicat,
comparându -l cu o tensiune de prag. În mod normal, pragul de tensiune este de
aproximativ 1,8 V, dar nu este garantat; Acesta poate fi oriunde între valoarea maximă de
intrare “low” și cea minimă de intrare “high” , adică î ntre aproximativ 0,8 și 2,0V.
Pentru a asigura imunitatea la zgomot și pentru a împiedica trecerea în mișcare la
tranziții, puteți configura poarta de intrare pentru a acționa ca un declanșator Schmitt, cu
histerezis de intrare. Cu histerezis există tensiu ni de prag diferite pentru tranz iții în
creștere și în scădere.
Ieșirea conduce fie la 3.3V ( high) , fie la 0V ( low). Un singur driver este arătat în
schemă , dar în realitate există mai multe cabluri în paralel, cu software -ul care controleaz ă
care sunt activate, astfel încât impedanța de ieșire poate fi variată pentru a oferi o sursă
de curent ce variază de la 2 mA la 16 mA.
În locul măsurătorilor reale, următoarele specificații sunt furnizate ca estimări de
bună credință pe care le puteți uti liza ca îndrumări în desenele dumneavoastră. Aceste

42
specificații sunt derivate din fișele de date Raspberry Pi, precum și fișele tehnice ale altor
servere SoC ale ARM1176, în special:
– Freescale MCIMX31 p rocesor de aplicații multimedia
– Procesor multimedia m obil Renesas μPD77630A
– Placă de dezvoltare pentru ARM1176JZF
Specificațiile lor GPIO sunt rezumate în următorul tabel:

Limitările tenisiunii de intrare și a curentului de ieșire
Acestea sunt ace de logică 3.3 volți. O tensiune apropiată de 3.3 V este interpretată
ca “1” logic , în timp ce o tensiune aproape de zero volți este “0” logic . Un pin GPIO nu
trebuie conectat niciodată la o sursă de tensiune mai mare de 3,3 V sau mai mică de 0V,
doearece intrarea în conducție a diodelor de substrat a pinilor de intrare poate duce
deteriorarea promptă a cipului . Pot exista momente când este posibil să fie nevoie să le
conectați la tensiuni în afara domeniului – în aceste cazuri curentul pinului de intrare
trebuie să fie limitat de un rezistor extern la o valoare care împiedică distrugerea cipului.
Pentru a preveni disiparea excesivă a puterii în cip, nu ar trebui aplicat mai mult curent
de la pin decât limita programată. Deci, dacă ați setat capacitatea curentă la 2 mA, nu
trageți mai mult de 2 mA de pe pin. De as emenea, n u trebuie solicitat niciodată ca

43
valoarea curentului de la ieșire să depășească 16 mA. Curentul provenit din ieșiri este
extras din alimentarea de 3.3 V, care poate furniza numai maxim 50 mA. În consecință,
valoarea maximă pe care o puteți obține din toate ieșirile GPIO simultan este mai mică
de 50 mA.
Nu există o limitare similară a curentului de scurgere. Pentru curentul de scurgere ,
limitarea pertinentă este aceea impusă de disiparea maximă a puterii cipului. Chiar și așa,
se poate aplica în siguranță până la 16 mA în oricare număr de pini GPIO simultan. În cel
mai rău caz, pinii de ieșire (dacă sunt configurați la capacitatea de mare putere de 16mA)
au o tensiune de ieși re maximă de aproximativ 0,4 V ) și circuitul lor intern disipă doar
6,4 m W. Chiar și aplicarea de 16 mA în 16 pini simultan ar produce doar 0,1024 W, adică
aproximativ o zecime de un watt. De asemenea, n u trebuie să fie utilizate sarcini
capacitive. Nu plasați o sarcină capacitivă direct peste pin. Limitați curentul în orice
sarcină capacitivă la un curent tranzitoriu maxim de 16 mA. De exemplu, dacă utilizați
un filtru trece -jos pe un pin de ieșire, trebuie să furnizați un grup serie de rezistențe de cel
puțin 3.3V / 16mA = 200 Ω.

