Mein Designziel war es, auf einen Blick entscheiden zu können, ob es sich lohnt, auf den Flugplatz zu fahren, oder nicht. Deswegen habe ich versucht, alle relevanten Informationen - also Wettersituation - Nebel ja/nein, Wind, Temperatur und anwesende Kameraden auf einem aktuellen Bild unterzubringen.
Technische Zutaten sind:
- Reolink RCL 410 M5 Kamera
- Netatmo Wetterstation
- Netatmo Windsensor
- Huawai B525s G4 Router
- IoT SIM (10 Mbit up/5 MBit down, Sunrise Netz)
- Raspi Pi Zero als Server (mit 64 GB Memory Card)
Die Kamera ist an der Ecke der Hütte montiert und übersieht die Aufenthaltszone und die Piste. Alle 6 Minuten holt der Raspberry Pi Zero ein Bild in HD Qualität, verpixelt die Gesichter von Personen, die vor der Kamera herumlaufen, ergänzt das Bild mit Zeit und Wetterdaten und lädt es über das Mobilfunknetz auf die Google-Infrastruktur hoch (Google Drive des Clubs). Dort steht das Bild dann öffentlich zur Verfügung und wir haben so auch keine Bandbreitenprobleme mit dem Datenlink auf den Flugplatz. Die Gesichtserkennung funktioniert mit dem Python Module face-recognition, das Dlib benutzt - die Verpixelung mit PILLOW. Remote-Zugriff via pitunnel.com (DynDNS geht nicht bei Internet-Verbindungen via Mobilfunknetz). War ein ganz interessantes Projekt - Kern sind ca. 200 Zeilen Python-Code.
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| Datenfluss - Raspberry Pi als Server - 200 Zeilen Python |
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| Systemkomponenten |
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| Coronabedingt gibt es kein besseres "Gehäuse"... |
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| Standort in der Clubhütte |
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| Kamera |
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| Temperatur- und Feuchtigkeitssensor |
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| Windmesser |
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| automatische Verpixelung der Gesichter per KI |
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