智能對講機開源設計

描述

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我們這個名為 Human-firewall 項目的項目的目的是引入一種智能對講機，能夠在消息應用程序上通過按門鈴的人的照片通知您，并實時提供對個人的評估。

通過這種方式，您會立即知道您是否可以信任相關人員，如果此人不值得信任，您將避免讓自己、您的積蓄和您的家面臨危險。

注意：我們的目標不是創建一個完全成熟的對講機，而是創建一個可以連接到現有對講機的原型。

從現有的對講機中，我將捕獲門鈴輸入，這將觸發相機拍攝對象的照片，使用這張照片和一些幕后魔術（劇透：這是機器學習）我將把對象評估發送到房主。

使用 LAN 上的常識評估對象

此時，您可能會問：“您如何評價按對講機的人？”。

我們選擇了同行評審的方法，每個房主都能夠對在他家敲門的人進行分類，這樣就建立了一種常識。

這些知識將在同一網絡上存在的所有對講機之間共享，例如，即使您的鄰居來到您家門口，也能正確檢測到已被您的鄰居標記的騙子。

公寓作為我們的目標環境

我們的項目真正在公寓中大放異彩，那里有多個建筑物，每個建筑物都有自己的對講機，并且有共享網絡（無線或有線無關緊要）。

這也可以用于較小的環境，但這會導致更差的檢測率和減少智能對講機的常識。

我們想象這也可以被店主用來保護他們的生意。

硬件與服務

對于我們的智能對講機演示，我們采用了 Raspberry Pi 3（使用 Raspbian 作為其操作系統）作為我們的參考板，但只要可以建立與本地網絡的連接，較新的版本也不錯。

連同電路板，我們使用了 Pi Camera 模塊 V2，它提供了按鈴對象的高清圖像。

您還需要一切才能為電路板提供能量（誰會猜到？）和一個模擬用戶在門鈴上輸入的按鈕。

云服務？不，謝謝，人類防火墻項目不需要它們，一切都將通過專門使用 LAN 來工作，這樣我們就可以為將要使用（但永遠不會存儲）的敏感數據提供最高級別的隱私。

建筑學

我們的項目由三部分組成：

• 從屬子系統，用于捕獲門鈴輸入拍照并與它們一起識別人。
• 機器人子系統，托管公寓的電報機器人。
• 主子系統，這是我們共享知識架構的焦點。

鑒于這三個子系統，我們有兩種類型的板，主板和從板，但是，用戶看不出主板和從板之間有任何區別。

所有的板子都應該在同一個 NATed WiFi/有線局域網中，不需要開放的互聯網端口，除了機器人子系統使用的 Telegram 服務器的端口。

主控系統_

主板托管一個主子系統的實例，該子系統由一個 Web 服務器、一個 MQTT 代理組成，包含公寓的 Telegram 機器人，并使用從屬子系統作為門鈴。

Web 服務器用于與從站通信，并提供幾個端點：

• Identification endpoint: 使網絡中新的slaves可以發現它正在掃描局域網。
• Ring 端點：用于管理事件，當有人按響連接到網絡的門鈴時，master 會將照片和評估數據發送給 Telegram bot，允許它向用戶通知事件并識別誰按鈴。
• 時間戳端點：當被詢問時，它會給出數據庫中的最后一個時間戳，讓從屬了解它們是否是最新的。
• Recovery endpoints：允許slaves下載從給定時間戳到最后一個時間戳的反饋和識別數據。

這些端點由從系統使用，因此需要在任何從系統之前初始化主系統。

奴隸制度

從板僅包含從子系統的一個實例。

從屬子系統由一個 SQLite 數據庫組成，用于維護用戶的反饋和一個內存中的特征向量數據庫，以及一個磁盤副本以支持重啟，這是我們表示人臉的方式。

反饋數據庫使用復合鍵，由以下組成：

• 特征向量，標識響鈴的人，需要分類
• 聊天 ID，用于識別提供反饋的人

使用此模式，即使在多個門鈴和多個響鈴事件中，一個用戶也只能對響鈴的人進行一次反饋，因此我們更新了用戶對特定人給出的舊的且可能不正確的反饋，而不是添加到數據庫更新的反饋。這樣做是為了保持我們的分類有意義和可更新。

啟動后，它將通過掃描網絡定位標識端點來定位主控，然后，在找到主控后，它將啟動恢復程序，檢查其數據是否已更新并在必要時下載更新。

在找到主節點并更新數據庫后，它將訂閱 MQTT 代理以接收來自整個系統的新更新，并將等待本地環事件。

這個恢復過程在第一次初始化和災難恢復的情況下都非常方便（例如，一個從屬已經斷電，可能以一個與主或其他從屬相關的不同步的數據庫結束）。

當本地響鈴事件被攔截時（即當有人按從屬門鈴時），將捕獲一張照片，并通過使用Dlib和face_recognition庫定位人臉并將其編碼為特征向量。然后，slave 詢問它本地的反饋數據庫，看看是否有針對那個人的任何反饋；然后照片、電路板 ID 和反饋通過環端點發送到主板。