44
Capitolul 4 – Realizare practică

Pregătirea unui card SD pentru Raspberry Pi

O placă de dezvoltare Raspberry Pi poate sau nu să fie vândută cu un card SD.
Cardul SD este important deoarece aici este locul în care Raspberry Pi își păstrează
sistemul de operare și este, de asemenea, locul în care vor fi stoca te documentele și
programele .
Chiar și în cazul în care placa Raspberry Pi are un card SD cu un sistem de operare
instalat , este o idee bună ca acesta sa fie actualizat la cea mai recentă versiune, deoarece
în permanență vor apărea versiuni care îmbunătățesc performanțele și corectează erorile
sistemului . Deoarece punerea sistemului de operare pe o cartelă SD șterge orice altceva
de pe card, merită să fie luată în considerare utilizarea unei unități flash USB pentru a
stoca documentele , astfel încât atunci când este instalată o nouă versiune a sistemului de
operare, nu va exista complicația ca acestea să fie copiate undeva în siguranță înainte de
reformatarea cardului SD.
Dacă Raspberry Pi nu dispune de un card SD, atunci dimensiunea minimă pe care
ar trebui să o aibă cardul este de 4GB. Dacă se intenționează să fie stocate fișiere media
sau să se lucreze cu alte imagini de pe cardul SD, probabil că va fi nevoie de o memorie
mai mare.
Pentru a pregăti o cartelă SD pentru Raspberry Pi este nevoie de un computer
obișnuit cu un cititor de carduri SD încorporat sau cu un cititor de carduri SD USB .
Sistemul de operare care va fi instalat pe cardul SD trebuie să fie descărcat de pe Internet.
Acesta va fi, de obicei, un fișier zip care apoi extrage într -un fișier de tip .img un fișier
imagine. Pentru o rice fișier de imagi ne care este descărcat procesul de instalare este
același .
Există un număr foarte mare de sisteme de operare care s e pot instala pe Raspberry
Pi. Ideal pentru începător i este folosirea uneia dintre distribuțiile Linux . După ce ați decis
că doriți să instalați Linux, aceasta nu este sfârșitul povestirii. Acum trebuie să decideți
ce distribuție de Linux doriți să instalați. Fiind un sistem de operare Open Source, oricine
poate să ia una dintre distribuțiile existente, să adauge lucruri noi sau să le con figureze
într-un anumit mod înainte de a le împacheta ca o altă opțiune de distribuție pentru ca
oricine să o folosească. Acesta este modul în care a apăr ut cea mai comună distribuție
pentru placa Raspberry Pi, "Raspbian" . Distribuția existentă "Debian" a fost configurată
și distribuită cu lucruri utile, cum ar fi IDLE (un editor de dezvoltare a limbajului de
programare python) pentru a o face potrivită pentru Raspberry Pi.
Pentru scrierea cardurilor SD se pot folosi programe precum Etcher . Acesta
funcțione ază excelent pe orice versiune de Windows, nu va supra -scrie unitatea de disc
de rezervă și poate manipula imaginile comprimate astfel încât să nu aveți nevoie să le
dezarhivați. Pentru a scrie pe cardul este fișierul imagine ce conține sistemul de operare
se procedează astfel. Se scoate orice dispozitive externe de stocare, cum ar fi unitățile

45
flash USB și hard disk -urile de rezervă. Acest lucru facilitează identificarea cardului SD.
Apoi, se introduce cardul SD în slotul de pe computer sau în cititor . Cu ajutorul unui
program precum Etcher se selectează fișierul imagine cu sistemul de operare dorit, acesta
va încerca automat detectarea unității SD și, de asemenea, va verifica capacitatea de
stocare pentru a se asigura că aceasta este cea potrivită . Program ul se va ocupa de scrierea
sistemului de operare pe cardul SD, dupa care acesta va putea fi folosit pe Raspberry Pi.

Configurarea inițială

Configurarea Raspbian se face cu ajutorul Raspi -Config, un program care este
executat automat la prima pornire a sistemului de operare. Acest lucru se întâmplă înainte
de pornirea propriu -zisă a sistemului și astfel trebuie să utilizați tastele cursor și tasta
Enter pentru a naviga în meniul sistemului.

