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Software zur Video-Überwachung mit PIR Bewegungserkennungssensor


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Die Bewegungserkennungsfunktionen der D-Link DCS-936L- und DCS-2670-Netzwerkkameras im Außenbereich sind grundsätzlich gut, aber Nebel, Schnee oder Wind verursachen fast permanent Fehlalarme. PIR-Bewegungssensoren lösen dieses Problem, indem sie nur die Bewegung warmer Objekte erfassen. Es wurden Sensoren von Tinkerforge verwendet, da sie Bewegungserkennungssignale über TCP / IP weiterleiten.

Die Aufzeichnung von Video über RTSP, ausgelöst durch den PIR-Bewegungsmelder, hat eine Verzögerung von mindestens 3 Sekunden, bevor die Aufzeichnung auf beiden Kameras beginnt. Daher ist es nicht sehr nützlich, da alles, was sich bewegt hat, bis dahin bereits verschwunden sein kann.

Die Lösung ist die Verwendung der MJPEG-Aufzeichnung, die fast sofort startet.

Audio wird von RTSP separat gestreamt. Die Verzögerung für RTSP-Audio ist nicht so deutlich wie für Video.

 

Dieses Python-Programm wird als Daemon ausgeführt, um die sensorgesteuerte Erfassung und Kombination von MJPEG-Video und -Audio von D-Link-Netzwerkkameras sowie die Benachrichtigung durch das Instant Messaging-Protokoll xmpp durchzuführen.

Es wird mit ejabberd getestet, das auf demselben Computer ausgeführt wird.

Es kombiniert und konvertiert MJPEG-Video und AAC-Audio mit ffmpeg in das ogg vorbis / theora-Format und lädt es per rsync auf einen separaten Webserver hoch.

 

Die Länge des Videos wird durch die Variable rec_sec festgelegt. Für Audio kann die gewünschte Länge durch RTSP festgelegt werden.

Da der MJPEG-Stream jedoch nach Größe heruntergeladen werden muss, wird zunächst eine Vermutung angestellt.

Nachdem die Anzahl der heruntergeladenen Frames gezählt wurde, wird die MJPEG-Downloadgröße korrigiert, um die in rec_sec angegebene Länge zu erhalten.

Es ist möglich, dass mehrere Bewegungssensoren jede Kamera aktivieren, und Sie können Bewegungsmelder der Version 1 mit Bewegungsmeldern der Version 2 kombinieren.

 

Ein einfaches Webinterface auf Basis von Photoswipe (pircam.html) wird mit Hilfe der Datei pircam.js mit den neuesten Ereignissen aktualisiert.

Es ermöglicht das Durchsuchen der Standbilder durch Wischen auf einem mobilen Gerät oder Verwenden der Tastatur oder Maus auf einem PC. Klicken auf den Warenkorb-Link führt zum Video.

 

https://github.com/nykfank/pircam

 

 

 

 

 

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