如果在任何時候收到來自 MQTT 代理的消息，其內容將被添加到反饋和編碼數據庫中，從而增加董事會知識。

機器人子系統

機器人子系統僅托管在主板上，用于與用戶交互、通知他們響鈴事件以及收集和分發他們的反饋。

通知通過使用 Telegram API 發送到用戶的 Telegram 帳戶。

我們選擇使用 Telegram 是因為這樣做，我們可以輕松訪問每個平臺（iOS、Android、Windows、Mac、Linux），而無需實施我們自己的移動應用程序和服務器基礎架構，同時用戶不會他心愛的設備上又裝了一個應用程序。

Telegram 機器人使用聊天 ID 來識別用戶，并使用通過散列面板序列號獲得的面板 ID 來識別門鈴。

機器人由用戶在指定它將接收通知的門鈴 ID 時進行配置，為了更加用戶友好的應用程序，我們讓用戶為配置的每個門鈴指定一個名稱，這比 ID 更容易記住.

這些配置設置保存在用戶數據庫中，我們在其中存儲用戶聊天 ID 和配置的門鈴。

當響鈴事件被通知到主板時，它會通知機器人子系統，機器人子系統將向每個配置了門鈴的用戶發送通知，其中包含照片和人的分類，根據可用反饋計算出多數票與相應的事件板 ID。

然后用戶可以在他們的手機上看到事件，如果系統找到了人的臉，那么用戶還可以看到人的分類，如果以前的反饋可用，并給出他們自己的分類。

當給出分類時，bot 子系統會將消息發布到 MQTT 隊列中，所有從屬都訂閱了該隊列，其中包含聊天 ID、我們用來識別人員的特征向量和用戶給出的分類。

技術

人臉識別庫

dlib最先進的人臉識別庫的接口，提供多種人臉定位算法和預訓練的矢量化模型。

我們使用 HOG 模型 (O(#pixels)) 來定位人臉，而不是 dlib 的默認 CNN 模型，這是一種不太準確的模型，但CPU 密集度也較低。

為了計算編碼，預訓練模型基于 ResNet，一種深度 CNN

我們在歐幾里得產品中使用 0.6 的閾值來檢測兩個編碼是否指的是同一個人，規模有點高，但對于公寓來說是可以的。

蚊子和帕霍

我們選擇Eclipse Mosquitto作為我們的代理，它是 MQTT 代理的開源實現。

Mosquitto 重量輕，適合在 CPU 時鐘較低的設備上使用。

我們選擇不持久存儲消息，以免浪費磁盤空間。

我們選擇的 MQTT 客戶端是Eclipse Paho項目，它為多種編程語言（包括 Python）提供 MQTT 和 MQTT-SN 消息傳遞協議的開源客戶端實現。

在 Raspberry Pi 3 上，dlib 的多進程執行會導致死鎖，因此我們不得不使用以下變通方法強制在單線程上執行 dlib 庫，該變通方法已包含在我們的設置腳本中：

export OPENBLAS_NUM_THREADS=1 
export OPENBLAS_MAIN_FREE=1

燒瓶

Flask是基于 Werkzeug 和 Jinja 2 的 Python 微框架。

我們使用它來托管主板 Web 服務器，因為它是一個可擴展的框架，可以輕松地針對多種用途進行定制。

對于項目的基本需求，我們只選擇了 Flask 核心模塊和一些使我們的 Web 服務器輕量級和快速的基本擴展。

python電報機器人

為了在 bot 子系統中與 Telegram 的 API（通過 HTTP）交互，我們選擇了一個名為python-telegram-bot的社區制作的包裝器。

包裝器實現了從發送消息到對話處理的廣泛功能，同時防止出現同步問題。

它內存占用小，CPU 使用率低，因為它使用 webhook 來防止輪詢 Telegram 的服務器。

如何部署和測試

• 部署應用程序：獲取master_scripts
  中的代碼并執行 install.py 以設置主板。它既可以在裝有 Ubuntu 的筆記本電腦上運行，也可以在裝有 Raspbian 操作系統的 Raspberry 上運行。該腳本會要求您提供電報 API 密鑰。如果要添加一個或多個slave，可以使用slave_scripts中的代碼來實現。在 Raspbian 上，服務也被添加到 systemd 并在啟動時啟動。
  
  
• 在電報上設置電路板：
  啟動機器人并提供 /configure 命令，以命名和添加電路板
• 使用門鈴：
  按下門鈴上的按鈕以接收通知并留下反饋，一旦給出反饋，系統將使用它進行未來預測。（為了讓我們的代碼生效，門鈴必須連接到樹莓派上的 3 號引腳。）

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