Procesul este identic cu modificarea setărilor BIOS la un calculator. Un lucru
important ce trebuie configurat este memoria alocată sistemului de operare. Acest lucru
poate părea un pic ciudat , dar în mod implicit Raspberry Pi folosește doar o parte din
memoria cardului SD, atât cât îi este necesar sistemului de operare. Asta înseamnă că la
un card SD mai mare, sistemul de operare nu va folosi memoria ramasă liberă de pe card.
Pentru a modifica acest lucru se poate selecta opțiunea “expand_rootfs” din meniul Raspi –
Config. Tot în acest mod se poate configura și afișajul Raspberry Pi. Fiind proiectat pentru
a lucra cu televizoarele, se poate constata că dispozitivul folosește doar partea din mijloc
a ecranului și există o mare suprafață nefolosită în jurul ecranului . Acest lucru nu este
valabil pentru toate televizoarele și monitoarele, dar dacă este cazul, atunci selectarea
opțiunii Disable Overscan poate repara acest lucru . Opțiunile descrise mai sus sunt cele
care ar putea fi considerate esențiale atunci când se pornește pentru prima dată Raspberry
Pi. Există câteva alte opțiuni enumerate care merită descrise pe scurt .

46
– configure_keyboard : permite alegerea dintr -o listă lungă de configura ții de
tastatură
– change_pass : permite modificarea parolei de sistem pentru utilizatorul "pi",
utilizatorul implicit din sistem. În mod implicit, această parolă este
"raspberry ", însă cei preocupați de securit ate pot schimba parola
– memory_split : permite reglarea memoriei de sistem – câtă memorie este
disponibilă pentru grafică și cât ă pentru procesorul principal
– update : această opțiune încearcă să găsească o versiune mai nouă a
Raspi_Config și să o descarce

Configurarea rețelei

Unul dintre primele lucruri care trebuie făcute este conectarea Raspberry Pi la
Internet . Cea mai rapidă modalitate de conecta Raspberry Pi este utilizarea unui cablu
Ethernet ce se conectează la partea din spate a unui router. Pentru majoritatea rețelelor ,
ar trebui să se poate realiza conecta rea la Internet fără alte configurații. Pentru ca acest
lucru să funcționeze, routerul trebuie să fie configurat pentru DHCP (Dynamic Host
Configuration Protocol). Acest servic iu rulează p e routerul rețelei , atribuind adresele IP
pe orice dispozitiv care se conectează la el, fie prin WiFi sau prin cablu.

Configurarea Wifi cu ajutorul liniei de comandă

Configurarea WiFi -ului este destul de directă. Trebuie doar adăugat numele rețelei
wirel ess (SSID – Service Set Identifier ) și parola acesteia într-un fișier de configurare.
Pentru aceasta se folosește terminalul și se execută comanda sudo nano
/etc/network/interfaces . Aceasta deschide un ecran în care fi șierul de configurare poate fi
editat.

47
Pe ultima linie este indicată calea fișierului unde se află datele legate de rețea.
Conținutul fișierului de configurare este :
ctrl_interface=DIR=/var/run/wpa_supplicant GROUP=netdev
update_config=1
country=GB

network={
ssid=" "
psk=""
key_mgmt=WPA -PSK
}

În câmpurile ssid și psk se introduc numele și parola rețelei dorite. De exemplu :
network={
ssid="UPCB393331"
psk="5puvNBm8czvv"
key_mgmt=WPA -PSK
}
Astfel, atunci cand pornește, Raspberry Pi se va conec ta automat la acea rețea
wireless. Găsirea adresei IP a dispozitivului Raspberry Pi se realizează utilizând comanda
sudo ifconfig .
eth0 Link encap:Ethernet HWaddr b8:27:eb:39:37:bb
inet6 addr: fe80::efec:9ddd:ab92:9455/64 Scope:Link
UP BROADCAST MULTICAST MTU:1500 Metric:1
RX packets:0 errors:0 dropped:0 overruns:0 frame:0
TX packets:0 errors:0 dropped:0 overruns:0 carrier:0
collisions:0 txqueuelen:1000
RX bytes:0 (0.0 B) TX bytes:0 (0.0 B)
collisions:0 txqueuelen:1
RX bytes:17508 (17.0 KiB) TX bytes:17508 (17.0 KiB)

wlan0 Link encap:Ethernet HWaddr b8:27:eb:6c:62:ee
inet addr:192.168.0.172 Bcast:192.168.0. 255

În dreptul wlan0 se poate vedea urmatoarea informație : inet addr: 192.168.1.10
care reprezintă adresa IP a dispozitivului Raspberry Pi.

