L'expérience Smart House : créer de l'innovation avec un Raspberry Pi

Lorsque je me suis lancé dans cette aventure avec le Nexus Club, je n'avais aucune idée que je me retrouverais à créer un système fusionnant technologie de pointe et fonctionnalité au quotidien. Ce qui a commencé comme une séance de brainstorming a évolué vers un système de maison intelligente à part entière, intégrant la reconnaissance faciale et la surveillance à distance de manière transparente et intuitive.

À la base, ce projet était un mélange de passion et de précision. Mon rôle était de m'assurer que le Raspberry Pi, le système de reconnaissance faciale, la base de données SQL et l'application Web de diffusion en direct communiquaient efficacement via Firebase Realtime Database. Le résultat ? Un système sécurisé, efficace et futuriste qui redéfinit ce que signifie avoir une maison « intelligente ».

Vue d'ensemble

Le système de maison intelligente a été conçu pour reconnaître les visages pour le contrôle d'accès, enregistrer les tentatives dans une base de données SQL structurée et permettre aux utilisateurs de surveiller la maison via un flux de caméra en temps réel sur une application Web. Le point culminant de ce projet était la façon dont ces composants apparemment indépendants travaillaient ensemble.

Voici l'architecture en un coup d'oeil :

1. Le Raspberry Pi, l'unité centrale, gérait la reconnaissance faciale et diffusait le flux de la caméra en direct.
2. Une base de données SQL en ligne, où toutes les données faciales et les journaux de tentatives d'accès étaient stockés en toute sécurité.
3. Firebase Realtime Database, qui servait de centre de communication, permettant des mises à jour fluides en temps réel entre le système local et le cloud.
4. Une application Web, construite avec Flask, qui permettait aux utilisateurs de visualiser le flux en direct à distance.

Le décomposer

1.La reconnaissance faciale est bien faite

Le système de reconnaissance faciale était alimenté par le modèle ArcFace Deep Learning, qui générait des intégrations faciales de haute précision. Ces données étaient cruciales pour déterminer si quelqu'un devait avoir accès ou non.

C'est ici qu'intervient le vrai travail. Les intégrations devaient être prétraitées et stockées efficacement. À l'aide de NumPy, j'ai transformé les intégrations en tableaux, les ai normalisées pour plus de cohérence et les ai structurées pour leur insertion dans la base de données SQL. Les opérations efficaces sur les tableaux de NumPy ont minimisé le temps de traitement, garantissant que le système reste rapide et réactif.

2.Base de données SQL : le cœur du système

La base de données SQL servait de base pour le stockage des données. Il abritait :

• Données de visage : noms, identifiants et leurs intégrations correspondantes.
• Journaux d'accès : enregistrements de chaque tentative d'entrée réussie et échouée, accompagnés d'horodatages.

Cette approche structurée garantissait que toutes les données étaient bien organisées et faciles à interroger. Le défi était de maintenir la synchronisation entre le système local et la base de données, ce qui a été réalisé via Firebase Realtime Database agissant comme intermédiaire.

3.Firebase : le pont en temps réel

Firebase n'était pas la solution de stockage principale, mais il était indispensable en tant que centre de communication en temps réel.

• Mises à jour : chaque fois qu'un visage était détecté, Firebase transmettait des données en temps réel au Raspberry Pi et à l'application Web.
• Commandes : Firebase servait de passerelle pour les commandes entre le système local et l'application Web, garantissant des réponses rapides.

Cette configuration a permis au système de répondre instantanément aux événements de reconnaissance faciale tout en déchargeant le stockage de données à long terme vers la base de données SQL.

4.Threading : multitâche pour des performances fluides

Le Raspberry Pi était le champion multitâche de ce système. Il devait jongler avec des tâches telles que l'exécution du modèle de reconnaissance faciale, la gestion du flux de la caméra et l'interaction avec Firebase et la base de données SQL.

En utilisant le threading en Python, j'ai séparé ces tâches en threads individuels. Par exemple :

• Un fil surveillait en permanence le flux de la caméra.
• Un autre a géré la reconnaissance faciale en temps réel.
• Une troisième communication gérée avec Firebase et la base de données SQL.

Cette approche garantissait le bon fonctionnement du système, même en cas de charges de données importantes.

L'application Web de diffusion en direct

L'application Web a été créée avec Flask et remplissait un objectif simple mais crucial : afficher le flux de la caméra en temps réel du Raspberry Pi.

J'ai utilisé Picamera2 pour diffuser la vidéo directement sur l'application Web. Bien que l’application ne permette pas les connexions d’administrateur ni la gestion de bases de données, elle offre aux utilisateurs la possibilité de surveiller leur maison en temps réel. Il s'agissait d'un élément essentiel, démontrant l'accessibilité et la transparence du système.

Leçons apprises

Ce projet ne consistait pas seulement à coder ou à construire du matériel, il s'agissait d'apprendre à créer un système intégré qui résolvait des problèmes du monde réel. Voici quelques leçons clés :

• L'importance de la conception modulaire : traiter chaque composant (reconnaissance faciale, bases de données et application Web) comme des modules indépendants a rendu le développement et le débogage beaucoup plus faciles.
• Combiner des bases de données SQL et NoSQL : Utiliser SQL pour le stockage structuré et Firebase pour la communication en temps réel m'a appris à tirer parti des atouts des deux systèmes.
• L'optimisation est la clé : qu'il s'agisse de l'utilisation de NumPy pour le prétraitement ou du threading pour le multitâche, chaque optimisation nous a rapproché d'un système fluide et réactif.

Réflexion sur le voyage

Ce projet témoigne de tout ce qui peut être réalisé avec la créativité, la collaboration et les bons outils. De la conceptualisation du système à la mise en œuvre du produit final, chaque étape a été une opportunité d'apprendre et d'innover.

Bien sûr, il y avait des défis : débogage des problèmes de thread, optimisation des requêtes de base de données et garantie des performances en temps réel, mais ces obstacles n'ont fait que rendre le résultat final plus gratifiant.

Avec le recul, je suis fier non seulement de ce que nous avons construit, mais aussi de la façon dont nous l’avons construit. Ce n’est pas tous les jours qu’on peut concevoir un système à la fois pratique et futuriste, qui résout des problèmes en temps réel tout en restant convivial.

Si jamais vous avez besoin d'un système de maison intelligente, ou si vous souhaitez simplement discuter de l'intégration de SQL et Firebase ou même d'Ai/ML, n'hésitez pas à nous contacter. Après tout, ce voyage ne fait que commencer.

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