Az intelligens parkolás és forgalomirányítás kiberfizikai biztonsága: 6 lépés

2024 Szerző: John Day | [email protected]. Utoljára módosítva: 2024-01-30 09:40

Az internet példátlan ütemben növekszik eszközök milliárdjaival, beleértve az autókat, érzékelőket, számítógépeket, szervereket, hűtőszekrényeket, mobil eszközöket és még sok mást. Ez számos kockázatot és sebezhetőséget rejt magában az intelligens városok infrastruktúrájában, működésében és irányításában szerte a világon. Ez a projekt áttekintést nyújt arról, hogyan használhatók az intelligens biztonsági kamerarendszerek az intelligens város körüli forgalom és parkolók általános viselkedésének optimalizálására, nyomon követésére és javítására.

1. lépés: Szükséges alkatrészek és anyagok

A projekt megköveteli az alábbi összetevők és anyagok listáját a teljes intelligens forgalom- és parkolási ellenőrző rendszer kiépítéséhez:

Alapvető

1. Raspberry Pi 3B+ (1)

2. Raspberry Pi Zero W (1)

3. RasPi kamera modul (2)

4. Hullámkarton

5. Xacto kések

6. Karton ragasztó

7. Jelölő toll

8. Színes szalag

További

1. Monitor

2. Billentyűzet

3. Egér

4. Hálózati adapterek (5V, 2A)

2. lépés: A fizikai infrastruktúra tervezése

Az intelligens város olyan infrastruktúrát igényel, amelyet méretre és megfelelő méretekre terveztek és építettek. A következő szakaszok az infrastruktúra fő részei

1. A hardver fő fedélzete

Cél: A város talajszintje alatt tartja és elrejti az áramellátást és a feldolgozást szolgáló hardvereket, például kábeleket, áramelosztó csíkokat és adaptereket.

Méretek: 48 "x 36"

Kiegészítő: A talajszint alatti kábelekhez való hozzáféréshez négyszögletes lyukvágás szükséges az egyik sarokban.

2. Sokemeletes épület

Cél: A kamera elsődleges platformjaként szolgál, amelyet 3/4 magasságban kell elhelyezni, jó kilátást nyújtva a parkolóhoz és az épületet körülvevő utakhoz.

Méretek: 24 "x 16" x 16"

Kiegészítő: Az épület összes falán három, 2 "x4" méretű lyukra van szükség ahhoz, hogy az épületen belül elhelyezett Raspberry Pi 3B+ körülbelül 3/4 magasságban tartsa a városi talajszintet.

3. Banképítés

Cél: Rejtőként működik a Raspberry Pi Zero W és a RasPi Cam számára, amely egy banki cégre és az épület bejárataira néz

Méretek: 16 "x 20" x16"

További: Hozzon létre egy válaszfalat az épületen belül, hogy elválassza a szerverhelyiséget a tényleges banki műveleti szobával, amint az a képeken látható.

3. lépés: Az intelligens város építése

Miután a földi hardverfedélzet, a sokemeletes épület és a banki épület méreteit megjelölték a kartonlapokon, készen állunk a város építésére.

1. Helyezzen egy teljes kartonlapot a 48 "x36" méretű aljára, hogy megteremtse a platformot az egész városra, amelyre építhet

2. Hozza létre a falakat a földi hardveres fedélzethez, hogy a második kartonpapír felhasználásával 5 -os zárt területet hozzon létre.

3. Egy második 48 x 36 "méretű kartonlap segítségével hozza létre a földi hardver fedélzet tetejét, és hozzon létre rajta egy 16" x16 "lyukat a sokemeletes épület számára.

4. Vágja ki a falakat és a tetőt mind a sokemeletes, mind a banki épületekhez a harmadik kartonlapból a "Fizikai infrastruktúra tervezése" című részben megadott méretek és a képek szerint.

5. Vágja ki a szükséges lyukakat az épület falain és tetőin, ahogy azt korábban leírták, és ahogy a képeken is látható.

4. lépés: Hardver- és szoftverintegráció

Itt az ideje beállítani a Málna Pis -t, a kamerát és az intelligens város működéséhez szükséges szoftvert.

1. Csatlakoztassa az egeret, a billentyűzetet és a monitort a Raspberry Pi 3B+ készülékhez USB és HDMI kábelek és portok segítségével.

2. Kapcsolja be a Raspberry Pi 3B+ fali adaptert (5V, 2A)

3. Csatlakoztassa a MicroSD kártyát a Raspberry Pi -hez, és indítsa el a rendszert, és várja meg, amíg az Ubuntu Mate képernyő megjelenik a monitoron.

4. Most nyisson meg egy terminált az Ubuntu Mate -en belül, keresse meg a FeatureCV könyvtárat, és futtassa a "python locate.py" fájlt

5. Több képernyő jelenik meg, amelyeken működik az autó észlelési algoritmusa. Ez azt jelenti, hogy sikeresen elvégezte a hardver- és szoftverintegrációs lépést. Gratulálunk!

5. lépés: Tanulja meg a kiber-fizikai biztonságot és játsszon

Az intelligens parkolási rendszer teljes forráskódja megtalálható az alábbi Github linken: github.com/BhavyanshM/FeatureCV

A biztonsági kamerák az egyik leggyakrabban használt szenzorok a bűncselekmények felderítésére szerte a világon. Ez a lépés végigvezeti Önt egy látásalapú biztonsági kamerarendszer felépítésén, tesztelésén és megsemmisítésén.

1. Indítsa el a "locate.py" Python parancsfájlt a "python locate.py" paranccsal a terminál ablakában.

2. Használja a görgetősávokat a "Vonóoszlopok" ablakban, hogy megkapja a megfelelő HSV értékeket, és csak a parkolóban parkoló autót izolálja.

3. Mentse el ezeket a HSV -értékeket valahol egy fájlban.

4. Most használjon SSH klienst egy külső laptopon, hogy bejelentkezzen ebbe a Raspberry Pi 3B+ -ba a WiFi hálózaton keresztül, és módosítsa néhány értékét távolról, hogy lássa a biztonsági rendszer összeomlását, és ne észleljen autókat!

5. Játsszon nyugodtan a Python szkriptekkel és a HSV Trackbar értékekkel, hogy felismerje a különböző színekkel és funkciókkal rendelkező autókat.

6. lépés: Következtetés és videó

Az intelligens parkolási és forgalomirányítási rendszer forradalmasíthatja bármely szervezet azon képességét, hogy figyelemmel kísérje, biztosítsa, optimalizálja és javítsa az intelligens város általános működését.

Nézze meg a fenti videót, hogy megbizonyosodjon arról, hogy a rendszerek a várt módon és a videóban látható módon működnek.