Setarea pinilor GPIO

Conectorul GPIO are de fapt mai multe tipuri diferite de conexiuni pe el :
– Pini GPIO care pot fi utiliza ți pentru a activa și dezactiva LED -urile etc.
– Pini de interfață I2C care permit conectarea module lor hardware cu doar doi
pini de control
– Interfața SPI cu dispozitive SPI, un concept similar cu cel al I2C, dar cu un
standard diferit
– Pini de tip serial Rx și Tx pentru comunicații cu periferice seriale
În plus, unii pini pot fi utilizați pentru semnale de tip PWM ( Pulse Width
Modulation) și pentru un tip de generare de impulsuri pentru controlul servomotoarelor
numit PPM (Pulse Position Modulat ion).

48
Pinii GPIO pot fi utilizați atât ca ieșiri digitale, cât și ca intrări digitale. Ca ieșiri
digitale, se pot scrie programe care transformă un pin în starea HIGH sau LOW. Starea
HIGH setează pinul la 3.3V iar starea LOW stabilește valoarea la 0V. Pentru a conduce
un LED de la unul dintre acești pini, este nevoie de o rezistență de 1kΩ în serie cu LED –
ul, deoarece pinii GPIO pot gestiona doar o cantitate mică de energie. Dacă un pin este
utilizat ca o intrare digitală, se pot conecta întreru pătoare și senzori simpli și se poate
verifica dacă acesta este deschis sau închis (adică activat sau nu) .
Pentru a programa porturile GPIO folosind limbajul de programare Python,
trebuie instalat ă o bibliotecă Python 2 foarte uti lă numită Rpi.GPIO. Acest modul ușor de
folosit permite controlul pinilor GPIO. Unele versiuni ale sistemului de operare Rasp bian
includ această bibliotecă, dar este recomandat ă actualizarea acesteia la cea mai recentă
versiune, urmând următorii pași. Se actualizează programele si pachetele de instalare
disponibile folosind comanda sudo apt -get update . Pentru a instala RPi.GPIO este
necesară instalarea Python. Acest lucru se face utilizând comanda sudo apt -get install
python -dev. Următorul pas este ins talarea librăriei Rpi.GPIO executând comanda sudo
apt-get install python -rpi.gpio .

Configurarea I2C

I2C este un standard foarte utilizat, c onceput pentru a permite unui c ip să
comunice cu altul. Deci, deoarece Raspberry Pi poate comunica prin I2C, acesta se poate
conecta la o varietate de cip -uri și module c ompatibile cu acest standard . Circuitul I2C
permite conectarea mai multor dispozitive la Raspberry Pi, fiecare având o adresă unică,
care poate fi adesea stabilită prin schimbarea setărilor jumper -ului pe modul. Este foarte
util să se poată vedea ce dispozitive sunt conectate la dispoz itivul Raspberry Pi ca o
modalitate de a vă asigura că totul funcționează. Pentru a face acest lucru, este nevoie de
executarea următoarelor comenzi în Terminal pentru a instala programul i2c-tools :
sudo apt -get install –y python -smbus
sudo apt -get instal l –y i2c -tools

Conectarea la Raspberry Pi utilizând SSH (Secure Shell)

Secure Shell (SSH) este o caracteristică a Linux care permite deschiderea în mod
eficient a unei sesiuni de terminal pe Raspberry Pi de la linia de comandă a unui computer
gazdă . Versiunile recente ale Raspbian permit accesul SSH în mod implicit. La instalările
mai vechi, se poate utiliza Raspi Config . Pentru a act iva opțiunea SSH se execută
comanda sudo raspi -config din terminalul sistemului de operare al Raspberr y Pi-ului.

49

Acum Raspberry Pi poate fi accesat de oriunde utilizând comanda ssh
pi@192.168.0.172 . După executarea acestei comenzi va fi necesară introducerea unei
parole, parola pe care o are sistemul de operare în mod implicit fiind raspberry. Comanda
este formată di n cuvântul cheie ssh urmat de numele utilizatorului, cel implicit fiind pi.
Urmează apoi adresa IP a Raspberry Pi -ului, aceasta putând diferi în funcție de rețeaua
internet la care este conectat acesta .

Controlul servomotorului

Servomotoarele sunt controlate de impulsuri de lungimi diferite. Acest lucru
necesită o sincronizare destul de precis ă. Raspberry Pi are u n pin care generează impulsuri
din hardware, fără a trebui să se bazeze pe sistemul de operare.
Pentru realizarea montajului necesar controlului servomotorului am folosit
următoarele :
Raspberry Pi 3 Model B
Adaptor GPIO

50

Set de fire de tip Tat ă-Tată
Breadboard
Servomotor MG996R
Suport baterii
Poziția servomotorului este stabilită de lungimea unui impuls. Servo se așteaptă
să primească un impuls la fiecare 20 de milisecunde aproximativ. Dacă acest impuls este
1 logic timp de o milisecundă, atunci unghiul servo va fi zero, dacă este 1,5 milisecunde,
atunci acesta va fi în poziția sa centrală și dacă este de 2 milisec unde va fi la 180 de grade .

Punctele finale ale servo -ului pot varia, iar multe servomecanisme se deplasează
numai la aproximativ 170 de grade. De asemenea, se pot utiliza servomotoare care se pot
roti la 360 de grade.
Există un singur pin pe Raspberry Pi care este capabil să producă impulsuri în
acest fel (PIN GPIO 18). Acesta va fi conectat la pinul de control al servomotorului.
Puterea servomotorului este furnizată de o baterie externă, deoarece alimentarea

51
servomotorului de la dispozitivul Raspberry Pi este susceptibilă să provoace distrugerea
acestuia deoarece s ervomotorul atrage prea mult curent când începe să se miște.
Servomotoarele necesită o puter e de 4,8 -6 V current continuu , dar nivelul semnalului
(ieșir ea pulsului) poate fi de 3,3 V.

Servomotoarele vin în general cu trei socluri pentru pini atașate. Soclurile roșii și
maro sunt folosite pentru alimentare (pozitiv la roșu), iar al treilea galben sau portocali u
este pentru semnalul de comandă. Pentru a conecta soclul la breadboard , se ut ilizeaz ă
firele de conectare de tip tată -tată.
Pentru partea de software se folosește librăria wiringPi pentru a controla
servomotorul. Aceasta se instalează folosind comanda sudo apt -get install –y wiringpi .
Apoi se setează pinul # 18 pentru a fi o ieșire PWM: gpio -g mode 18 pwm . Acum p inul
# 18 are ieșire PWM, dar trebuie setat ca fiind ieșirea de frecvență potrivită. Servo motorul
are nevoie de un semnal de frecven ță 50 Hz .
Pentru modulul Raspberry Pi PWM, Frecvența PWM în Hz = 19,200,000 Hz /
pwmClock / pwmRange . Dacă pwmClock are valoarea 192 și pwmRange 2000, atunci
obținem frecvența PWM de 50 Hz. Setăm aceste valori cu ajutorul următoarelor comenzi.
gpio pwm -ms
gpio pwmc 192
gpio pwmr 2000
Acum se poate seta servo motorul să se rotească până la stânga (1.0 milisecunde)
cu comanda gpio -g pwm 18 100 , la mijloc (1.5 milisecunde) cu comanda gpio -g pwm
18 150 , și rotit spre dreapta (2.0 milisecunde ) cu gpio -g pwm 18 200 .
Pentru a controla mișcările servomotorului prin intermediul unei apli cații web am
folosit limbajul de programare Python. Librăria wiringPi se poate folosi, de asemenea,

52
într-o aplicație scrisă în Python. Pentru a o instala se execută următoarele comenzi in
terminal:
sudo apt -get install –y python -pip
sudo pip -install wiringpi
Programul Python pentru a efectua mișcarea servomotorului înainte și înapoi este
prezentat mai jos :
import time
import wiringpi
wiringpi.wiringPiSetupGpio()
# setare pin #18 ca ieșire PWM
wiringpi.pinMode(18, wiringpi.GPIO.PWM_OUTPUT)
# setare timp de măsurare a modului PWM în milisecunde
wiringpi.pwmSetMode(wiringpi.GPIO.PWM_MODE_MS)
# setare frecvență semnal PWM
wiringpi.pwmSetClock(192)
wiringpi.pwmSetRange(2000)
delay_period = 0.01
while True:
for pulse in range(50, 250, 1):
wiringpi.pwmWrite(18, pulse)
time.sleep(delay_period)
for pulse in range(250, 50, -1):
wiringpi.pwmWrite(18,pulse)
time.sleep(delay_period)
În principiu , se folosesc funcțiile wiringpi, dar în cadrul unui fișier python. O
variabilă (delay_period) este utilizată pentru a reține timpul în secunde între fiecare pas
al servomotor ului.
Instrucțiunile din bucla while vor continua să fie executate pentru totdeauna sau
până când programul va fi întrerupt prin apăsarea tastei CTRL -C. În program există două
bucle identice. Prima buclă numără lățimea impulsului de la 5,0 ms la 2,5 ms, iar cea de –
a doua stabilește impulsul începând cu 2,5 m și numărând până la 0,5 ms, deplasând brațul
servo înainte și înapoi.
Pentru a rula programul Python se crează un fișier servo.py și se execută din
terminal comanda sudo python servo.py . Pentru ca motorul să se deplaseze mai repede
sau mai încet se poate modifica valo area variabilei delay_period.
Pe bra țul servomotorului se montează camera video. Pentru acest proiect am ales
să folosesc o cameră video special concepută pentru Raspberry Pi. Aceasta este
compatibilă cu Raspberry Pi 3 și se conectează la acesta prin intermediul interfeței seriale.
În mod implicit Raspberry Pi nu va recunoaște camera video, prin urmare trebuie
activat acest modul folosind comanda sudo raspi -config . În meniul Interfaces pe răndul

53
unde este afișat Camera se bifează opțiunea Enabled. Dupa resetarea sistemului de
operare modificările se vor salva și camera va putea fi folosită.

Pentru a vizualiza imaginile capturate de camera conectată la Raspberry Pi am
ales să creez o aplicație web folosind de limbajul de programare Python. Pentru aceasta
am folosit Flask, o librărie Python special concepută pentru dezvoltarea acestui tip de
aplicații. Structura aplicației este relativ simplă, având două fișiere camera_pi.py și
app.py . În primul fișier este definită o clasă denumită Camera care impl ementează
funcționalitățile modulului picamera , un modul Python creat special pentru camerele
video compatibile cu Raspberry Pi. În cel de -al doilea fișier, app.py este importată clasa
Camera din fișierul menți onat anterior și se afișează în browser o pagi nă HTML. Pagina
HTML conține o imagine care este actualizată în timp real cu datele venite de la camera
video.

54
Concluzii

În această lucrare au fost prezentate modul de funcționare al sistemelor de
supraveghere și a părților componente ale unui a stfel de sistem. De asemenea, a fost
realizat un studiu asupra sis temelor de supraveghere moderne, specificațiile tehnice ale
acestora și algoritmii moderni de detecție folosiți de acestea.
Scopul propus de această lucrare este de a prezenta o modalitate simplă de
realizare a unui sistem de supraveghere video. În prima parte a acestei lucrări am prezentat
părțile componente ale unui sistem de supraveghere simplu. Acestea sunt o cameră video
și un monitor pe care sunt vizualizate imaginile. Scopul acestui proiect de diplomă a fost
realizarea unui astfel de sistem, în care rolul monitorului este preluat de o aplicație web,
ce poate fi accesată de oriunde, de pe orice dispozitiv, prin intermediul unui navigator
internet. Conceptul de bază al sistemului de supraveghere realizat este următorul : camera
video este montată pe o placă Raspberry Pi, pe care este instalat un server. Imaginile
capturate de aceasta cameră video sunt transmise către placa Ra spberry Pi prin
intermediul unei interfețe seriale. Serverul instalat preia aceste imagini și le transmite în
timp real într -o pagină web, această pagină putând fi accesată de pe un alt calculator,
independent de distanța la care acesta se află. Singurul l ucru necesar pentru vizualizarea
imaginilor capturate de camera video este o conexiune la Internet.
Prin realizarea acestui sistem de supraveghere video am intenționat să prezint un
mod de îmbinare a componentelor hardware – placa Raspberry Pi și ca mera vi deo – cu o
parte software – aplicația we b realizată în Python. Proiectul demonstrează un mod simplu
de asemenea mai puțin costisitor de a transmite imaginile în comparație cu sistemele de
supraveghere moderne.
În scopul realizării proiectului am ales să fo losesc Raspberry Pi datorită
perfomanțelor deosebite ale acestei plăci. Raspberry Pi este un calculator mai mic, ce
poate fi folosit în mai multe domenii, cum ar fi acționarea motoarelor. De asemenea,
deoarece acesta dispune de un sistem de operare, a fost posibilă instalarea unui server
pentru găzduirea aplicației web create.
În concluzie, acest proiect prezintă o modalitate de îmbinare a componentelor
hardware și a celor software în scopul realizării unui sistem de supraveghere simplu și
accesibil oricu i.

55
Bibliografie

[1] Costin Ștefănescu – Sisteme inteligente hardware -software de m ăsurare și control –
București 2013
[2] Cristian Teodorescu – Videocamere – Func ționare și depanare – Teora , 1998
[3] Jean -Yves Dufour – Intelligent Video Surveillance Systems – iSTE , 2012
[4] Anthony C. Caputo – Digital video surveillance and security – Elsevier , 2014
[5] Vlado Damjanovski – CCTV: From Light to Pixels – Elsevier, 2013
[6] Fredrik Nilsson – Intelligent Network Video : Understanding modern video
surveilla nce systems – CRC Press , 2016
[7] Joe Cieszynski – Closed Circuit Television – Newnes , 2006
[8] Jerry C. Whitaker – Standard Handbook of Video and Television Engineering –
McGraw Hill Professional , 2003
[9] Jerry C. Whitaker – Audio/video Protocol Handbook : Broadcast Standards – McGraw
Hill Professional, 2002
[10] James R. Wilcox – Video Communications: The Whole Picture – Taylor & Francis ,
2005
[11] Wes Simpson – Video Over IP: IPTV, Internet Video, H.264, P2P, Web RV, and
Streaming – Taylor & Francis, 2008
[12] David Austerberry – The Technology of Video and Audio Streaming – Taylor &
Francis, 2005
[13] *** https://www.raspberrypi.org/learning/getting -started -with-picamera/worksheet/
[14] *** http://makezine.com/projects/tutorial -raspberry -pi-gpio-pins-and-python/
[15] *** https://docs.python.org/2/library/index.html
[16] *** http://www.raspbian.org/RaspbianDocumentation

56
Rezumat

În acest proiect de diplomă este realizat studiul părților componente ale sistemelor
de supraveghere video și sunt prezentate tehnologii moderne de realizare a acestora.
Primul capitol prezintă generalități cu privire la sistemele de supraveghere și a
componentelor din care acestea sunt constituite.
În cel de -al doilea capitol este realizat studiul sisteme lor moderne d e supravegher e
video și tehnologiilor moder ne ce sunt folosite în prezent, cum ar fi algoritmii de detecție.
Capitolul 3 are ca scop prezentarea plăcii Raspberry Pi și a avantajelor folosirii
acesteia. De asemenea, sunt prezentate sistemele de operare ce p ot fi folosite pentru
Raspberry Pi, luându -se în considerare avantajele și dezavantajele fiecăruia.
În ultimul capitol al lucrării este descrisă realizarea practică a proiectului și detalii
despre părțile componente ce au fost folosite în acest scop.

Summary

In this diploma project the study of the components of the video surveillance
systems is carried out and modern technologies for their realiz ation are presented.
The first chapter provides general overview of the surveillance systems and their
const ituent parts .
In the second chapter is studied the modern video surveillance systems and the
modern technologies that are currently used, such as detection algorithms.
Chapter 3 aims to present the Raspberry Pi plate and the benefits of using it. Also,
there are presented operating systems that can be used for Raspberry Pi, taking into
account the advantages and disadvantages of each.
In the last chapter of the paper is described the practical realization of the project
and details about the parts that have been used for this purpose.